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    围观别人打超级玛丽后,AI自己创造了个新游戏

    在论文《Game Engine Learning from Video》中,Guzdial等人描述了一种AI系统,可在围观别人打超级玛丽后重新创造一个游戏引擎。...△ 超级玛丽的男一和男二:马里奥与板栗仔 依靠这两个数据集,AI将游戏情节逐帧分解,并给所见的东西打上标签,自动寻找行为规则。 ?...这些规则可以被导出并转换成很多编程语言,我们又可以用这些语言重新创造新的超级玛丽游戏。 ? 论文摘要 智能体需要去预测环境。...我们用游戏超级玛丽初步测试这种方法,超级玛丽代表了没有现实情况这么复杂的物理系统。我们证明了这种方法在预测未来状态上比CNN基线有显著提高,并用学习过的模型训练游戏智能体。...虽然这比超级玛丽游戏要复杂得多,但并不是一个不可能的想法。“我认为未来的版本可以(分析)有限的现实领域。”Guzdial说。

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    从小玩到大的超级玛丽,计算复杂性是怎样的?

    吃蘑菇长大的「超级玛丽」比你想象的更复杂。 「超级玛丽」(Super Mario Bros.)应该算是红白机上最著名的游戏了,大部分 80 后、 90 后应该都玩过吧。...本篇的第 1 节介绍一个 NP-hard 框架;第 2 节介绍应用框架证明「超级玛丽」属于 NP-hard;第 3 节介绍一个 PSPACE-hard 框架;第 4 节介绍「超级玛丽」属于 PSPACE-hard...超级玛丽属于 NP-hard 我们使用上一节的框架来说明「超级玛丽」属于 NP-hard,为此我们需要在游戏中实现 start、finish、variable、crossover、clause 这些部件...下面的图展示了具体的过程 现在,我们已经基本证明了超级玛丽属于 PSPACE-hard。而又因为「超级玛丽」游戏的所有状态都能够存储在多项式空间内,所以「超级玛丽」属于 NPSPACE。...总结 我们介绍了两个用于证明 2D 游戏计算复杂性的框架,并详细解释了如何用这两个框架讨论「超级玛丽」的计算复杂性。「超级玛丽」最终被证明是属于 PSPACE-complete。

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