当神经网络训练文本冒险游戏时 事情变得奇怪

作者:admin发布时间: 2019-09-12

  我们已经看到人们将神经网络转向几乎所有东西,从起草拾音线到新的哈利波特章节,但事实证明,经典的文字冒险游戏可能是最适合人工智能的游戏之一。人工智能可以做的最新一瞥是由一位名叫内森的神经科学专业学生创建的。Nathan在经典PC文本冒险游戏中训练了GPT-2,这是一种用于创建预测文本的神经网络。诚实地记录着这块土地上的风物、人事的变化,香港同步开奖现场,受Ender游戏中心灵游戏的启发,他的目标是制作一款能够对玩家做出反应的游戏。自从他将结果游戏上传到Google Colab笔记本后,人们就像研究科学家Janelle Shane我很高兴看到人工智能创建的文字冒险是什么样的。

  答案很奇怪。Shane巧妙地将这种体验描述为“梦幻般的”,经常设置,并且看似没有理由,从一个场景变为另一个场景。例如,在一个游戏中,人工智能打开游戏时只在空间中设置一个场景,然后快速将事物转换为“曲折的小曲线迷宫,完全相同”。金元宝高手论坛,如果有很多场景的直线,那就是Zork,这是用于训练神经网络的游戏之一,也是该类型的经典游戏。人工智能将经常召唤这款有40年历史的游戏对玩家作出反应,而不是将巨魔作为进步的障碍。见下文:

  游戏的另一个怪癖是它不像传统叙事那样流动:每个场景都没有开头, 厨房流行这样装!卡梦帝分体式集成灶教你,中间和结尾。相反,每场比赛都是无尽的马拉松比赛,有更多的巨魔而不是桥梁。然而,每个场景的显着之处在于它们如何打造经典PC冒险游戏的基调。关于人工智能如何从一个场景跳到另一个场景来捕捉这些游戏的氛围。如果你想开始自己的AI发烧梦想,你可以访问Nathan创建的Google Colab文档。只是为类似DOS的经历做好准备。这是上诉的一部分。