“社交人工智能”：在超级玛丽这款游戏中实践 _人工

(图片来源于: 马里奥人工智能项目/蒂宾根大学)
引言
很多朋友小时候都曾经玩过超级玛丽，至今难忘游戏带给我们的激动体验。但是，随着人工智能的发展，马里奥叔叔已经可以和他的朋友一起配合完成任务。
德国蒂宾根大学的研究人员开发了一种算法，让电子游戏的角色像人类一样，通过观察和想象相互学习，合作达成目标。未来的应用，包括人工智能社交支持系统人工智能玩超级玛丽，以及成群的模块化机器人，在较少的人工指令干预下，完成复杂任务。
社交人工智能是什么？
人工智能，使得机器更好理解周边世界，掌握人类语言，联想学习，向着更像人类的思维方式迈进。但是，人工智能在某个领域仍然处于落后的位置，就是利用社交网络来更好的学习世界。观察，交流，模仿以及合作，是人类学习的必要工具。如果将人类大脑的这些能力置于芯片之中，转化为人工智能，这是一个很值得研究的领域。
超级玛丽游戏如何作为社交人工智能的实验平台？
Butz教授和团队，正在克隆版的超级玛丽电子游戏中，实现这种社交智能。他让马里奥，路易基以及奇诺比奥，三个角色之间可以通过简明的英语相互交谈，相互观察相互来学习动作，并且一起完成任务。
在游戏开始的时候，四个角色装备不同的能力，他们的知识受到限制，只有移动和敌人，硬币和铁块这些概念。（就像人类玩家第一次玩这个游戏一样，他们没有关于敌人的行动，以及如何和他们交互的先验知识。）
这个游戏中的四个角色可以通过玩家的键盘直接控制，但是具有四个不同的功能目标：食物，健康，完成的关卡，以及对于世界的学习。
(图片来源于: 马里奥人工智能项目/蒂宾根大学)
就像孩子通过观察和模仿学习一样，角色可以在动作上相互学习，通过简明的英语和其他角色沟通，来学习新的规则和概念，通过概率算法快速学会管理游戏世界的规则。所以，他们可以使用这些知识来通关。
(图片来源于: 马里奥人工智能项目/蒂宾根大学)
“角色概率性地在和对象交互的过程中学习，但是十分迅速，”Butz说， “目前，一个对象交互（例如摧毁一个盒子）立即生产出知识（一次尝试）。这样，这种规则学习十分迅速，当游戏世界中的事物发生的变化时，每条规则将概率性编码进交互事件中。”
打个比方，如果奇诺比奥搞清楚了怎么搜集硬币，马里奥可以问它如何做，并且可以自己尝试。或者，比如通过关卡中很难的部分，他们可以计算出如何可以站在对方的头上，得到硬币，或者达到不能达到的方块。
社交人工智能的意义和应用前景如何？
完成关卡任务本身，并不是那么复杂。因为，其他的软件可以实现强力通关。这里令人印象最深的是，角色能够自己完成任务，通过他们的好奇心以及社交智能，只需要很少的人工指令参与。
根据团队里面一位主要的开发人员的说法，研究人员的一个主要目标就是简便地教会不同的社交智能人工智能玩超级玛丽，同时推进到人机交互领域，例如辅助驾驶。
【“社交人工智能”：在超级玛丽这款游戏中实践】本文到此结束，希望对大家有所帮助。

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“社交人工智能”：在超级玛丽这款游戏中实践