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The Verge中文站9月12日消息
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一般來(lái)說(shuō)，我們讓人工智能系統(tǒng)看游戲視頻的目的是讓它們學(xué)會(huì)如何玩游戲。通過(guò)這種方式，AI也的確已經(jīng)在很多方面打敗了人類(lèi)，不管是圍棋還是一些雅達(dá)利游戲。不過(guò)最近，佐治亞理工學(xué)院的一支研究團(tuán)隊(duì)卻做了一件與眾不同的事：讓AI學(xué)習(xí)電子游戲的運(yùn)行方式。
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在題為《從視頻中學(xué)習(xí)游戲引擎》的論文當(dāng)中，這支團(tuán)隊(duì)稱自己的AI系統(tǒng)僅憑觀看游戲就能夠重新制作出《超級(jí)馬里奧兄弟》等游戲的引擎。在這個(gè)過(guò)程當(dāng)中，系統(tǒng)不會(huì)接觸到代碼，完全是觀察圖像像素來(lái)進(jìn)行學(xué)習(xí)。雖然它最終重現(xiàn)的游戲又不少瑕疵，但看上去還算湊合。
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這種應(yīng)用方式對(duì)于AI游戲而言還是第一次，但研究當(dāng)中依然存在一些問(wèn)題和需要注意的內(nèi)容。首先，這套AI系統(tǒng)并不是從頭來(lái)時(shí)學(xué)習(xí)有關(guān)游戲的一切的，而是一開(kāi)始就掌握了兩套重要的信息：一是游戲中的所有視覺(jué)圖形，二是物體位置和速度等基本概念（用來(lái)分析自己看到的內(nèi)容）。有了這些工具，它就能對(duì)游戲畫(huà)面進(jìn)行逐幀分析，標(biāo)記自己看到的東西，并尋找解釋這種動(dòng)作的規(guī)則。
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“我們有一個(gè)分析器來(lái)分析視頻的每一幀畫(huà)面，并從中手機(jī)信息。比如馬里奧目前所處的動(dòng)畫(huà)狀態(tài)，或者是物體移動(dòng)的速度，”論文主要作者之一Matthew Guzdial介紹道，“試想一下，在某一幀畫(huà)面當(dāng)中，馬里奧正好在蘑菇人頭上，而下一幀蘑菇人就不見(jiàn)了。根據(jù)這一點(diǎn)，系統(tǒng)就會(huì)發(fā)現(xiàn)這樣的規(guī)則：當(dāng)馬里奧在蘑菇人正上方且速度為負(fù)時(shí)，蘑菇人就會(huì)消失?！?/div>
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隨著時(shí)間的推移，系統(tǒng)就會(huì)建立起所有小規(guī)則，將其記錄在一系列的邏輯陳述當(dāng)中，并把它們結(jié)合在一起來(lái)。這些規(guī)則可以被導(dǎo)出并轉(zhuǎn)換成編程語(yǔ)言，后者則會(huì)用來(lái)重制游戲本身。
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目前，這套AI系統(tǒng)只能在2D平臺(tái)上工作，這是因?yàn)樗枰祟?lèi)來(lái)定義游戲當(dāng)中發(fā)生的事。而定義3D游戲中發(fā)生的事太花時(shí)間了，也需要更加先進(jìn)的機(jī)器視覺(jué)工具。
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在未來(lái)，開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)認(rèn)為這種技術(shù)不僅可以用來(lái)分析電子游戲，甚至可以分析現(xiàn)實(shí)生活。當(dāng)然，這肯定需要技術(shù)上的重大進(jìn)步，畢竟理解人類(lèi)的真實(shí)生活要比電子游戲復(fù)雜得多。
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