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Buttonmasher:游戏机器人学习我们的游戏方式

作者:计稼屑    发布时间:2019-02-03 10:03:02    

作者:Chris Baraniuk(图片来源:暴雪娱乐公司)大多数游戏玩家喜欢与朋友而不是电脑玩游戏,但需要多长时间智能机器人可能成为虚拟世界的最终对手 - 或者是最好的伙伴在角色扮演和动作游戏中,非玩家角色的个性通常是脚本化和可预测的,即使玩家必须经常与他们互动总部位于马萨诸塞州的初创公司GiantOtter希望利用来自众包人类互动的数据,将这些角色带到另一个真实水平该公司的联合创始人杰夫奥金说,目前游戏的问题在于,你看到的任何行为都必须进行想象,然后进行编程他认为众包可以为AI机器人提供可能无限的响应和行为数据库,以替代脚本角色 Orkin现在正在收集玩家对该公司开发的一系列在线迷你幻想游戏情境的回应我们的想法是关注群体动态如果玩家伪装并且敌人怀疑某事怎么办这些信息如何影响角色的传播行为游戏玩家在网上互相交谈时处理这些场景,就像玩其他游戏时一样语音识别软件将他们的对话转录为研究人员用关键词进行标记,以便AI可以在类似的情况下使用真实的人类语言和行为 GiantOtter还在开发一系列独立的迷你在线游戏,以收集更多关于人类互动的复杂数据,例如人们如何应对日常情况以及发生意外事件的情况其中第一个是The Restaurant Game HD,将于11月上线,届时将记录虚拟餐厅中数千名玩家的行为 ??在线游戏将收集人们如何应对日常情况或意外情况的数据 Orkin说,程序化角色必然是有限的,但是一旦你打开游戏公众,可能有数百万人,你就会拥有这些角色,他们可以让玩家惊喜并创造更逼真的体验,“他说这个想法是游戏中的僵尸程序将以更加不可预测和更自然的方式运行他们甚至可以在他们之间进行可听见的讨论,玩家可以窃听然而机器人行动起来,他们将确保游戏永远不会以相同的方式展开两次丹麦哥本哈根IT大学的Julian Togelius表示,在游戏中嵌入复杂的人类行为示例可以带来更具吸引力的体验他和他的同事正在创建可以玩复杂策略游戏的算法,比如大众流行的多人游戏“星际争霸”这样的游戏有很多选项,标准的AI几乎无法应对,限制了你在与机器人竞争时可以获得多少乐趣 Togelius的算法表现要好得多,但即使是迄今为止最好的算法也无法与专业的人类玩家相提并论奥金说,过去十年,游戏中的人工智能一直停滞不前 “没有人真正想到AI还能做些什么我认为看看人类在相同的情况下会做什么是扩展该剧目的正确方法“这篇文章以标题出现在印刷品中”你有个性......对于机器人“更多关于这些主题:

 

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