过气小游戏,在人工智能领域“再就业”#抽屉IT

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Google新型人工智能可将图像转化为可玩的小游戏

Google新型人工智能可将图像转化为可玩的小游戏GoogleDeepMind最近发布了一款人工智能模型Genie,它可以利用静态图像制作小型互动游戏。Google表示,这项技术背后的基础可以促进其他应用,比如训练人工智能机器人。Genie是在大约20万小时的公开游戏画面(可能来自Google子公司YouTube)基础上训练出来的。目前还不清楚使用它的人是否会与这些游戏的创作者发生版权纠纷。值得注意的是,人工智能不需要文本或动作标签来解释它所看到的内容,它只需通过视频帧来解读哪些元素应作为地形,哪些元素应作为可控制的头像。Genie还能解读图像中的三维深度,从而在游戏中模拟视差滚动。该工具可以根据绘画、草图、渲染图、照片和其他类型的图像构建小型视频游戏关卡。由于Genie可以处理它以前从未见过的图片,因此它还可以根据人工智能生成的内容构建环境,从而为使用一个人工智能的内容在另一个人工智能中创造新事物开辟了前景。不过,还有改进的余地。与其他人工智能模型一样,Genie也会产生幻觉。此外,最初的迭代版本只能记忆多达16个帧,这严重限制了它在保持一致的情况下构建关卡的大小。该模型1fps的运行速度也有很大的改进空间。为确保准确性,Genie的初步演示侧重于复制2D平台游戏。不过,Google表示,可以训练它创建其他类型的游戏和虚拟内容。例如,Google表示,Genie可以帮助更有效地训练某些机器人。使用人工模拟进行的训练只能提供有限的场景,而Genie可以构建更广泛的虚拟环境和对象,供机器人学习。通过进一步开发,Genie可以将交互式布景变成生成式人工智能的下一个主要领域。目前,视频正成为人们关注的焦点,尤其是OpenAI在上个月推出了Sora,它可以制作逼真的60秒1080p短片。不出所料,人工智能生成的视频并不完美,但它代表了该技术的重大飞跃。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1422805.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1422805.htm

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丰田与腾讯控股在人工智能等三大领域合作丰田4月25日发布消息称,将与中国腾讯控股进行战略合作。针对丰田在中国销售的纯电动汽车(EV)领域,腾讯控股将在人工智能(AI)、云及大数据等三大领域与丰田开展合作。中国的纯电动汽车迅速普及,在中国企业的攻势下,丰田的中国销售陷于苦战。丰田将在对新一代汽车至关重要的车载软件领域,与中国企业合作,提高开发速度。这是在4月25日开幕的世界最大规模汽车展会“北京国际车展”上,担任丰田首席技术官的中嶋裕树副社长在记者会上宣布的消息。年内将推出配备双方共同开发的软件等的车辆。——

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DeepMind人工智能可以在各种游戏中击败人类

DeepMind人工智能可以在各种游戏中击败人类曾在DeepMind从事人工智能研究的MartinSchmid现在就职于一家名为均衡技术的初创公司。他表示,SoG模型可以追溯到两个项目。其中一个是DeepStack,这是由加拿大阿尔伯塔大学的Schmid等团队开发的人工智能,是第一个在扑克比赛中击败人类职业选手的人工智能。另一个是DeepMind的AlphaZero,它在国际象棋和围棋等游戏中击败了最优秀的人类棋手。这两种模型的不同之处在于,一种专注于不完美的知识游戏——玩家不知道其他玩家的状态,比如扑克游戏中的手牌;另一种专注于完美的知识游戏,比如国际象棋,双方玩家在任何时候都能看到所有棋子的位置。这两者需要根本不同的方法。DeepMind雇佣了整个DeepStack团队,目的是建立一个可以推广两种类型游戏的模型,从而诞生了SoG。Schmid表示,SoG最初是一份如何学习游戏的“蓝图”,然后通过实践来改进游戏。然后,这个初学者模型可以在不同的游戏中自由发挥,并教会自己如何与另一个版本的自己对抗,学习新的策略,逐渐变得更有能力。尽管DeepMind之前的AlphaZero可以适应完美的知识游戏,但SoG可以适应完美和不完美知识游戏,使其更具通用性。研究人员在国际象棋、围棋、扑克和一款名为“苏格兰场”的棋盘游戏上测试了SoG,还在Leduc扑克和一款定制版的“苏格兰场”上测试了SoG,结果发现它可以击败几个现有的人工智能模型和人类玩家。Schmid说,它应该也能学会玩其他游戏。“有很多游戏你可以直接扔给它,它真的非常非常擅长。”与DeepMind更专业的算法相比,这种广泛的能力在性能上略有下降,但SoG在学习的大多数游戏中都可以轻松击败最优秀的人类玩家。Schmid说,SoG学会了与自己对抗,以便在游戏中提高水平,但也要从游戏的当前状态探索可能出现的情况,即使它在玩一个不完美的知识游戏。“当你在玩像扑克这样的游戏时,你很难弄清楚,如果不知道对手持有什么牌,该如何找到最佳的下一步策略。”Schmid说,“所以有一些来自AlphaZero的想法,还有一些来自DeepStack的想法,形成了这个庞大的想法组合,这就是游戏学生。”未参与这项研究的英国爱丁堡大学的MichaelRovatsos表示,尽管这一研究成果令人印象深刻,但要想将人工智能视为普遍智能,还有很长的路要走,因为游戏是一种所有规则和行为都被明确定义的环境,而不是现实世界。“这里要强调的重要一点是,这是一个受控的、独立的人工环境,在这个环境中,每件事的意义和每一个动作的结果都是非常清楚的。”Rovatsos说,“这个问题是一个玩具问题,因为尽管它可能非常复杂,但它不是真实的。”相关论文信息:https://doi.org/10.1126/sciadv.adg3256...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1399535.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1399535.htm

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