最近小茹姐發(fā)現機器人可以在多人隱藏角色游戲中擊敗人類這個話題相信很多小伙伴們都很感興趣吧,那么今天就帶大家了解下機器人可以在多人隱藏角色游戲中擊敗人類的具體詳情,那么小茹姐就來給大家說說具體的一些問題吧,希望對大家有所幫助。

麻省理工學院的研究人員已經開發(fā)出一種配備了人工智能的機器人，該機器人可以在棘手的在線多人游戲中擊敗人類玩家，而其中的玩家角色和動機是秘密的。

已經建立了許多游戲機器人來跟上人類玩家的步伐。今年早些時候，卡內基梅隆大學的一個團隊開發(fā)了世界上第一個可以擊敗多人撲克專業(yè)人士的機器人。DeepMind的AlphaGo在2016年成為頭條新聞，以擊敗專業(yè)的Go玩家。還建立了一些機器人來擊敗職業(yè)棋手或聯(lián)手合作游戲，例如在線奪旗。但是，在這些游戲中，機器人從一開始就了解其對手和隊友。

在下個月的神經信息處理系統(tǒng)大會上，研究人員將展示DeepRole，這是首款可以贏得在線多人游戲的游戲機器人，參與者最初對團隊的忠誠度尚不清楚。該機器人的設計是將新穎的“演繹推理”添加到通常用于玩撲克的AI算法中。這有助于其推理出部分可觀察的動作，從而確定給定玩家是隊友或對手的可能性。這樣，它可以快速了解與誰結盟以及采取哪些行動來確保其團隊的勝利。

研究人員在超過4,000輪在線游戲“抵抗：阿瓦隆”中將DeepRole與人類玩家相提并論。在該游戲中，玩家嘗試在游戲進行過程中推斷同伴的秘密角色，同時隱藏自己的角色。作為隊友和對手，DeepRole始終優(yōu)于人類選手。

“如果用機器人代替人類的隊友，則可以期望團隊獲得更高的獲勝率。機器人是更好的合作伙伴。”第一作者杰克·塞里諾(Jack Serrino '18)說，他是麻省理工學院電氣工程和計算機科學專業(yè)的學生，??是狂熱的在線“阿瓦隆”玩家。

這項工作是一個更廣泛的項目的一部分，該項目旨在更好地模擬人類如何做出具有社會根據的決定。這樣做可以幫助構建更好地理解，學習人類并與人類合作的機器人。

“人類向他人學習并與他人合作，使我們能夠共同實現我們一個人無法獨自完成的事情，”合著者馬克斯·克萊曼·魏納(Max Kleiman-Weiner)說，他是大腦，思維與機器中心和國防部的博士后。麻省理工學院和哈佛大學的腦與認知科學。“像“阿瓦隆”這樣的游戲可以更好地模仿人類在日常生活中所經歷的動態(tài)社交環(huán)境。無論是在幼兒園的第一天還是在辦公室的第二天，您都必須弄清楚誰在團隊中并會與您一起工作。”

哈佛大學的David C.Parkes和計算機認知科學教授，麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室以及腦，思維和機器中心的成員Joshua B.Tenenbaum和Serrino和Kleiman-Weiner一起加入了本文。