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人工智能又聪明了点:它现在能“举一反三”学打游戏|人工智能|DeepMind|神经网络_新浪科技_新浪网
人工智能又聪明了点:它现在能“举一反三”学打游戏
  新浪科技讯 北京时间3月15日上午消息,人工智能(AI)系统能够学会一款雅达利(Atari)游戏,然后利用这些知识再学习另一款游戏。
  2014年当DeepMind的机器学习系统学会玩雅达利游戏时,突然引人瞩目地跃入公众视线。这套系统可以把游戏打通关,得分比人类还高,但却不记得它是怎样做到的。
  该系统玩每一款雅达利游戏时,都要单独创建一组神经网络,因此,如果不能同时为人工智能输入《空间入侵者》(Space Invaders)和《打砖块》(Breakout)的信息,就不能在同一个系统上玩这两款游戏。现在,一组DeepMind和伦敦帝国理工学院的研究人员已经创建了一种算法,允许该系统的神经网络自主学习,保留信息,并再次使用它。
  “以前我们有一个系统可以学着玩任何游戏,但它一次只能学会玩一款游戏,“DeepMind的研究科学家詹姆斯·基尔克帕特里克(James Kirkpatrick)说,他是该系统最新研究论文的主笔。“在此我们展示了一个系统,可以一个接一个地学习玩几个游戏。”
  这篇论文发表在美国国家科学院学报上,解释了DeepMind的AI系统如何运用有监督学习和强化学习测试等方式来不断学习。该公司的博客文章也对此做了说明。
  计算机科学家在论文中写道:“不断完成学习任务而不遗忘的能力是生物和人工智能的核心组成部分。”基尔克帕特里克说,如今,神经网络和人工智能中的“重大缺陷”已无法从一个任务传递到下一个任务。
  研究小组表示,已经能够在“突触整合”的基础上展示“持续学习”,在人脑中,这个过程被描述为“学习和记忆的基础”。
  为了让AI系统拥有记忆,DeepMind研究人员开发了一种名为“弹性权重固化”(EWC)的算法。论文指出,“我们的方法是通过有选择性地减慢高权重任务的学习速度来记住旧的任务。”基尔克帕特里克解释说,该算法可以选择在游戏中成功通关的做法,并把最有用的部分保留下来。
  “我们只允许它们(在游戏间)非常缓慢地做出改变,”他说,“如此一来,我们就有了学习新任务的空间,但是我们所进行的改变不会覆盖我们以前学过的东西。”
  为了对算法进行测试,DeepMind采用了深度神经网络,它被称为Deep Q网络(DQN),以前曾被用来征服雅达利游戏。然而,这一次DQN使用的是“增强的”EWC算法。研究人员随机选择了十款雅达利游戏来测试算法和神经网络,AI的表现足以与人类玩家相媲美。每款游戏被玩过2000万次之后,系统自动切换到下一款雅达利游戏。
  “以前,DQN不得不单独学习如何玩一款游戏,”文章写道。“DQN在EWC的助力下功能大增,可以不再经历灾难性的遗忘过程,连续不断地学会玩很多游戏。”
  从本质上讲,使用EWC算法的深度神经网络能够学习玩一个游戏,然后将已学会的知识加以转换,再去玩下一个全新的游戏。
  然而,这套系统还不完美。虽然它能够学习以前的经验,并保留最有用的信息,但它的神经网络无法像只完成一个游戏那样运转良好。
  “当下,我们已经证明了AI系统能够不断学习,但我们还无法证明它的学习效率有所提高,”基尔克帕特里克说。“下一步我们将利用和规范连续学习,尝试和改善它在现实世界的学习活动。”(斯眉)
