- Комментарии
- Форум
-
Новые рекламные ролики PlayStation 5 указывают, что релиз Horizon: Forbidden West все еще запланирован на 2021 год
35 -
Square Enix официально работает над несколькими новыми ремейками по одному из своих японских IP
30 -
Новый герой идет на экраны: Финальный трейлер российского кинокомикса "Майор Гром: Чумной Доктор"
12 -
Инсайдеры: Генри Кавилл переходит в киновселенную Marvel
36 -
От создателей Sekiro и Dark Souls: В сети появились первые кадры Elden Ring - масштабная утечка по новому проекту FromSoftware
42
Ученые из Microsoft Research (MSR) Азия создали систему на основе искусственного интеллекта (ИИ), которая обучилась тонкостям игры в маджонг. Об этом говорится в официальном сообщении, направленном в нашу редакцию. Маджонг считается одной из наиболее сложных игр с точки зрения освоения алгоритмами, поскольку в ней присутствует случайный фактор.
Super Phoenix (Suphx) стала первой ИИ-системой, которая получила 10-й дан (разряд) на Tenhou, онлайн-платформе для соревнований по риичи-маджонг, насчитывающей более 300,000 участников со всего мира. Такой квалификацией обладают всего 180 человек. Это максимальный на данный момент разряд для алгоритма, на более высоком уровне играют только несколько признанных профессионалов.
Как рассказали в Microsoft, для создания системы использовалось глубокое обучение с подкреплением (deep reinforcement learning) – комплексный принцип обучения алгоритмов, основанный на комбинации глубокого обучения и обучения с подкреплением. Suphx освоила тонкости маджонга, поучаствовав в 5,000 игр за 4 месяца. Система постепенно увеличивала качество и скорость игры. Сейчас у алгоритма есть собственная стратегия, которая включает намеренно слабые ходы, позволяющие в итоге получить большее преимущество.
"В отличие от шахмат и го, в которых ИИ уже добился значительных успехов, маджонг является игрой с неполной информацией. Участникам известны не все факторы, например, нельзя увидеть изображения на костяшках соперника. Процесс игры напоминает покер – от участников требуется хорошая память, наблюдательность, стратегическое мышление и умение блефовать.
По мнению ученых из MSR наличие случайного фактора в маджонге является уникальным вызовом для систем ИИ, а полученный опыт в обучении алгоритмов нелинейным задачам сможет найти свое применение в реальных жизненных ситуациях, сопряжённых с набором неизвестных факторов", - отметила Microsoft по результатам исследования.
Ранее Microsoft Research и Maluuba обучили искусственный интеллект игре в Ms. Pac-Man, которая была выпущена для одной из первых домашних консолей Atari 2600. Алгоритм побил мировой рекорд, набрав 999,990 баллов, тогда как лучший результат человека - 266,360 баллов.
Читайте также: Уволившаяся из Bethesda звезда E3 2019 Икуми Накамура отправилась в тур по известным игровым компаниям.
Добавляйтесь в наш Telegram-канал по ссылке или ищите его вручную в поиске по названию gmradost. Там мы публикуем в том числе и то, что не попадает в новостную ленту.
- 28.02.2021 Радиоактивный Тихий Холм: Fallout 4 накрывает густой туман – благодаря новой модификации, навеянной Silent Hill
- 28.02.2021 Только одна майнинг-карта NVIDIA построена на архитектуре Ampere
- 28.02.2021 Последние ноутбуки Apple чрезмерно используют SSD: владельцы волнуются о быстром износе накопителя
- 28.02.2021 Lenovo представила свой вариант видеокарты RX 6800 XT — он очень похож на AMD Radeon VII
- 28.02.2021 Меткие выстрелы из лука и скрытные убийства в новом видео Hood: Outlaws & Legends
- 28.02.2021 "Гравитация" встречает Call of Duty: Вышел новый трейлер космического шутера Boundary
Потому что может)
ну что теперь когда конора то создадите нам?
Когда уже все эти крутые ИИ начнут внедрять в собственно игры-то, а?
Надо ИИ заставить платину Якудзы закомплитить
Никогда. Самообучающийся ИИ тебя в любой игре рвать будет
ждем Восстание машин или Матрицу
@Beren Не обязательно, его можно сделать более "тупым" или "медленным" или сделать еще какие-то ограничения (см. Deep Mind и sc2) чтобы человек мог его выиграть.
Но при этом в других областях оставить его "продвинутость" нетронутой. Например, в нахождении пути, реакции на непредвиденные действия игроков (особенно во всяких песочницах), просто во взаимодействии с уровнем и другими NPC. Вместо того чтобы писать 100500 скриптов дабы NPC казались живыми, обучить ИИ взаимодействиям в открытом мире - вот такие вот вещи.
@Michelangelo если сильно все упростить, то геймдизайну не нужен ИИ с машинным обучением. Он будет неестественным. Система не пытается вести себя как человек, а просто ищет наилучшие варианты решения задач. При всем желании ты не сможешь подкрутить его таким образом, что бы игрок получил положительное впечатление от игры.
Поэтому все наработки и ограничиваются ботами для киберспортивных игр или же настолок.
На самом деле игрокам просто нужны досконально проработанные скрипты
@Beren обучающийся ИИ на то и обучающийся, что его можно обучить всякому разному. Создание ИИ, который бы вел себя правдоподобно в играх с открытым миром - имхо вполне себе интересная задачка, которая может сделать эти самые миры интереснее и живее. Просто потому что как скрипты не прорабатывай, они все равно останутся скриптами - предсказуемыми, повторяющимися, умирающими если вдруг что-то пошло не так или не покрывающих какие-либо взаимодействия (просто потому что невозможно покрыть все скриптами)
И это печально.