왓슨에 비해의 인공 지능 게임 인공 지능 스타크래프트

어제, IBM과 미국에서 택 사스 대학에 의해 개발 된 슈퍼 컴퓨터는 1997 년부터 가장 성공적인 두 참가자 켄 제닝스와 브래드 라 떼 미국에서 가장 인기 있는 퀴즈 쇼, "블루"에 패배.　　우승 후 체스 세계 챔피언 카스파 로프, 슈퍼 컴퓨터는 인간-컴퓨터 전쟁에 다시 인간 패배. 과학자는 1 일 컴퓨터 수 인간 처럼 생각을 바라고 인공 인공 지능 개발 끊임없이 일하고 있다.　　사실, 우리는 게임의 숫자를 재생 하는, 인공 지능 디자인의 다른 정도가 있다 고 어떤 사람들 연구를 시작 했습니다. 게임, 그리고 AI 너무 강 하거나 너무 약한 여부를 만들 것입니다 선수 매우 불편 하 게 컴퓨터에 대 한 플레이어에서 IBM의 슈퍼 컴퓨터 왓슨, 전 만들 것입니다 선수 매우 좌절 하 고, 후자의 플레이어 게임 재미는 느낌 만들 것 이다. 동료 Ai, 그때 유명한 단어 태 어 났는 하는 경우: "하나님, 돼지 같은 팀원의 두려움 같은 적의는 무서 워."　　"스타크래프트에 대 한 특별 한 전투" 남자와 "특별히 AI" 사이 스타크래프트 경쟁: 악천후로 Vinyals, 컴퓨터 과학, 박사 과정 학생은 치명적인 전투에 그의 테 란과 저 그 세력 (인공 지능)를 지시 하 고 있다. 비록 악천후로 매우 강하다 (한 번에 WCG, 스페인어 부문 유럽 부문에서 최고 16에서에서 첫 번째), 그의 상황은 불안정: 그의 로봇 저 그 용을 물리칠 수 있습니다 하지만 그것은 완전 한.　　저 그 매우 교활한 내 후퇴로 적 적 나 다스 피곤, 부드러운 감 핀치, 인류의 억압을 유지. 게임 악천후로 말 실수, 및 그의 로봇의 비트 잘못 된, 이기는 하지만 단지 몇 초. 하지만 적의 드래곤 즉시 반응, 다른 취약 한 농부에 (게) 똑바로 마린의 방어 사이의 간격에서.　　악천후로 명 용 멀리 드라이브를 그의 로봇, 그의 농민이 모두 죽 었 고 경제 타격. 악천후로 A 절망적 인 마지막 일 격 저 그 기지를, 용 보충 되 면, 전에 줄을 끊는 것을 시도 하지만 그것의 너무 늦 었 어. 한 그의 빅 풋 로봇 멸 했다 저 그에 의해 됩니다.　　새로운 드래곤 계란에서 부 화 때 그가--그냥 그를 패배 하는 인공 지능을 이길 수 줄 수 있습니다. 인공 지능 제어 드래곤 공격 그의 기지. 스타크래프트 인공 지능 도전, 학생 캘리포니아 산타 크루즈 지능형 성능 연구소의 벤 웨버는 인스턴트 전략 게임에 일하고 있다 그리고 그가 믿는 그래서 도움을 인공 지능의 연구와 함께 그는 "스타크래프트 인공 지능 대회" 설정 게임 편집기의 능력　　관심을 불러 일으키는 열 연구 과정을 기대.　　위에서 언급 한 게임은 그들의 테스트에서 인공 지능 장면의 그들의 자신의 디자인을 테스트 하는 팀, 인공 지능 먼저 인간의 스타 마스터를 물리 치고. 스타크래프트에 대 한 인공지능 스타크래프트 인공 지능, 아이디어의 의미 미친 정교한 디자인은 스타크래프트 인공 지능 연구를 위한 이상적인 환경 아니다. 인스턴트 전략 게임, 모든 이벤트는 실시간으로 하 고 플레이어의 명령을 즉시 실행 됩니다.　　플레이어를 수집 하 고 자원, 생산 단위, 싸움, 검색 하 고 분석 하 고, 이들은 컴퓨터에 대 한 어려운, 적의 행동에 대응 하는 모바일 장치를 할당 해야 합니다. 연구원은 분석 했다 인공 지능 연구, 고급 게임 말하는: "체스 어려운 방법으로 볼 수 있어야 합니다, 그것은 체스의 가능성의 모든 단계에서 어려운 이며 포커 불확실성에 어렵습니다."　　하지만 스타크래프트에서 당신은 이러한 문제를 모두 매 순간, 얼굴 그리고 아주 약간의 시간 계산을. 다양 한 기술과 지식을 이러한 문제를 해결 하기 위해 마스터 훈련 및 연습을 통해 인간의 마스터. 그것은 우리가 사전에 게임의 상황을 판단 하 고 미래 행동을 결정 하는 능력을 요구 하기 때문에 단순히 인공 지능으로 이러한 인간의 지식을 이식 불가능 합니다.　　인간 선수는 "스타크래프트" 경쟁할 수 있는 인공 지능의 창조 현재 컴퓨터의 기능에 큰 걸음 앞으로 필요 하 고 게임 저쪽에 지역에 적용 될 수 있습니다. Ai는 아직도 사우스 캐롤라이나에 큰 잠재력이 있다 하 고 어떻게 AI 같은 능력을 생각 하 고 인간 선수로 배울 수 있도록은 여전히 어려운 작업. 아이 챌린지 팀에 대 한 그들은, 더 많은 고 경기는 Aiide 컨퍼런스에서 개최 됩니다. (편집/쑤 Mingming)