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游戏大咖Unity发布机器学习工具可大幅提高NPC的“智商

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发表于 2018-4-7 12:23:09 | 显示全部楼层 |阅读模式
  没听过Unity没关系,你肯定对王者荣耀、纪念碑谷、神庙逃亡2、Pokémon GO等游戏了如指掌。没错,Unity就是它们的游戏引擎。

  今天,Unity宣布推出Unity Machine Learning Agent(ML-Agent),将游戏引擎连接到谷歌TensorFlow等机器学习框架中。通过深度强化学习算法,让非玩家角色(NPC)通过不断尝试和犯错,变得更有创造性和策略性。
  在游戏开发的过程中,既不能让玩家因过于简单而无聊,也不能因难度太高丧失玩家兴趣。Unity开发者Arthur Juliani表示,Unity的ML-Agent将帮助增加游戏的可玩性。
  过去,开发人员需要手工编写代码,让训练环境中的相互作用逐步训练Agent,典型场景是一个单一环境+紧密耦合的Agent。Agent的动作改变环境状态,环境反馈给Agent各种奖励。

  Unity希望设计一个系统,让游戏引擎更灵活易用。因此,Unity推出了ML-Agents,并且发布了开放测试版SDK。ML-Agents SDK让开发者可用Python API将Unity Editor中创建的游戏和模拟场景转换成可被深度强化学习、进化策略或其他机器学习方法训练的环境。

  对任何学习环境来说,Agent、Brain和Academy是必不可少的三大对象。
  每个Agent都可以有独特的状态和观察值,可在环境中单独采取动作并获取奖励。Agent的行动由与之相关的Brain决定的,每个Brain定义一个特定的状态和动作空间,并负责决定关联的Agent将采取哪些动作。之后,Brain将信息汇总到Academy中,定义了环境的范围,比如引擎配置、跳帧控制、场景长度等。
  Agent、Brain和奖励不同的连接方式能创造不同场景,因此,Unity的ML-Agents够解锁各种训练场景。对于训练Agent的新手来说,Unity提供了典型的环境配置示例,并解释了如何用ML-Agents SDK创建它。
  Unity在官方博客中展示了一些不同场景的训练实例,经过一段时间的训练,Agent的表现都很惊人:

  Unity游戏引擎能高精度模拟现实场景,比如物体的纹理、光效、材质等。Unity AI和机器学习技术部的副总裁Danny Lange在接受采访时表示,Unity的ML-Agents的作用并不局限于虚拟游戏,还将加速现实生活中机器人等技术的进步。比如对自动驾驶行业来说,可以在计算机生成的但逼真的虚拟环境中较为真实地训练它们。
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发表于 2018-4-8 05:04:23 | 显示全部楼层
领先专业的精英团队,多元刺激的游戏产品,诚信为本专业服务,您的满意就是我们的动力!
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发表于 2018-4-9 01:13:00 | 显示全部楼层
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发表于 2018-4-10 14:18:12 | 显示全部楼层
是非常专业化的一款博彩类游戏,游戏玩家需要做到勇气与智慧的并存,当然了在腾博会的游戏过程中运气也极大程度上决定了你成败的关键
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发表于 2018-4-14 16:09:11 | 显示全部楼层
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发表于 2018-4-19 04:02:47 | 显示全部楼层
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发表于 2018-4-22 06:15:23 | 显示全部楼层
全程采用真人荷官操作,面对面的真实体验,24小时不打烊,随时随地只要你想要玩游戏,在腾博会国际娱乐官网都能找到志同道合的玩家
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