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快递行业在顺丰及三通一达陆续登陆资本市场后,吸引了投资者极大...2005年,林俊杰在《编号89757》里唱道“模仿人类的机器,真实的皮肤有温度,甚至能呼吸”。2017年,李克勤在《C3PO》里唱道“但我是钢铁外壳你介意吗,我没时尚造型但落力护花”。两首歌,相隔十二年,同样以机器人为主角,作词人将机器人AI化、情感化到极致。不同的是,现实生活中AI的研究早已不局限在机器人这一单一命题上,而是向多个方向延伸,呈全面开花之势,游戏就是其中一个。从1997年深蓝击败当时等级分排名世界第一的棋手加里·卡斯帕罗夫,到AlphaGo先后击败围棋天才棋手李世石和柯洁,再到OpenAI战胜DOTA职业选手Danil,AI在游戏领域不断刷新着存在感,逐渐走进大众的视野。AI与游戏的结合是相互选择的结果从教育到医疗,从图像识别到自然语言处理,AI的概念已经火热了许久,但是真正实现落地的领域还不是很广泛。虽然AI已经成功做到用几十秒的时间写出新闻稿,但轰动最大的事情,还得是战胜棋手、打败职业电竞选手。可为什么它偏偏在游戏领域获得的关注度最高?究竟是AI选择了游戏,还是游戏选择了AI?AI又能给游戏行业带来怎样的影响?我们不妨从以下几个角度思考这些问题。首先,从玩家角度出发,AI可以化身高玩,成为神对手或神队友,提高游戏趣味性。追溯历史就会发现,那些出现在90年代电子游戏中的“愚蠢NPC们”常常让玩家哭笑不得,对游戏乐趣的体验不尽然。与此同时,与玩家进行棋类对战的“电脑玩家”表现也不尽如人意。笔者曾在学习机上与“电脑(困难)”大战五子棋三回合。为什么只有三个回合?因为在对战第三个回合时,我发现只要将一步棋落在某个角落里,电脑对手就会将之后所有的棋子围着它摆放。直到你连成四个棋子后,高冷的电脑对手才会搭理你。于是,赢一盘棋变得如此简单。哪怕是现在红得发紫的,人机对战里的对手也还是显得太过稚嫩。所以,在所有事物都在向前飞奔发展的时候,游戏自然也不能落于人后。“电脑玩家”在游戏中有着带领玩家从入门走向进阶的使命,若是自身都停留在入门的水平,也就无法提升玩家的游戏乐趣。因此,游戏开发者还需要避免电脑成为“猪队友”,而AI就是一个很好的帮手。而早期电子游戏中的“人工智能”只是由代码和命令结合而成的“伪智能”,NPC们的更多行为只是由行为树决定的,并不具有学习能力。但如今出现的AlphaGo、OpenAI则有更精密的算法和学习能力,这类技术的加入必会增加游戏的可玩性,提高玩家的满意度。其次,从游戏产品角度出发,AI可以使其更加精致。正如我们所感知到的,电竞行业正处在如火如荼的发展进程中。易观智库的数据表明,2016年中国电子竞技市场规模已达到236亿元,预计这一数据在2017年会达到400亿。而且有数据表明,在某些情况下,一场LOL的职业赛吸引到的观众数量已经远远超过一场NBA决赛的观看人数,这在NBA依旧霸屏体育频道的时代是难以想象的。除此之外,电竞更是成为2022年杭州亚运会的正式比赛项目。上述种种表现出的不仅是电竞的火热,更暗示了公平性在电竞行业的重要性。而人工智能在游戏领域的其中一种形态就是反作弊系统。人工智能机器可通过检测玩家的行为,分析出异常情况,来避免某些玩家使用作弊手段来获得胜利,保证游戏的公平性。同时,对于游戏开发者来说,人工智能无疑是一个智囊助理。