玩游戏打不过电脑？因为对手可能是 Google AI
一场著名的棋局让 Google 旗下 DeepMind 开发的 AI 成为了人尽皆知的明星“棋手”，可是你知道吗？这款 AI 不仅仅会下棋，还会和人一样玩游戏。
DeepMind 在 Youtube 频道中发布了，展示了 AI 借助深度强化学习异步算法的帮助，玩 FPS 射击游戏《毁灭战士》。
《毁灭战士》是一款 3D 游戏，DeepMind AI 的目标是在其中一个迷宫关卡中尽可能快速地收集所有的苹果，并在一分钟之内找到出口，刷新最高分记录。
人类想要通过这样的关卡并不太难，因为人脑本身就是一个非常成熟的思维系统，也是每个人类与生俱来的特性。但是 DeepMind AI 想要通关却并非易事，因为这款 AI 的最大特色在于它无需对游戏源代码有任何的接触，学习玩游戏的方法和普通人类几乎一模一样。
根据 ，DeepMind 基于深度强化学习技术开发了这款人工智能程序，通过融合的深度神经网络（deep neural network）和经验回放技术（experience replay），AI 可以分析、学习并记忆游戏画面中出现的场景。不过想要在迷宫中快速找到出口，这样的技术够用吗？
当然不够，想想我们自己是怎样走出一个迷宫的？
在这段 39 秒的视频中我们能够明显地感受到 AI 的熟练度正在逐渐提高。DeepMind 植入的另一种关键技术是异步强化学习（asynchronous reinforcement learning），有了这种技术，AI 可以用不同的方法解决同一问题，并对比这些经验，从中寻找最优的问题解决方法。
在 2015 年，DeepMind 团队训练这款人工智能“游戏玩家”玩过 Atari 2600 游戏机上的 49 款游戏，不过在挑战新游戏的分数记录之前，科学家需要连续 8 天用高端的 GPU 对 AI 进行训练。后来升级过的 AI 只需要在性能有限的 CPU 上训练 4 天就足够了。
《毁灭战士》的迷宫对于 DeepMind 最新的“游戏迷”来说成为了一个可以触及的目标，即使这款游戏仍然是它遇见的最有挑战性的对手。
在上手《毁灭战士》之前，DeepMind 还让 AI 玩了另一款《The Open Racing Car Simulator》开源 3D 赛车游戏，它一举超越了 90% 的人类成绩。
其实这样的现象想想还是挺有趣的，说不定哪天我们在玩 GTA Online 的时候就会碰上一堆 DeepMind 的小号来刷经验了。
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3月9日至3月15日，AlphaGo将在韩国首尔与李世石进行5场挑战赛。比赛完全平等，获胜者将得到一百万美元奖金。如果AlphaGo获胜，奖金将捐赠给联合国儿童基金会(UNICEF)，STEM教育，以及围棋慈善机构(Go Charity)。　　因围棋步骤的绝对数量比宇宙的原子数还多，它一直被视为最复杂的电脑游戏之一，也是人工智能始终未解的挑战。DeepMind在上月的科学杂志Nature，以一篇论文公布了这一突破性进展的详细情况。　　比赛采用中国围棋规则　　比赛将于北京时间中午12点在首尔四季酒店举行，具体日程如下：　　1. 3月9日 (星期三)：首场比赛　　2. 3月10日(星期四)：第二场比赛　　3. 3月12日(星期六)：第三场比赛　　4. 3月13日(星期日)：第四场比赛　　5. 3月15日(星期二)：第五场比赛　　比赛将采用贴7.5目的中国规则(比赛结束时，后走棋的棋手贴目)。每位棋手各有两个小时布局时间，3次60秒的读秒，每场比赛预计需要大约4-5个小时。　　总规则　　1、比赛分先进行，共下5盘，五盘对局取三胜以上为优胜，获得奖金100万美元（固定汇率：11亿韩元）。　　2、若Alpha GO获胜，奖金捐献给联合国儿童基金和STEM教育（科学、技术、工程、艺术以及数学）及围棋相关公益团体。　　3、比赛即使3：0、3比1分出胜负，与比分无关将下满五盘棋，以便Alpha GO拥有更多学习机会。　　4、以下满五盘为条件，李世石可获得15万美元（约1亿6500万韩元）出场费，同时每胜一局获得2万美元胜局奖金。如果五盘全胜，胜局奖金为10万美元（1亿1000万韩元）。即李世石五战全胜获得优胜，最多可以获得125万美元（13亿7500万韩元）。　　5、比赛用时每方2小时，1分钟读秒三次。比赛采用中国规则，黑贴3又3/4子（黑贴7目半）。采用中国规则的原因，是因Alpha GO以中国规则为基础开发。　　6、比赛开局时间为韩国当地时间下午1点（北京时间中午12点），比赛不设中间休息。　　