这个来自DeepMind的AI系统在游戏AI领域代表了一个重大突破。与之前专门针对特定游戏的系统不同,这个AI可以有效地玩各种现代3D游戏。

关键创新在于,这个AI不依赖于特定游戏的数据或坐标,而是像人类玩家一样直接处理游戏屏幕上的原始视觉输入。这使得AI能够理解3D游戏世界及其随时间变化的情况,这在之前被认为是AI系统难以实现的壮举。

值得注意的是,这个AI不仅在单个游戏上表现出色,还展现了从玩多个游戏中获得知识并加以迁移应用的能力,超越了专门针对单一游戏训练的专家级代理。这突显了这个AI的学习能力和跨领域应用知识的能力,这是智能的标志。

尽管目前的表现还未达到人类水平,但结果非常有希望,表明通过进一步改进,这个AI系统可能为开发能够协助人类完成各种3D任务和挑战的通用AI代理铺平道路。

这个来自DeepMind的AI系统是AI游戏玩家领域的一个重大进步。与之前专门针对特定游戏的AI代理不同,这个AI可以有效地玩各种现代3D游戏。关键的不同在于,这个AI不依赖于像坐标或得分这样的特定游戏数据,而是像人类玩家一样直接通过屏幕上的像素处理游戏世界。

从2D像素表示中理解3D游戏世界的能力是非常令人印象深刻的,尤其是对于复杂的3D游戏而言。这个AI可以感知游戏环境,跟踪随时间的变化,并使用键盘和鼠标控制游戏,而无需访问底层游戏数据。

此外,当这个AI接受多个游戏的训练时,其表现会有所提高,而不仅仅是单一游戏。这展现了一种概括和知识迁移的能力,这是人类智能的标志。这个AI可以将从一个游戏中获得的洞见应用于提高其在其他游戏中的表现。

尽管目前的成功率还未达到人类水平,但进一步提高的潜力是明显的。研究人员计划探索这个AI参与更长期战略规划的能力,例如在策略游戏中寻找资源和建立营地。这代表了创造能真正理解并协助人类完成各种3D任务的AI系统的下一步。

论文揭示了一个令人惊讶的发现 - 在AI代理接受多个游戏的训练之后,它在每个单独游戏上的表现都优于专家级代理,后者仅针对该游戏进行了训练。这表明,学习和跨领域应用知识的能力 - 这是人类智能的标志 - 也可以提高AI系统在复杂3D视频游戏中的表现。

专家级代理在其专攻的单一游戏上的基准表现被接受过多个游戏训练的代理所超越。这展示了跨领域知识迁移的力量,AI能够提取并应用适用于不同游戏环境的一般原则和策略。

这一发现挑战了AI系统狭窄专业化和局限于其接受训练的特定任务的传统观念。相反,它指向了更灵活、更适应性强的AI代理的潜力,这些代理可以利用在一个领域的经验来增强其在另一个领域的能力。这是朝着创造能理解并协助人类完成3D世界中各种挑战性任务的AI系统目标迈出的重要一步。

尽管这个新的AI系统的表现令人印象深刻,但还未达到人类水平。成功率虽然对于首次尝试而言是合理的,但仍有改进的空间。即使是人类在这些复杂的3D游戏任务中也无法达到100%的成功率,所以AI还有大量提升的机会。

一个关键限制是AI目前只能处理10秒长的序列,这限制了其参与更激烈、更长期战略规划的能力,例如在策略游戏中寻找资源和建立营地。克服这一限制可能是未来对这个系统进行研究的重点。

尽管存在这些当前的局限性,但作者对通过渐进式改进最终达到真正出色的结果持乐观态度。AI从玩多个游戏中学习并超越专家在自己游戏上的表现,这是其适应性和成长潜力的一个有希望的迹象。

正如作者指出的,这个AI系统不仅仅是为了玩视频游戏,而是迈向创造能理解并协助人类完成各种挑战性3D任务的AI代理的一步。作者期待看到DeepMind团队接下来会推出什么,并期待尽快与观众分享更多见解。

DeepMind新的AI系统的目标不仅是在各种现代3D视频游戏中取得出色表现,还是创造能理解并协助人类完成各种挑战性现实任务的AI代理。通过学习通过屏幕像素感知游戏世界并使用键盘和鼠标与之交互,这个AI展现了理解和导航复杂3D环境的能力,就像人类一样。

这种能力是朝着最终目标 - 开发能够理解并与人类合作的AI系统 - 迈出的重要一步。研究人员希望利用从游戏掌握的知识和技能来创造可以协助人类完成各种任务的代理,从战略规划到资源管理等。

尽管目前这个AI的表现还未达到人类水平,但研究人员相信通过渐进式改进,他们可以取得真正出色的成就。关键是要关注未来的潜力,而不是当前的局限性,正如《论文第一定律》所述。

通过不断推动AI的极限,DeepMind的研究人员正在铺平道路,让AI系统能够无缝融入并支持人类事业,最终增强我们在复杂3D世界中的导航和生存能力。

DeepMind提出的论文展示了AI在玩各种现代3D视频游戏方面取得的显著进步。与之前专门针对特定游戏的AI系统不同,这个新的AI可以在多个游戏中表现出色。

关键创新在于,这个AI不依赖于特定游戏的数据或坐标,而是直接处理游戏屏幕上的视觉信息,就像人类玩家一样。这使得AI能够理解3D世界及其随时间的变化,这是相比简单2D游戏的重大进步。

令人惊讶的是,当这个AI接受多个游戏的训练时,其表现会有所提高,展现了知识迁移和应用到新情境的能力。这是智能的标志,表明进一步的发展可能会导致能够协助人类完成各种挑战性3D任务的AI系统。

尽管目前的表现还未达到人类水平,但这篇论文代表了一个重要的进步。作者对通过渐进式改进可以取得的进展感到兴奋,并期待访问DeepMind实验室,了解他们在这个领域的最新进展。