人工智能在手机游戏的应用——PCB厂小编为不懂的人解说AI原理
有很多安装了新AI技术的游戏已经登场了,PCB厂小编我也是使用AI制作游戏的。那么,AI与游戏的兼容性如何吗?随着AI的进步产生什么新的乐趣或者种类呢?
自我学习变聪明的AI
许多AI具备学习变聪明的性质。学习的方法大体上分为两种。
1.有教师指导的学习
以教师信号为基础进行学习,不久,经过自己的推论和判断破解了例题上没有的问题。另一种是没有教师指导的学习,按照字面所述,人类不给予教师信号,AI系统就自己在试验和错误中探索。这两种方法都有各自的缺点与优势。
有教师指导的学习是沿着期望的方向变聪明,制作教师信号的。所以,有效地在期望的方向变聪明。另一方面,没有教师指导的学习(例如,遭遇未知的星球、不明生物的解决方法等)是无法制作教师信号的,成为无效的课题。对于这样的问题,自身学习下去,尽管没有教师指导的学习虽然有效。但是,没有教师指导的学习,要获得学习成果是要花费时间的,并且,未必在期望的方向变聪明。
2.无教师指导的学习
有教师指导的学习有上述的特性,往往在制作良好教师信号中培养聪明的AI容易成为“窍门”。即不是AI变聪明,而是制作教師信号的人类先聪明起来,结果本末颠倒。现在备受关注的AI的应用事例多数是采用有教师指导的学习。
作为实用技术来考虑AI的时候,无教师指导的学习的有效场面仍然比较少。例如,在游戏世界的个性超过主人的想象而行动!发挥活力是有可能的,这一来恐怕就在预定协调的游戏世界里吹来新风。
AI“争夺”人类的工作,完全力量不足
最近,不久的将来AI“争夺”人类的工作,届时人类被AI所支配!之类的奇谈怪论盛行。果真如此吗?
不可否认,今后将会出现AI代替人类的很多工作。那是跟计算器、文字处理器、PC、互联网出现的时候,一部分工作由机械化来代替的道理一样。
现在的AI像人类一样,在某种程度上懂得整个社会,可是,缺乏判断的通用性。懂得围棋可以下围棋。不会读书就唱歌、不会写汉字,即使有同样类型的游戏,AI既不懂国际象棋也不懂日本象棋,如果改变围棋的规则AI也无法对应。
AI只有这一点专门能力。AI即使可以代替你的一部分工作,但是,与你“争夺”工作完全力量不足。因此,AI能否像人类那样拥有通用性的问题,在专家之间也有意见分歧。
AI与人类的差别是具有通用性与否
另一方面,有效地利用专门能力作为接受一部分工作的助手,AI已经显示出能力。
人类偏袒人类的自然价值观
为什么拘泥于助手的立场呢?本人认为因为AI在人类社会中不能作为最终的决断或者判断的责任人。当发生事故的责任认定,还有资格等法律问题,就有人类偏袒人类的自然价值观。
人类和AI纵然做出同样的判断,从接受判断方来看,接受AI判断和人类判断的印象完全不相同。例如,当说“你不合格”的时候,即使是可以理解的判断内容,但是,如果从人类的嘴巴说出来是可以理解的,要是从AI说出来总是觉得很奇怪。因此,我觉得机械<人类(自己)的价值观不是这么简单改变的。
主观世界更加复杂。由AI制作的音乐让人类听一听进行印象的实验,有的人事先知道AI制作的音乐,有的人不知道是AI制作的音乐,评价结果完全不相同(知道是AI制作音乐的人类评价低)。图画也好、小说也好都是同样。人类普遍认为手工制作的饺子总是比机械制作的饺子好吃。
这种偏袒人类的评价标准是不会简单改变的。今后AI技术不管怎样进步,人类既然把它当作“客人”就不会偏袒它。从游戏等来考虑娱乐和AI的兼容性,这个问题似乎是重大的课题。
AI的挑战是瞄准今后的“感性”世界
那么,“智能”是什么?如何下定义才好呢?我认为这是一个相当困难的问题。假设把它绞在一起说“智能”就是“智慧”和“感性”。
阿尔法围棋战胜围棋名人的时候,性急的AI学者就说:在全部的“智慧”世界有人认为不久AI将超过人类。在“智慧”领域容易提取问题(这叫做框架化),数值化也容易,正确答案明确等,原本的AI就是容易学习的对象。因此,实用化也正在推进,
另一方面,在“感性”领域可以说刚刚开始。写小说,画画、人狼之间角斗的AI正在推进中,但是距离完成还相当遥远。与“智慧”世界差异的是框架化、评价的数值化困难,如何指教即如何制作教师信号是困难的。
AI难于框架化,在感性领域依然棘手
虽然说困难,但是,不可否认今后AI的挑战是瞄准“感性”世界的。最初的游戏也是以娱乐为目标的,游戏要求更加接近自然环境,个性的表现更加像动物或者人类那样。所以,作为表现手段AI是强有力的技术。
游戏利用传统的AI方法,可以看出表面上的表现比较多。但是,今后游戏内的个性在游戏内的环境以及演员动作都有关系,需要同时思考和学习。既要有这样的使用方法,而且要具备这样的环境。
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