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Unity拥抱AI:用机器学习训练NPC、机器人、模拟自动驾驶:大发体育


大发体育|李世锡和科决战失利后,人类在围棋赛场上已经无法与AI勾结。很多人会说,作为非职业围棋选手,他们不在乎不可缺少的胜利围棋。

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(威廉莎士比亚,温斯顿,工作)想想看,以后玩游戏也输不了的话。这件事已经再次发生,还在加快。2017年9月,Open AI的DotA 2游戏人工智能在1V1击败了人类玩家。

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同年9月,世界第二大3D游戏引擎Unity发布了面向游戏开发人员的开源AI套件Unity Machine Learning Agents(ML-Agents)。名为Unity的开源套件是Unity将机器学习应用于游戏的成果,AI已经附加到各行各业。

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那么游戏行业不能取得什么有趣的成果呢?Unite Beijing 2018将于5月11-13日在国家会议中心举行会议。Unity AI与机器学习副总裁Danny Lange分享了ML-Agents的新进展(Public号码:),并回到了现场。ML-Agents解释说,对游戏研发Lange来说,机器学习对游戏研发至关重要,要让游戏研发过程变得更简单,让游戏看起来更有吸引力,开发人员不需要对所有方案进行编程,游戏和玩家的对话变化可以由系统自己自学。

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就像人在环境中感受到感觉并做出反应一样。ML-Agents可以用完全相同的方式训练这些系统。Lange展示了Demo,未来主义赛车游戏,Demo左边是人类,右边是机器学习的代理人。

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刚开始,Agent Conner很差,装在车上的可能性更大,但逐渐自学了人类的操作者,经过大约25分钟的训练后,你可能还是不太大,但会再次爆胎。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),)经过大规模的训练,代理人可以对非常好的球员进行编程。

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那么,在明确的游戏场景中,机器学习可以应用于很多方面。(威廉莎士比亚、机器学习、机器学习、机器学习、机器学习、机器学习、机器学习、机器学习)第一个是制造NPC。有各种不道德的NPC。

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NPC已经自学了很多人类的不道德性,与人类的互动变得更加自然。第二个是游戏本身。

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AI应该开展自学,优化玩家的体验,而不是优化开发者的体验。对于玩家来说,不会有更多的个性化和自定义简化的东西。第三个是游戏发布前几乎使用机器测试游戏的其他领域。

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当代理代表人类玩家开始游戏时,要理解游戏能否顺利进行。此外,在游戏中,如果人类玩家数量少,则可以用代理人替换人类玩家。最后一个方面是match making。

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用在机器学习上,你可以找到合适的播放器,一起玩游戏。让机器学习系统了解如何优化游戏时间,筛选玩家,最大限度地利用游戏时间。

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(Unity公司设立的网球游戏RL/ML模拟教育环境的例子)ML-Agent教育自动驾驶,机器人从2年前开始就知道,Unity计划从一家显示引擎供应商向网云电子货币服务过渡。Danny Lange是Unity力量AI领域的幕后推动者,在重新进入Unity之前担任Uber机器学习负责人,以前管理亚马逊和微软的机器学习产品开发。除了游戏,ML-Agents在自动驾驶和机器人领域也很适用于场景。

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Lange解释说,自动驾驶是ML-Agents相当大的应用领域。这是因为不需要像Uber一样是实际的道路驾驶员,用机器学习模拟可以防止实际道路测试带来的事故。另一个领域是机器人。通过增强的自学,可以在虚拟环境中训练机器人。

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可以快速完成数十万次或数百万次的训练。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),)训练有素的模型可以应用到实际的机器人上。ML-Agents还可以应用于建筑设计,例如合理设计地下通道、人流,以及通过机器学习模拟建筑物内路线图的方法。 文章相关:构建AI教育基本平台!Unity销售机器学习代理AI副总裁Danny Lange:如何使用AI推动游戏产业?| ACMMM 2017原创文章,发布许可禁令。

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