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你当年没玩好的《愤怒的小鸟》,AI现在也犯难了

admin 2019-10-11 266 浏览 0 评论

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现在说起《愤怒的小鸟》游戏,要把人的回忆一下拉扯到差不多十年前了。

它是一款当时一经推出就广受欢迎的游戏,玩家可以用弹弓把若干只小鸟弹射出去,目标是摧毁所有绿色的猪,并获得尽可能高的分数,经常有很多猪藏在复杂的结构之中。由于顺序的决策、不确定的游戏环境、复杂的状态和动作、功能特性不同的鸟,以及最佳弹射时机等因素,都使得《愤怒的小鸟》很难拥有一款好的 AI 代理。

近日,来自捷克查理大学的研究者发布论文《Deep Q-Network for Angry Birds》称,他们采用 DDDQN(Double Dueling Deep Q-network)算法实现了一款深度强化学习应用,可以用来玩《愤怒的小鸟》。他们的目的之一是创造一个游戏智能体,可以基于之前玩家在前21关的游戏记录来进行游戏闯关。

为了实现这一目的,他们收集了游戏记录的数据集,为 DQN 游戏代理提供了多种多样的方案。游戏中需要做很多有关顺序的决策,两次弹射之间会相互影响,每一次弹射的精准度也很重要。例如,一次糟糕的决策可能会导致一只猪被若干个物体卡住。因此,为了更好地完成游戏中的任务,游戏代理要有基于决策对结果进行预测和模拟的能力。

以下为《Deep Q-Network for Angry Birds》论文的内容概述:


相关工作

2012年,首次举办了《愤怒的小鸟》 AI 大赛,随之出现了很多款游戏代理。在这里介绍两款比较优秀的代理,第一个是由来自捷克技术大学的队伍所开发的 Datalab Birds 2014,该游戏代理至今保持着第三名的位置。就像他们在论文中描述的,他们的主要思想是基于当前环境、可能的弹射轨迹和鸟的类型来制定最佳策略。第二个是由滑铁卢大学和 Zazzle 在 2017 《愤怒的小鸟》AI 大赛中共同开发的 Eagles Wings 智能玩家,他们的代理目前排在第 16 位。据称,该游戏代理基于人工调试过的结构分析,即在多个策略中做选择,开发了一项简单的多策略能力。他们使用了机器学习算法 xgboost 学习决策制定能力。

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