场景的布置、人物动作的设计、质感的表现等,都需要细致的调整工作,若交给人工制作,则需要花费大量精力和时间,而人工智能对数据的绝对把控能力使它在从事此类工作时拥有巨大的优势。因此,AI加入游戏设计后,设计师需要做的就是模拟出结果,然后交由程序员设计出一定的算法,至于磨人的微调工作,交给AI就好了。但如果AI技术运用到游戏里仅仅是为了完成大量重复工作的话,未免显得有点大材小用。其实,从AI角度出发,它在游戏中落地也是为了对自身进行优化。因为,游戏中的场景是虚拟的,但是这对于AI来说并不重要。游戏通过采集众多玩家的行为信息来组成庞大的数据库,从而给AI学习创造了合适的条件和环境,普林斯顿大学的人工智能自动驾驶汽车项目就是一个实例。开发者将人工智能投放到游戏《GTA5》中,该款游戏的高仿真度使得AI可以在游戏环境中不断得到训练,从而在面对不同的灯光、气候、路况等条件时,能够做出最优的反应。最终,研究人员成功开发出一项名叫DeepDrive的自动驾驶。显然,AI需要的测试环境无法放到现实中完成,一来不便二来有风险,因此游戏就成了最好的替代物。待技术稍显成熟后,再逐渐投入到实际生活中使用,例如结合VR、AR等技术。而那类用于改善游戏环境的AI技术,可提供优质游戏体验以吸引玩家,玩家们的行为又会变成大数据的一部分,又能反过来促进AI的进步。由此看来,AI在游戏领域发力,是游戏和AI互相选择的结果 。应用加速落地,游戏与AI将擦出更多火花国家新闻出版广电总局近期发布的中国游戏产业报告显示,今年上半年中国游戏市场风头强劲,实际销售收入达到了997.8亿元,同比增长26.7%,四倍于同期的电影产业总票房。之前,教育部已将“电子竞技运动与管理” 列入2017年高校13个增补专业中的一个专业,这意味着国家已将游戏产业视作重点发展对象。可以预见,日后高校与企业的联合将会把更多科学技术带进游戏中,而AI必是当中的焦点之一。我们不难想象,由于AI的加入,未来的游戏中将会出现许多新鲜的内容,同时AI为游戏带来的商业附加价值也会提升,而AI对游戏的加成可以从两个方面来看。一方面,AI能够提高游戏研发的深度和广度,推动游戏产业发展。从现状来看,目前的AI技术还不够成熟。在大家惊叹于AI击败人类玩家之时,已经有不少人重视起AI在游戏领域的应用,从而加快二者结合的步伐。在增强游戏角色真实感的道路上,有爱丁堡大学的研究人员率先采取行动,研发出PFNN技术。研究人员在角色动画的制作上颠覆了以往的canned方式,而是让机器通过神经网络学习制作一个系统,然后快速生成动画。今年8月初,这一项技术展示在SIGGRAPH 会议上。目前,研究人员正与育碧娱乐公司合作推进这一技术,至于未来这一技术会用到哪一款游戏中,还是个未知数。但是可以预测的是,这种技术的加入必会引起游戏界新一轮的讨论热潮。在游戏场景的设计上,也有多家公司正在努力。比如,英伟达就有一种名叫2Shot的技术。该技术同样通过神经网络工作,以帮助游戏设计者更快地从现实世界中提取材质,然后运用到游戏中。再比如,谷歌旗下的DeepMind训练了一个名叫WaveNet的AI,用于提升机器发出声音的逼真度。至于利用AI自动设计游戏,也不是不可能完成的任务。国外游戏AI正在紧锣密鼓的研发时,国内也有公司不甘落后,北京深极智能公司就正在着手“用机器自动制作游戏”。开发者认为,以往游戏研发的过程中会碰到难以决策的棘手问题,这些问题难在主观臆断的限制。但AI跟人不同,基于数据判断的AI能够给出最客观的设计方案。