7、比赛时李世石在棋盘上落子，助手将手数输入电脑传送给Alpha GO。Alpha GO的手数由助手摆到李世石落子的棋盘上。　　8、所有对局通过Deep Mind公司youtube频道向全世界实况直播，此外通过韩国棋院围棋TV和因特网围棋网站直播。　　人工智能挑战围棋有多难？　　计算机和人类竞赛在棋类比赛中已不罕见，在三子棋、跳棋和国际象棋等棋类上，计算机都先后完成了对人类的挑战。但对拥有2500多年历史的围棋 而言，计算机在此之前从未战胜过人类。围棋看起来棋盘简单、规则不难，纵横各19九条等距离、垂直交叉的平行线，共构成19&19(361)个交叉点。比 赛双方交替落子，目的是在棋盘上占据尽可能大的空间。　　在极简主义的游戏表象之下，围棋具有令人难以置信的深度和微妙之处。当棋盘为空时，先手拥有361个可选方案。在游戏进行当中，它拥有远比国际象棋更多的选择空间，这也是为什么人工智能、机器学习的研发者们始终希望在此取得突破的原因。　　就机器学习的角度而言，围棋的计算最大有3361种局面，大致的体量是10的170方，而已经观测到的宇宙中，原子的数量才10的80方。国际象棋最大只有2155种局面，称为香农数，大致是10的47方。　　&机器学习&预测人类行为　　传统的人工智能方法是将所有可能的走法构建成一棵搜索树 ，但这种方法对围棋并不适用。此次谷歌推出的AlphaGo，将高级搜索树与深度神经网络结合在一起。这些神经网络通过12个处理层传递对棋盘的描述，处理层则包含数百万个类似于神经的连接点。　　其中一个神经网络&决策网络&(policy network)负责选择下一步走法，另一个神经网络&值网络&(&value network)则预测比赛胜利方。谷歌方面用人类围棋高手的三千万步围棋走法训练神经网络，与此同时，AlphaGo也自行研究新战略，在它的神经网络 之间运行了数千局围棋，利用反复试验调整连接点，这个流程也称为巩固学习(reinforcement learning)。通过广泛使用Google云平台，完成了大量研究工作。　　AlphaGo所使用的神经网络结构示意图AlphaGo所使用的神经网络结构示意图让人工智能玩FPS游戏能打败人类选手吗_百度知道
让人工智能玩FPS游戏能打败人类选手吗
我有更好的答案
为什么比人类强还叫其“弱人工智能”？当然算。它可以通过与对手的不断交锋。不要纠结，因为你脑子再快，在“专精”方面能快过计算机？手速再快。你说打游戏，或许在某一点强过人类，但是它只是“专精”，而不像人类一样“全面”。如果说电影里那种起来造反的，有自我意识并无限生产的，那叫强人工智能。再说为啥人工智能在专精方面可以完爆人类。还得说AlphaGo，它的CPU不是在简单运作关于“围棋操作”的软件而已。那AlphaGo来说，你让它下围棋，它可以通过计算机精密计算，打赢围棋国手李世石。但你觉得它会炒菜吗？能哄孩子吗？我不是找茬，我就是想说对于弱人工智能，或许它会输过，但进步幅度远超人类。最终的赢家还是它人工智能分两种，首先是强人工智能与弱人工智能，来进行格局优化，那之前AlphaGo和李世石下围棋算不算打游戏。也就是说它可以越打越强。但这属于弱人工智能的范畴。我先说，一定能赢过人类。首先我先解释一下
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看你技术，人工智能玩家一般智商低
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《人类如何摧毁人类电脑版》是一款趣味十足的几何类，由Choi Choi Adventure制作。人类如何摧毁人类电脑版游戏中人工智能再次升级改良，游戏看上去是以世界的污染为主题，其实是旨在宣言保护环境，爱护环境的理念设计。
1.人造智能创造武器
2.人造智能通过他们创造的武器杀死人类
3.人工智能不良武器
他们将结合良好的武器来创造新的武器
4.人工智能重复武器的选择和交叉
并学习如何制作更好的武器
本游戏的安装包中已经集成了最新的安卓，按照提示安装即可。如果您想使用其他模拟器，请按照以下方法操作！
1、安装安卓模拟器(BlueStacks)：
2、详细安装方法请查看
3、将刚才下载好的文件进行解压，找到后缀为apk的文件
4、在apk文件上右击，然后从打开方式中找到并单击“BlueStacks Apk Handler”（如果没有此项，则需要单击“选择默认程序”并找到此程序后双击）
这样就可以在电脑上运行这款游戏啦！
特别提醒：
XP系统若无法使用安卓模拟器，请下载：
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