電腦也能玩文本遊戲
- 發佈時間：2015-10-10 01:31:12 來源：科技日報 責任編輯：羅伯特
科技日報北京10月9日電 （記者劉歲晗）美國麻省理工學院近日設計了一種電腦系統，可在沒有任何關於語言是如何運作的預先設定下，讓電腦學習玩一種基於文本的電腦遊戲。儘管電腦系統尚不能全部完成遊戲，但在某種意義上昭示了它具備自主訓練探究單詞意思的能力。
麻省理工學院電腦科學與工程教授巴爾齊萊領導的團隊，數年前就已能夠讓電腦通過分析遊戲手冊去玩特定的電腦遊戲。此次，該團隊並未讓機器學習系統接觸任何關於遊戲程式數據跟蹤和改進的“潛規則”，玩電腦遊戲全賴於對文本的理解。所有互動都基於文本，玩家輸入的東西也是一條條文字指令，而並不是通過按鈕等方式下達指令。
研究人員特別關心電腦系統在玩遊戲時能否實現自主的句法推導，這是困擾自然語言處理領域多年的問題。拿否定結構這種比較複雜的句法結構來説，“你被打傷”和“你沒被打傷”有著天壤之別，但大多數只靠收集關鍵詞來理解語言的電腦系統會忽略這個區別。
根據麻省理工學院官網報道，研究人員採用了“深度學習”的機器學習手段，數據被傳輸至具有多個處理節點的網路陣列的最底層，該層處理節點會對數據進行一番修改，然後送入上一層，如此往復。最頂層的輸出數據要對照一些性能標準進行測量。然後，重復迭代整個處理過程，以檢驗不同的修改能否提高性能。結果顯示，深度學習在電腦遊戲試玩過程中的表現都優於被測的使用自然語言處理領域其他技術開發的電腦演算法。
深度學習的設計靈感來源於人類神經網路對信號的分層處理機制。上世紀50年代，美國神經生物學家大衛·休伯爾等人發現，人類視覺神經系統在進行資訊處理時，經歷了分層抽象、迭代的過程，首先瞳孔攝入像素，然後初步判定邊緣和方向，再進行抽象識別形狀，最後進一步抽象得出是什麼物體。這項後來獲得諾貝爾生理學或醫學獎的系列研究深刻啟發了電腦人工智慧領域的探索。
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