以文字游戏来训练增强学习AI,微软实验室开源TextWorld框架
2018-07-17 10:40:50 | 来源:ithome | 投稿:米娜 | 编辑:dations

原标题:以文字游戏来训练增强学习AI,微软实验室开源TextWorld框架

在人工智能中,增强学习以及自然语言理解都是重要的技术,但是这两个项技术却很难合适的应用在一起。微软蒙特娄实验室释出了,用来制作文字游戏的可扩充Python框架TextWorld,开发人员除了可以使用TextWorld来训练或是测试人工智能的语言理解、记忆或是规画等能力外,也能进一步执行文字游戏,用以评估人工智能与人工设计环境互动的情况。

文字游戏为游戏环境与玩家的互动,仅由或是主要通过文字表现的游戏,玩家可以通过游戏的文字叙述,来理解游戏世界的环境,并通过文字命令来进行操纵角色等游戏控制。在典型的文字游戏中,玩家需要解决一系列的问题,在过程中收集宝物并到达指定位置,目标可能是明确指定的,也可能需要玩家从游戏过程取得的线索自行推理。

人工智能要完全可以游玩文字游戏,除了需要有产生连贯的文字命令外,还被要求以正确的顺序产生命令,只容许些微或是完全没有错误发生。文字游戏结合了以有限制的解析器(Parser△)探索空间以及积极回应玩家的游戏世界,因此仔细观察游戏中文字提供的线索,并采具创造性的理解与行动,则是在游戏中获胜的重要能力。

增强学习以及自然语言理解刚好适合应用在这样的素材上,TextWorld包含游戏产生器和游戏引擎两个元件,游戏产生器可以将高阶游戏设定转换成文字游戏语言Inform△7,诸如房间数量、物体数量、游戏长度或是获胜条件等。而游戏引擎则是一个简单的推理机器,通过简单的演算法,产生合法的一连串往前往后等动作的游戏控制链。

通过TextWorld可以来训练和测试人工智能的语言理解与探索等技能,同时研究人员也可以使用泛化以及转移学习来进行研究,并让TextWorld游玩市面上的文字游戏,以评估人工智能在复杂人类设计环境中的表现。

微软蒙特娄实验室首席研究经理Geoff△Gordon提到,增强学习与自然语言两项技术都很重要,但事实上他们却不那么适合,而TextWorld确为这两者找到了一个良好的结合方式。他表示,虽然增强学习在近年来已经有重大的进展,像是围棋或是Ms. Pac-Man,但是这些相较于文字游戏都是较简单的应用,TextWorld的人工智能需要同时阅读并产生自然语言,在许多情况下,都需要面临更为复杂的情况。

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