炼数成金 门户 商业智能 强化学习 查看内容

OpenAI开发AI版《文明》,一块CPU就能重现AI生存战争史

2019-3-6 10:40| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 11114| 评论: 0|来自: 量子位

摘要: 如果把AI放在资源有限的世界里,他们也会像人类一样竞争。OpenAI就做了这样一款名叫Neural MMO的AI训练游戏,让AI在一块限定的土地上求生,我们发现,AI也一样可以演化出悲壮的生存史诗。这是一场12800个AI之间的生 ...

工具 数据分析 商业智能 ETL 强化学习

如果把AI放在资源有限的世界里,他们也会像人类一样竞争。

OpenAI就做了这样一款名叫Neural MMO的AI训练游戏,让AI在一块限定的土地上求生,我们发现,AI也一样可以演化出悲壮的生存史诗。

这是一场12800个AI之间的生存战争,就像AI版的《文明》系列一样,在地图上争夺资源、扩大地盘、发动战争。

而且,你可以克隆到自己的电脑上,只需一块桌面CPU即可调动100个并发服务器,重现这一AI战争史。

AI世界的野蛮规则


当每个AI降生时,会发现自己有三种属性:

血条、蓝条和经验值

食物、水和健康


从上到下,黄色的是食物,蓝色的是水,绿色的是健康,也可以理解为我们平常玩游戏的血条。

每个AI出生时都分别有32点食物和水,10滴血;每个时间单位会分别消耗一点食物和水,当食物或者水降为0时,每个时间单位会消耗一滴血,如果血条降为0,这时AI就会死掉。

而AI天生被深度强化学习的规则赋予了求生欲,要保证自己的食物和水分供应,让自己活下来。

AI的拓荒之旅
为了活下来,AI开始认识这个世界,并从世界中获取食物和水。

世界是由棋盘状的格子构成的,一共有六种格子:


石头:不可通行的坚固壁垒;

岩浆:别碰,会死;

水:AI不会游泳,无法通过,但是可以在附近打水喝,如果AI在紧挨着水的格子移动,会获得5点水;

草地:可以通行;

森林:不仅可以通行,还可以采集食物,当AI通过森林时,会获得5点食物,而后森林会成为荒芜的灌木丛;

灌木丛:可以通行,虽然灌木丛荒芜没有食物,但每秒钟都有2.5%的可能性重新生长为森林。

每个AI的视野是周围方圆15×15范围内的格子,AI想要谋求生存的话,就要在附近寻找森林和水源。

AI的生存战争
在上帝面前,人类不得不艰苦求生;

而在OpenAI面前,AI们也不得不努力奋斗。

如果只是在自然环境中觅食饮水,那么AI大可无忧无虑的生活。然而,天不随AI愿,这个自然环境中的AI太多,竞争非常激烈。

为了争夺有限的食物和水,AI们同室操戈,拉开了一场关乎生死存亡的战争序幕。

战场上,AI们有三种技能:

近战(Melee):在1格的距离内给对方造成10点伤害;

范围攻击(Range):在2格的距离内给对方造成2点伤害;

魔法攻击(Mage):在3格的距离内给对方造成1点伤害并把对方冻在原地无法移动持续两个时间段。

每点伤害,意味着从对方手里夺取一点食物和一点水,1格距离意味着以AI当前坐标为中心的3×3网格内,而每个新出生的AI都有15个时间段的新手保护期。

从战争规则来看,近战固然伤害高,但也可能被对方以同样的方式反击,毕竟这个游戏里没有护甲机制;

范围攻击则相对保守,怂一点以防被打死;

魔法攻击就很有套路了,和平主义的AI可以用魔法来正当防卫,把对手冻住之后跑路,而主战派AI就可以先把对方冻住然后再开大。


大概是秉承着“猥琐发育,别浪”的原则,AI们似乎更喜欢使用远距离的范围攻击或者魔法攻击。


远距离攻击虽然伤害低,但是打着打着,就可以在自身毫发无损的情况下消灭对方,取得一场战斗的胜利。

文明の终极奥义
许多只AI聚在一起,便形成了部落族群,官方的训练结果,透露着人类文明演进的奥秘。


在人口数量、竞争激烈程度不同的情况下,不同族群的生存世界也有所不同。

竞争激烈导致背井离乡


当出生地的竞争过于激烈时,一些AI就不得不进行迁徙,勇敢的探索无人区,寻找新的生存资源,避免和其他AI争夺资源而引发战争。

就像人类的演变,没有资源的部落,只能二选一:要么靠战争争夺资源,要么背井离乡,去寻找新的家园。

民族国家的形成
而当AI被划分成不同的族群后,不同的族群有了不同的迁徙方案。

相比单一族群,在有8个族群的情况下,每个族群各选择了一种不同的迁徙方向,有的沿着山麓前进,有的顺流而下,逐渐形成了自己的疆域。

这看起来有些类似人类社会中“民族国家”的概念,同一族群的人,为了谋求更广阔的生存空间,不得不进行迁徙,扩大地盘,形成了有地理区隔的单一民族聚集地。

那么,在你的电脑上,AI们又会演化出怎样的文明呢?

OpenAI官方博客
https://blog.openai.com/neural-mmo/

论文
Neural MMO: A Massively Multiagent Game Environment for Training and Evaluating Intelligent Agents
作者:Joseph Suarez, Yilun Du, Phillip Isola, Igor Mordatch
https://s3-us-west-2.amazonaws.com/openai-assets/neural-mmo/neural-mmo-arxiv.pdf

游戏环境
https://github.com/openai/neural-mmo

3D浏览器客户端
https://github.com/jsuarez5341/neural-mmo-client

声明:文章收集于网络,为传播信息而发,如有侵权,请联系小编及时处理,谢谢!

欢迎加入本站公开兴趣群
商业智能与数据分析群
兴趣范围包括各种让数据产生价值的办法,实际应用案例分享与讨论,分析工具,ETL工具,数据仓库,数据挖掘工具,报表系统等全方位知识
QQ群:81035754

鲜花

握手

雷人
1

路过

鸡蛋

刚表态过的朋友 (1 人)

相关阅读

最新评论

热门频道

  • 大数据
  • 商业智能
  • 量化投资
  • 科学探索
  • 创业

即将开课

 

GMT+8, 2019-3-23 21:06 , Processed in 0.245334 second(s), 25 queries .