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IJCAI前瞻 | 电脑玩愤怒的小鸟会比你厉害吗?让这个比赛告诉你答案。

本文作者: 黄鑫 2016-07-11 08:46
导语:对AI来说,玩一个游戏是和人类完全不同的概念。

很多人可能意识不到,愤怒的小鸟其实可以是一款非常烧脑的游戏。

大家都知道的一点是,它对物理特性的模拟非常真实——这也是它如此火爆的原因之一。鸟儿和猪、砖块等等物体的重量、形状、摆放位置、撞击发生时鸟儿与砖块的相对速度、入射角等等等等都会改变整个撞击的结果。很多时候。猪群那边的建筑是会有一个或几个结构弱点的。如果你成功击中了结构弱点。整个房子就会像真实世界里那样哗啦啦的倒下来,这时候玩家看着猪一个个爆开成分数,那种成就感真是满点。

可是随着关卡数的逐渐增加,制作组明显减弱了结构弱点的明显性并且增加了它们被击中的难度。有些整体的结构弱点甚至要在一些小的弱点被击毁后才会显现出来。而这时靠着制作组给玩家的那可怜的几只小鸟的尝试机会就是远远不够的了。

IJCAI前瞻 | 电脑玩愤怒的小鸟会比你厉害吗?让这个比赛告诉你答案。

实际上,这关还算简单的了,因为大多数材质都是木头的。随着关卡难度的逐渐增加,你能保证每次都一次通关吗?,图片来源,cnetnews.com

不过每次发射的结果仍然是可以预测的,明白这一点,你就会明白为什么这款游戏其实可以很烧脑了,如果制作组要求玩家尽可能的一次性通关:比如规定失败一次后要隔一天才能尝试第二次。这个游戏的难度就会瞬间上升。如果想知道那时候的玩家会变成什么样,可以参考一款著名的潜艇模拟游戏:猎杀潜航。据说,有不少骨灰级玩家为了在那里面为了不让鱼雷射空,会在发射之前先暂停游戏在草稿纸上算上半小时。

但rovio显然不希望愤怒小鸟的玩家玩的这么累,毕竟这是个休闲游戏,所以他们对玩家隐藏了所有这些复杂的参数,让我们仅凭直觉去攻破每座城堡。事实上,这么一来我们确实能玩得挺开心了,就是随着关卡难度增加,我们过关也越来越靠运气了。

但是——你应该已经知道我想说什么了——对于AI来说,这个游戏就是一个完全不同的世界了。AI现在还没有“直觉”这种东西,因此,如果要让AI来玩愤怒的小鸟,它一定要对游戏中每一条会影响撞击结果的物理公式了然于心,并且根据这些精确的计算出当哪种小鸟以何种角度和力度射出时,最终会制造出一种什么样的结果。还需要会规划未来的计划,明确自己该先攻击哪里,再攻击哪里。

那么问题就来了,AI能做到这些吗?

如果你也对结果很好奇的话,那么我想说我们很幸运,因为我们并不是唯一对这件事很好奇的人。出于对AI可能性的探索、促进AI发展等目的,从2012年开始,一群人建立了一个每年都会举行的“愤怒的小鸟AI大赛”,最初的2012年这个大赛是在ACAI(澳大利亚人工智能大会)下举办的,后来大部分时候,包括今年,这场大赛都是在著名的人工智能大会IJCAI(国际人工智能联合会议)下举办的。比赛包括三个项目:

1:来自世界各地的参赛者展示他们制作的用来玩愤怒的小鸟的AI,对这个AI的最高要求是:在面对一个从未见过的关卡的时候,它能玩得比最厉害的人类选手还要好。

2:大赛将举办一个讨论愤怒的小鸟的AI的主题研讨会。

3:举办一场愤怒的小鸟人机大战,看谁能获得胜利。

实际上,对AI来说,玩愤怒的小鸟是很难的,虽然所有数据的运算对它来说都轻而易举,但是它却未必能理解这些数据到底意味着什么。玩这个游戏的AI必须很清楚所有物体的位置,以及它们之间的相互作用力关系。它们的重量、坚固程度、怎么样击中它们它们才会倒下、怎么样发射小鸟才能击中它们(有的时候还会涉及到反弹)。以及最重要的策略:如何规划每只鸟的去向,才能在机会用完前击毁所有的猪。这些对人类都是常识,但要教给AI是一件不小的工程。

IJCAI前瞻 | 电脑玩愤怒的小鸟会比你厉害吗?让这个比赛告诉你答案。

AI眼中的愤怒的小鸟,图片来源,AIBirds.org

不过显然最后提到的策略这一点才是最难,也是比赛中最重头的戏份。为了让参赛者能专注于游戏策略的开发,比赛的组委会干脆提供了一份包括了一个计算机视觉组件——让AI能够轻松了解物体的位置、分数等属性的模块;一个能够在AI决定要如何击中哪个位置之后帮助它计算出该如何发射小鸟才能达到目的的组件;和一个帮助AI完成游戏的动作并且实现截图的组件。

今年的愤怒的小鸟AI挑战赛将于7月14日全天在IJCAI上举行,而愤怒的小鸟人机大战则将于15日周五举行。AI在玩游戏上已经聪明到什么程度了?我们将持续关注这次比赛和IJCAI的其他亮点,欢迎持续关注!

题图来自culture.china.com

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