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MIT-Forscher kreieren Bot, der Menschen bei Multiplayer-Hidden-Role-Spielen schlägt

MIT-Forscher kreieren Bot, der Menschen bei Multiplayer-Hidden-Role-Spielen schlägt


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Durchbrüche und Fortschritte bei KI-Multi-Agent-Spielen sind in den letzten Jahren fast zur Norm geworden. Diese Spiele hatten jedoch noch keine Methoden etabliert, um die realen Herausforderungen der Teamzusammenarbeit beim Spielen mit oder gegen unsichere oder unbekannte Teammitglieder anzugehen.

Dies ist entscheidend für Multiplayer-Spiele mit versteckten Rollen.

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Jetzt haben MIT-Forscher einen Bot entwickelt, der menschliche Spieler bei interaktiven Multiplayer-Online-Spielen mit versteckten Rollen spielen und schlagen kann.

Der Bot mit dem Namen DeepRole ist ein Multi-Agent-Verstärkungslernmittel, das mit künstlicher Intelligenz (KI) arbeitet.

Der Bot und das Spiel

Dies ist eine aufregende Weiterentwicklung, da DeepRole der erste Bot ist, der Menschen bei Online-Spielen schlagen kann, bei denen die Loyalitäten der Spieler zu Beginn des Spiels nicht klar sind.

Strukturiert mit innovativem "deduktivem Denken", das in einen KI-Algorithmus eingefügt wird, der normalerweise beim Pokerspielen verwendet wird, kann der Bot mit nur teilweise beobachtbaren Aktionen argumentieren. Der Bot findet dann heraus, ob ein Spieler ein Freund oder ein Feind ist oder nicht.

Wir freuen uns, Ihnen mitteilen zu können, woran wir in diesem Jahr gearbeitet haben - ein Agent, der Avalon auf menschlicher Ebene spielen kann. Es kann Mitarbeiter in kontroversen Umgebungen finden, um das Spiel in einer Vielzahl von Teammischungen zu gewinnen. https://t.co/ehPMBu3FnF

- Jack Serrino (@ Detry322), 7. Juni 2019

Jack Serrino, der Erstautor des Papers und MIT-Absolvent in Elektrotechnik und Informatik, sagte: "Wenn Sie einen menschlichen Teamkollegen durch einen Bot ersetzen, können Sie eine höhere Gewinnrate für Ihr Team erwarten. Bots sind bessere Partner."

Der Co-Autor Max Kleiman-Weiner, MIT-Postdoktorand am Zentrum für Gehirn, Geist und Maschine und am Department of Brain and Cognitive Science, fügte hinzu: "Der Mensch lernt von anderen und arbeitet mit anderen zusammen, und das ermöglicht es uns, dies zu erreichen." Zusammen Dinge, die keiner von uns alleine erreichen kann. Spiele wie 'Avalon' ahmen die dynamischen sozialen Einstellungen, die Menschen im Alltag erleben, besser nach. Sie müssen herausfinden, wer in Ihrem Team ist und mit Ihnen zusammenarbeiten wird, ob es Ihr erster Tag im Kindergarten ist oder nicht ein weiterer Tag in Ihrem Büro. "

Die MIT-Nachrichten zeigen unsere Arbeit an KI-Agenten, die lernen, Freunde und Feinde in einem Multi-Agent-Spiel zu finden. Präsentiert auf # NeurIPS19 als Spotlight-Vortrag. @ Detry322https: //t.co/2YxqiBeodM

- Max Kleiman-Weiner (@maxhkw), 20. November 2019

DeepRoles AI-Algorithmus

Die MIT-Forscher verwendeten einen KI-Algorithmus für den Bot namens "Counterfactual Reue Minimization" (CFR). Dieser Algorithmus hat herausgefunden, wie man ein Spiel spielt, indem man wiederholt gegen sich selbst spielt.

Zu jedem Zeitpunkt im Spiel verwendet CFR einen "Spielbaum" aus Linien und Knoten, der die möglichen zukünftigen Aktionen aller Spieler beschreibt.

'Spielbäume' repräsentieren jede mögliche Aktion, die ein Spieler im Spiel an jedem Entscheidungspunkt ausführen kann.

Die MIT-Forscher spielten DeepRole gegen Menschen in 4.000 verschiedene Runden des Online-Spiels: "The Resistance: Avalon." Als Teamkollege und Gegner schlug DeepRole die menschlichen Spieler konsequent.

Die nächsten Schritte, die die Forscher suchen, sind die Entwicklung von Methoden, um dem Bot beizubringen, während eines Spiels mit anderen Spielern zu kommunizieren, indem er einfachen Text verwendet.


Schau das Video: Schlechtester DEL-Start der Geschichte: Vor Haie-Spiel: Pinguine schmeißen Trainer raus (Juli 2022).


Bemerkungen:

  1. Mukree

    Was für Worte... super, ein herrlicher Satz

  2. Arvin

    Sie machen einen Fehler. Ich schlage vor, darüber zu diskutieren. Senden Sie mir eine E -Mail an PM.

  3. Abdul-Shakur

    Diese wertvolle Kommunikation ist bemerkenswert

  4. Langdon

    Ich teile ihren Standpunkt voll und ganz. In diesem Nichts gibt es eine gute Idee. Ich stimme zu.

  5. Fearghus

    Ich gratuliere, Ihre Idee ist einfach hervorragend

  6. Benson

    Ich habe vergessen, über die Beute zu schreiben !!!!!!!!!

  7. Dhoire

    die Wahl zu Hause schwierig



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