微軟研究人員創(chuàng)建了一個(gè)人工智能的系統(tǒng)，這個(gè)系統(tǒng)能夠在20世紀(jì)80年代風(fēng)靡全球的電子游戲吃豆人小姐（Ms. Pac-Man）中獲得最高分，系統(tǒng)使用了分治策略來更大程度地影響AI代理，從而完美地通關(guān)游戲。

本年年初，微軟收購了一家人工智能初創(chuàng)公司Maluuba。Maluuba公司團(tuán)隊(duì)運(yùn)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)（機(jī)器學(xué)習(xí)的分支），在吃豆人小姐游戲Atari 2600版本中表示完美。使用這種方法，該團(tuán)隊(duì)在這個(gè)游戲中得到的分?jǐn)?shù)高達(dá)999,990。

位于加拿大蒙特利爾的麥吉爾大學(xué)（McGill University）、從事計(jì)算機(jī)科學(xué)研究的Doina Precup副教授體現(xiàn)，AI研究人員的常常使用各種電子游戲來測(cè)試他們研發(fā)的系統(tǒng)，但研究人員發(fā)現(xiàn)吃豆人小姐游戲是最難并吞的。

但是，Precup體現(xiàn)，比擬于研究人員所取得的成就而言，她對(duì)于研究人員獲得成果的過程更加感興趣。為了在吃豆人小姐游戲中獲得更高的分?jǐn)?shù)，Maluuba公司團(tuán)隊(duì)將操控吃豆人小姐游戲的大問題分解成若干個(gè)小問題，然后將小問題分發(fā)給AI代理解決。

Precup說：“這個(gè)分治策略的想法讓Maluuba公司的研究人員使用差別的系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)同一個(gè)目標(biāo)，這是一件非常有趣的事情”。

她還說到：“這個(gè)想法類似于一些大腦如何工作的理論，它可以更大程度地影響AI代理教學(xué)，從而利用有限的信息來完成更為復(fù)雜的任務(wù)。倘若能夠完美利用分治策略，那人工智能將向前跨越一大步，這真的令人感到尤為興奮?！?/p>

Maluuba團(tuán)隊(duì)將這種分治策略稱之為混合式獎(jiǎng)賞架構(gòu)（Hybrid Reward Architecture），這個(gè)方法使用了150多名人工智能代理，每個(gè)代理與其他代理彼此獨(dú)立地精通吃豆人小姐游戲。好比，一些代理成功找到一個(gè)豆子將獲得的獎(jiǎng)勵(lì)，而別的一些代理由于幽靈的存在必需呆在原處。

然后，研究人員在吃豆人小姐游戲中創(chuàng)建了一個(gè)頂級(jí)代理，就像一家公司的高級(jí)經(jīng)理一樣，頂級(jí)代理能夠獲得所有代理的建議，綜合分析后由頂級(jí)代理來決定吃豆人小姐該如何移動(dòng)。

頂級(jí)代理會(huì)按照選擇各個(gè)標(biāo)的目的前進(jìn)的代理數(shù)量的大小來決定移動(dòng)標(biāo)的目的，但同時(shí)也需要考慮到代抱負(fù)要往某個(gè)標(biāo)的目的移動(dòng)的反應(yīng)強(qiáng)度。

例如，如果100個(gè)代抱負(fù)向右邊移動(dòng)，因?yàn)橄蛴疫呑呤撬麄兊淖罴崖窂?，但?個(gè)人想要向左邊移動(dòng)，因?yàn)橛疫呌幸粋€(gè)致命的幽靈，那這3個(gè)代理向左邊移動(dòng)的反應(yīng)強(qiáng)度明顯強(qiáng)于其他代理，考慮到幽靈的存在，頂級(jí)代理應(yīng)該決定向左移動(dòng)。

Maluuba公司的研究室經(jīng)理Harman Van Seijen，對(duì)于他們的最新研究成果頒發(fā)了一篇文章，文章中寫到，當(dāng)每位代理都果斷地做出選擇，頂級(jí)代理綜合利用每個(gè)代理的信息后做出最佳選擇，那么在吃豆人小姐游戲中就可以獲得最好的結(jié)果。Harman Van Seijen說：“雖然每個(gè)代理只關(guān)心一個(gè)特定的問題，但是他們之間有很好的彼此作用”。

為什么AI主要研究并吞吃豆人小姐游戲

需要運(yùn)用最先進(jìn)的AI研究方法來擊莠民似于上世紀(jì)80年代Atari吃豆人小姐游戲這樣的簡單游戲，，這看上去很匪夷所思。

但是Maluuba公司的項(xiàng)目經(jīng)理RahulMehrotra體現(xiàn)，使用算法來博得這些簡單的電子游戲其實(shí)非常困難，因?yàn)樵谕嬗螒虻倪^程中可能會(huì)遇到的各種各樣的情況。

Mehrotra體現(xiàn)：“許多從事人工智能的公司構(gòu)建游戲智能算法，因?yàn)楣鞠Ｍ斯ぶ悄苣軌蛳袢祟愐粯訐碛写蛴螒虻募寄??！?/p>

SteveGolson是吃豆人小姐游戲街機(jī)版的創(chuàng)始人之一，他說到，吃豆人小姐最初定位是街機(jī)游戲，希望游戲?qū)θ藗冇谐掷m(xù)吸引力而走出宿舍，所以吃豆人小姐游戲必需掌握人類不成完全征服的游戲程序。

運(yùn)營咨詢公司Trilobyte Systems的Golson說到，他們故意設(shè)計(jì)了吃豆人小姐游戲比普通吃豆人游戲更加不成預(yù)測(cè)，所以玩家們很難打通關(guān)。復(fù)雜的游戲使得研究人員試圖使用AI代理來對(duì)隨機(jī)環(huán)境做出抱負(fù)的反應(yīng)。

Golson還說到：“使用AI代理來通關(guān)吃豆人小姐游戲是可行的，但由于游戲的隨機(jī)性，所需要設(shè)計(jì)的AI程序?qū)⒂葹閺?fù)雜。”

強(qiáng)化學(xué)習(xí)

對(duì)于在不停發(fā)展的強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域工作的研究人員來說，這種不成預(yù)測(cè)性極有價(jià)值。在AI研究中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是監(jiān)督學(xué)習(xí)的副本，是一種更常用的人工智能方法，它能夠讓系統(tǒng)在做任務(wù)時(shí)變得更好。

通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)，代理對(duì)其每個(gè)動(dòng)作都采取積極或消極的反應(yīng)，通過不停地試驗(yàn)和犯錯(cuò)誤來最大限度地獲得積極反應(yīng)或獎(jiǎng)賞。