一旦研发成功,用机器设计的游戏将会成为最大的卖点。另一方面,AI搭配大数据和云计算等技术,迎合玩家游戏口味。首先,AI化的电脑玩家可成为玩家强有力的对手或队友,从而改善当下的游戏环境。玩家在游戏中酣畅淋漓之时,最害怕的是什么?无疑是突然停电、突然断网等强迫账号掉线的情况,等到好不容易重新上线时,心累的玩家会发现等待他的是更加心累的一件事:被其他玩家举报或者责怪。在以后,AI可以在玩家掉线时挺身而出,接管角色完成游戏。更高级点的设计,是利用到AI的学习能力,使AI伴随玩家进行游戏,学习玩家的操作、模仿玩家的习惯,成为玩家在游戏中的影子。这听起来有点像现有游戏中的宠物,只不过AI会拥有与玩家更相似的行为。这样一来,商家就可以抓住玩家追求卓越的心理,使他们为拥有一个更像自己的影子AI而心甘情愿地打开钱包。但AI的运用还远不止这些,更加成熟的技术甚至能够实现AI自动编写游戏的功能。AI可以对游戏场景、配乐和玩家行为等进行分析,在大数据背景下设计的游戏将会更满足大多数玩家的需求,游戏更新速度也会加快。在这样的过程中,玩家对游戏一直保持新鲜感,开发者便减少了对用户流失的担忧。综合来看,随着政策利好和企业加速入场等因素的促进,AI在游戏领域的运用形式是多样的。与医疗、教育等不同的是,游戏是生活中的娱乐方式,具有多种表现形态,而后两者则显得较为严肃,提供给AI试错、改善的空间不大。因此,游戏领域的包容度给了AI更多的可能,反过来,AI又能为游戏行业带来翻天覆地的变化。而这种变化,能赋予整个游戏行业更多活力和更多机会。AI已大势所趋,游戏或将成为最佳落地点NVIDIA全球副总裁兼中国区总经理张建中先生在采访中说,人工智能的创新落地有四点,分别是自动驾驶汽车、AI city、健康行业以及AI游戏,由此可以看出AI与游戏结合的巨大发展潜力。实际上,现在已经出现了与AI简单结合的游戏,且大有成为爆款的潜力。这个暑期,国外的主流社交网站被一款叫做Facedance Challenge的游戏刷屏。这款游戏以面部识别技术为基础,游戏过程中,玩家需要不停地做出夸张的表情动作以跟屏幕上的表情匹配,从而获得高分。这款游戏的乐趣不在于玩,而在于看。因此,借着直播平台以及社交平台的传播,这款AI游戏在国外迅速爆红。这款在国外爆红的游戏,让我们不禁联想到当初先火于国外、后在国内引起大范围讨论的Pokémon Go甚至是八分音符。不同的是,Facedance Challenge加入了更能吸引眼球的AI技术。一款游戏的走红,必会引得众多模仿者的加入,说不定过不多久,各种AI小游戏就群起而刷屏了。在有人提出“社交将死,游戏上位”的时代,游戏的分量有多重不言而喻。互联网+的概念已经不再新鲜,取而代之的是科技主导下的AI+时代。AI与游戏的结合可谓是珠联璧合,不少互联网巨头如腾讯、网易等都将游戏AI作为推动AI战略发展的重要方向。在AI尚未遍地开花之时,AI+游戏必将成为AI发展的最佳落地点,为玩家带来更多的惊喜,为开发者创造更多商机。刘旷,以禅道参悟互联网、公众号:liukuang110
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10:01&&来源:中国新闻网-钱江晚报&&
  众多国内外教育专家汇聚杭州,探讨发展中小学人工智能教育
  人工智能来了,老师会失业吗
  记者梁建伟 通讯员王艳
  人工智能来了,我们的老师会失业吗?
