历史最高分！腾讯绝悟AI斩获Minecraft AI竞赛冠军( 二 )
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（不同动作的可视化结果 ， AI学会了关注当前图像中的关键区域）
随着游戏推进 ， 智能体与人类的策略出现了很大的分歧 。此时 ， 人类数据已经很难用于指导AI 。绝悟AI使用了自模仿学习 (Self-imitation Learning)的思想 ， 提出了基于鉴别器的自模仿学习算法 ， AI可以从自身过往的成功与失败中获得经验与教训 ， 并在察觉到当前状况不妙的时候 ， 主动往更好的方向修正 。对比实验证明 ， 在加入自模仿策略后 ， 智能体探索到的行为更加一致 ， 也可以显著降低进入危险区域的概率 。
对于合成物品等需要长链条的动作序列的任务 ， 研究人员也做了细致的优化 。通过动作序列一致性过滤 (Consistency Filtering) 与基于投票的集成学习(Ensemble Learning) ， 模型在合成物品阶段的成功率从35%提升到96% ， 一举将最薄弱的链条扭转为了最稳定的制胜点 。
利用高度复杂、高度定制化的游戏场景作训练场 ， 腾讯 AI Lab 的深度强化学习智能体正不断走近现实 。棋牌游戏 AI “绝艺”从围棋棋盘逐步走向象棋、麻将 ， 策略协作型 AI “绝悟”从MOBA走向FPS、RTS ， 再到如今的 3D开放世界 MineCraft 。它们迈向全新挑战的每一步 ， 都让AI离解决现实问题、科技向善的大目标更近了一步 。
随着虚实集成世界逐步变成现实 ， 这些研究的经验、方法与结论 ， 将在真实世界创造更大的实用价值 。
来源：雷锋网
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