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Facebook开源游戏平台ELF,简化版《星际争霸》完美测试人工智能


本文摘要:游戏是人工智能科学研究的完美试验自然环境。

游戏是人工智能科学研究的完美试验自然环境。在游戏自然环境中,可作为训练人工智能模型的数据信息是近乎无尽、降低成本、可复制,相比现实世界的工作经验更非常容易获得。

这种特性因此以帮助Facebook人工智能试验室(FAIR)探索一些短期内总体目标,如简易游戏自然环境中好几个人工智能的工作能力;及其长时间总体目标:让人工智能应付现实世界的挑戰。游戏科学研究能够帮助大家创设必须进行方案、具有客观、自身网站导航、解决困难、协作与沟通交流的人工智能。虽然用于游戏进行训练必须带来多种多样好处,但学者们在游戏自然环境中进行探索很有可能会遇到许多 艰辛。

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因为现阶段深度学习优化算法的众多允许,训练务必不计其数的游戏关数,这务必很多的云计算服务器,如装有很多CPU、GPU或自定硬件配置的大数据处理出去服务平台。除此之外,这种优化算法是简易而没法进行调整的。而伴随着训练自然环境中降低更强的人工智能代理商,这种自变量将更加没法操控。为了更好地解决困难这种难题,让任何人都能参与人工智能的科学研究。

FAIR精英团队创设了ELF:一个大范畴、轻量且更非常容易用于的游戏科学研究服务平台。ELF能够让学者们在各有不同的游戏自然环境中检测她们的优化算法,在其中还包含桌游、Atari游戏(根据ArcadeLearningEnvironment),及其自定的即时战略游戏游戏(RTS)。

他们能够经营在具备GPU的笔记本上,并且抵制在更为简易的游戏自然环境中训练AI,比如即时战略游戏游戏——代表着用于6块CPU,一块GPU,花上上一天時间。FAIR的学者们将ELF的页面设计得更非常容易用于:ELF在C/C 页面中经营全部游戏,全自动应急处置所发难题如线程同步/多个任务。

此外,ELF还有一个清洁的Python操作界面,获得了一批可以供训练的游戏情况。ELF也抵制游戏之外的主要用途,它还包含游戏引擎等部件,能够模拟仿真现实世界的自然环境。

现阶段,ELF服务平台早就开源系统,开发人员和学者们能够在GitHub中找寻它:https://github.com/facebookresearch/ELF涉及到毕业论文也已公布发布在arXiv中:https://arxiv.org/abs/1707.01067构架ELF的构架较为比较简单,它包含一个必须节目主持人好几个在C 尾端经营所发游戏实例的手机模拟器,另外在Python尾端与AI模型(深层通过自学、提高通过自学等)沟通交流。与别的在一个页面包含单独游戏的AI服务平台各有不同,ELF可以把一批游戏还包含入一个Python页面。这促使模型和提高通过自学优化算法必须在每一次递归中包含一批游戏情况,降低了训练模型需要的時间。

大家也在游戏推断和参加者模型(actormodel)中间建立挑选协调能力。用于该架构,很容易用一个参加者模型挑选特殊的游戏实例,或是一个实例挑选很多参加者模型,或是很多实例挑选一个参加者模型。

那样的协调能力必须比较慢的创设优化算法原形,帮助研究者变慢地讲解哪一个模型有更优的展示出。在FAIR初期的试验中,ELF能进行变慢的模拟仿真,用于某种意义总数的CPU和GPU相比于OpenAIGym玩Atari游戏能够提高30%的训练速率。当降低更强的关键以后,ELF每核的帧亲率长期保持。


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