  国家教育部科技发展中心主任李志民表示,没那么快,但我们不要低估技术对教育的影响。“如果你还是保持着从前的思维方式和行为习惯,如果你不重视,低估了技术的影响力,你不改变习惯、不学习、不采取新的方式,今后十几年,技术可能会真正地影响你的职业。”
  李志民是在日前举行的“2017全国中小学人工智能教育发展论坛”上对老师发出的提醒,这次论坛由杭州拱墅区教育局主办,杭州上海世界外国语小学承办。
  论坛上,有外国专家提出,在AI时代,我们不能因为担心学生使用iPad分心,而禁止学生接触电子产品,“玩游戏可以鼓励学生的创新能力。”
  人工智能对教育的影响在哪里
  “到了信息社会,可能所有的教育要素都要集中在大的平台上。教育的实施是以个人为主,个人可以进行个性化的选择,真正实现个性化的学习。它的特点是知识无法垄断,规模大,灵活,个性化。”李志民说,这个互联网时代将成为互为师生的时代。
  人工智能对教育的影响在哪里?
  李志民说,先要思考几个问题。比如现在的学校为学生提供了哪些学习方式?在未来,人人都能在网络上找到适合自己学习的课件时,还需要传统的学校吗?留学的概念会有什么不同?可能大家不用走出国门就能实现。
  过去,人类文明从石器时代走向青铜器时代,不是因为祖先把石器用完了;今天人们不用胶片相机了,改用数码相机,不是因为胶片不见了;今后学生不到教室上课了,不是因为学校排名不够靠前、名师不够多,仅仅是因为技术促进人类文明迈上新的台阶。
  李志民说:“作为老师,如果你看不到这种变化,说明你老了;如果你反对这种变化,你可能就完了。”
  怎样的学生才不会被机器替代
  在杭州上海世界外国语小学里,完全是一个智慧教育的环境:出入有人脸识别系统,英语阅读有分级数据平台,iPad进课堂,可以扫描学习……
  论坛的开幕式,是由学校的小朋友们献上的无人机编程课程展示。在指导老师的带领下,同学们以3人为一小组,通过手上的iPad实时观测着无人机起飞和降落。看着无人机飞过小山,精准地降落,现场响起了雷鸣般的掌声。
  校长陈民仙说,AI时代下,简单的工作可能会被机器人替代。“我们应该培养什么样的学生,才不会被机器替代呢?”陈民仙认为,责任意识、人文情怀、批判质疑能力、创新探究精神等素养,是我们培养的下一代应该具备的,“鼓励他们要像科学家一样思考,像工程师一样设计。”
  浙江大学计算机学院设计系主任柴春雷表达了同样的观点,“设计是人工智能中待解决的难题之一,如果机器实现了自我设计,那么机器人统治人类就能成为可能。”
  柴春雷说:“比如给计算机一个草图,再给一个实物,它就会模仿设计,但计算机难以像设计师一样,主动设计出很美的、有情怀的、有创意的设计。”
  学生爱玩游戏会分心吗
  这次论坛也吸引了来自英国、澳大利亚等国家和地区的专家,他们对人工智能在教育上的影响有着自己的见解和实践。
  全球苹果教育杰出工作者Geoff说,他所在的学校里,每个学生都会有一台iPad,学生通过编程加深对人工智能的了解和应用。他认为:“在AI时代,教育者面临的最大挑战,就是要识别出那些创造性人才。”
  Geoff说,很多家长担心学生用iPad会分心,不能认真学习,“在我的课堂上,我没有明确禁止学生玩游戏。经常有人问我,你的课堂上有学生玩游戏吗?如果他们玩游戏了,你怎么办?”
  Geoff反问道:“为什么学生会在课堂上玩游戏?如果课堂不能吸引住学生,即使给他一张纸、一支笔,男生也会用来传纸条,约会女同学。只要是恰当地引导,学生玩游戏会鼓励他们的创新能力。”
  “每个学生的创造力是不同的,教育者的挑战在于,你如何分辨出这些创造力,并给予每个学生都有机会展示自己的创造力。”Geoff说。
(责任编辑:冯庆洋)
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