2019-11-09 17:10

视频游戏引擎如何帮助创建更智能的AI

电子游戏开发商渴望使用人工智能来帮助创造可信的世界。因此,研究人员现在可以使用其中一些相同的游戏制作工具来训练AI并不奇怪。

上周在VentureBeat的Transform 2019大会上的一次演讲中,Unity Technologies人工智能和机器学习副总裁Danny Lange认为,游戏引擎非常适合创建他所谓的``真实''计算机智能-能够在短时间后产生复杂行为的自学习系统多少时间。借助游戏引擎,您可以模拟现实世界的规则并针对它测试智能代理。

兰格说:“如果考虑一下[它],游戏引擎具有三个维度,时间,物理……它具有您需要处理导致[人类]智能的核心元素的所有内容。”

该公司已通过其Unity ML-Agents Toolkit插件在各种情况下培训代理商。代理人通过强化学习获得新的技能和行为,在任何给定的虚拟环境中,代理人唯一了解的是正确的事情(因完成任务而获得奖励)和错误的事情(受到惩罚)。除此之外,这是一片空白。

兰格展示的一个例子涉及一只试图穿越繁忙道路的鸡。代理的目标是获取散落在关卡上的礼物(奖励),而不会被汽车撞到(惩罚)。最初,当AI学会了游戏规则时,他一直在挣扎,但是经过六个小时的反复训练,兰格说它变成了“超人”,巧妙地躲避汽车,同时连续收集了100多个礼物。

在另一种情况下,特工有一个蜘蛛状的化身,由八个关节和四个腿组成。人工智能必须弄清楚如何使用和控制这些身体部位,以便它可以向前发展。结果有点不稳定(蜘蛛跳来跳去比走路走得更多),但是在将来,这种加速学习可以帮助游戏开发人员在创建不可玩角色时节省一些时间。

兰格说:“想象一下我需要在这里编写的程序-一些Java,C#,C ++程序,Python,您可以说出它们的名字-它告诉您要移动哪个关节,何时移动以及移动多少。” “或者我可以让蜘蛛摆动一个小时,通过反复试验,它可以弄清楚如何以某种方式从左到右移动四个腿和八个关节。”

兰格和他的团队把这个想法更进一步与Puppo,在一个可爱的柯基犬的形状的代理。通过强化学习和基于物理学的运动,Puppo学习了如何走路,奔跑,跳跃和拿起棍子。研究人员甚至建立了一个简单的游戏(您可以用鼠标轻拂棍子)来展示狗在收回棍子上的效率。

在另一个演示中,Lange展示了将数十个经过单独培训的Puppos放在一起时会发生什么。他们的目标是在田径场上追逐一碗装满骨头的骨头。当它们向碗里跑去时(不断沿着轨道移动),这些狗变得很有竞争力,开始互相推挤,并在草地上奔跑创造了自己的捷径。