抵抗组织和阿瓦隆区别是什么(阿瓦隆好人怎么获胜)

抵抗组织和阿瓦隆区别是什么(阿瓦隆好人怎么获胜)插图 10月17日，在捷克首都布拉格，人们在电子游戏和互动娱乐展上体验电子游戏。新华社发(达娜·科什涅罗娃摄)

新华网华盛顿11月20日电(记者周舟)美国麻省理工学院的研究团队19日宣布，其开发的人工智能程序“DeepRole”在一款玩家角色和动机未知的网络游戏中表现优于人类，成为首个在敌我未知的多人游戏中击败人类玩家的人工智能程序。

研究表明，通过在算法中使用“演绎推理”，“深度角色”根据一些观察到的行为推断出某个玩家是敌人还是朋友，并迅速学会应该与谁结盟才能获胜。

今年7月，卡内基梅隆大学宣布，人工智能Pluribus在六人桌德州扑克游戏中击败了多名世界顶级选手，突破了人工智能只能在两个人中击败人类的限制，可以玩象棋和围棋等游戏。但在这些游戏中，AI从一开始就知道“谁是敌人，谁是朋友”。

研究人员在超过4000轮的在线棋盘游戏“反抗:阿瓦隆”中涉及了“深度角色”。《阿瓦隆》类似于《杀戮游戏》或《杀狼》，玩家通过游戏的进程猜测其他玩家的身份，同时隐藏自己的身份。结果显示，“深度角色”无论是“好人”还是“坏人”，都比人类玩家表现更好。

《深度角色》采用了一种叫做“最小化反事实遗憾”的游戏算法，利用“游戏树”来预测每个玩家的行为，推断出玩家角色的最大可能性。这个人工智能程序在博弈中自我对抗，逐渐逼近最优策略，实现“至少与对手打成平手”的纳什均衡。

《阿瓦隆》的人类玩家通常在游戏过程中通过对话提供一些决策依据，而《深度角色》只是观察玩家的行为，不需要参与交流。研究人员计划在未来让机器表达简单的信息，比如玩家是朋友还是敌人。

语言是人工智能的下一个前沿，因为人类玩家可以撒谎，需要更复杂的沟通技巧。人工智能只有掌握了表达技巧，才能参与到需要说服其他玩家的复杂社会推理游戏中。

研究人员表示，这项工作可以更好地模拟人类如何做出社会决策，从而帮助人工智能更好地理解人类，向人类学习，并与人类合作。

免责声明：本站所有文章内容,图片，视频等均是来源于用户投稿和互联网及文摘转载整编而成，不代表本站观点，不承担相关法律责任。其著作权各归其原作者或其出版社所有。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容,侵犯到您的权益，请在线联系站长,一经查实,本站将立刻删除。

作者：美站资讯，如若转载，请注明出处：https://www.meizw.com/n/205222.html