Tsinghua TSAIL ve Tencent AI Lab, FPS oyunu AI yarışmasını kazandı VizDoom
Leifeng.com'a göre, Hollanda'da kısa süre önce tamamlanan IEEE CIG Bilgi İşlem Zekası ve Oyun Konferansı'nda, Tsinghua Üniversitesi'nden Akademisyen Zhang Bo liderliğindeki yapay zeka inovasyon ekibi TSAIL, birinci şahıs nişancı oyunu "Doom" AI yarışması VizDoom'a (Visual Doom AI) katıldı. Track 1'in ön elemelerini ve finallerini kazanan, ayrıca Track 2 ön elemelerinin şampiyonu ve finalde ikincilik, etkinlik tarihindeki ilk Çin şampiyonu oldu.
Bu etkinlikle ilgili araştırma, Tencent AI Lab'ın Rhino Bird Özel İşbirliği Programı tarafından güçlü bir şekilde desteklendi.Araştırma sürecinde, Tencent AI Lab'ın kıdemli araştırmacılarıyla yakın işbirliği yaptık. Ekip lideri, Tsinghua Üniversitesi TSAIL Lab başkanı Profesör Jun Zhu'dur ve üyeleri arasında Tsinghua Üniversitesi Su Hang, Huang Shiyu, Yan Dong, Weng Jiayi ve Song Shihong ve Tencent AI Lab Xu Jia, Sun Peng ve diğer araştırmacılar bulunmaktadır.
Bu olay, Leifeng.com akademik kanalının AI Technology Review altındaki "AI Impact Factor" veritabanı projesinde karşılık gelen bir bonusa sahiptir.
Track 1 resmi web sitesi: https://www.crowdai.org/challenges/visual-doom-ai-competition-2018-singleplayer-track-1
Track 2 resmi web sitesi: https://www.crowdai.org/challenges/visual-doom-ai-competition-2018-multiplayer-track-2
"Doom", ID Software tarafından 1993 yılında başlatılan bir FPS (First Person Shooter) oyunudur. Bu tür oyunların öncüsü olan mod, "Call of Duty" ve "Halo" gibi birçok atış oyununda devam ediyor. AI resimlere sahip olabilir ancak oyunlarda ses bilgisi olmayabilir, bu nedenle pekiştirmeli öğrenmeye dayalı botlar insanlardan daha az bilgi elde edebilir ve bu da bu oyunu AI araştırmaları için popüler bir test alanı haline getirir.
Derin öğrenme ve pekiştirmeli öğrenmenin yükselişi bağlamında, 2016 yılında, oyun tabanlı ViZDoom AI yarışması, orijinal görsel bilgileri elde edebilen pekiştirmeli öğrenme teknolojisini incelemek için doğdu.Yüksek zorlukları nedeniyle, 2016 şampiyonu Facebook FUARI gibi birçok en iyi laboratuvarı cezbetti ( Track 1) ve Intel (Track 2), 2017 şampiyonu Marvin (Track 1) ve Carnegie Mellon University (Track 2).
Oyun iki zorluğa bölünmüştür, 1. Parkur tek oyunculu geçiş modudur ve 2. Parça rastgele bir savaş modudur (Ölüm Maçı).
Track 1 tek oyunculu geçiş modunun değerlendirme standardı, en kısa sürede en çok geçiştir. Bu, bu yıl yeni bir proje. Önceki klasik ölüm maçlarından farklı olarak, AI'nın yolları keşfetmek, ekipman toplamak, tuzaklardan kaçınmak, canavarları öldürmek, çıkışları bulmak gibi birçok karmaşık görevi aynı anda tamamlaması ve AI görevlerini ve çevre bilincini anlama Yetenek gereksinimleri son derece yüksektir. 53 uluslararası takım tarafından sunulan 204 robot arasından sadece 6 takım anlamlı atılımlar gerçekleştirdi.
Bu karmaşık göreve yanıt olarak, TSAIL ekibi çevresel bilgiler tarafından yönlendirilen hiyerarşik bir pekiştirmeli öğrenme teknolojisi önerdi.Çevresel bilginin etkin algılanmasına dayalı olarak, çevresel geri bildirimi ve takviye öğrenmenin ödül sinyalini entegre ederek hiyerarşik pekiştirmeli öğrenme eğitimine rehberlik eder ve yapay zekanın atılımlardaki performansını mükemmel hale getirir. Finaller şampiyonu kilitleyene kadar ön elemelerde mutlak avantajla birinciliği koruyun.
1 ön ve nihai sonuçları takip edin
İkinci zorluk, Track 2, geleneksel bir VizDoom projesi olan Ölüm Maçı modudur. Bir ölüm maçı modu kullanır ve yarışmacıların aynı harita üzerinde 10 dakika boyunca savaşmasını gerektirir. AI kendini olabildiğince kurtarmalıdır. Düşmanı öldür. Son olarak, sonucu belirlemek için Fragları (= öldürme sayısı-intihar sayısı) kullanın. Tsinghua Üniversitesi ve Tencent AI Lab geçen yıl yarışmaya katıldı ve mükemmel sonuçlar elde etti. Bu yılki yarışmaya, katılan 33 takımdan 152 robot katıldı.
Track 2'de, TSAIL ekibi hafif nesne algılama mimarisi YOLO-v3'ü, şu anda pekiştirmeli öğrenmede yaygın olan ve pekiştirmeli öğrenme algoritmalarıyla etkin bir şekilde entegre olan geniş eylem alanı ve seyrek ödül sinyallerinin sorunlarına yanıt olarak değiştirdi ve uyarladı. Öğrenmenin eğitim verimliliğini güçlendirin. Ön elemeler son derece çekişmeli geçti TSAIL takımı ikinci sırayla liderliği değiştirdi ve sonunda şampiyonluğu 0,1 kırılma avantajı ile kazandı. Finallere ön elemelerde ilk üçü, 2017 şampiyonası, ikincisi ve 2016 şampiyonası dahil olmak üzere altı takım katıldı. TSAIL sonunda önceki iki şampiyonayı geride bırakarak ikinciliği kazandı.
2 ön ve nihai sonuçları takip edin
VizDoom yarışmasına katılmanın önemi, önce girdi piksel düzeyinde görsel bilgileri keşfetmek ve doğrudan AI kontrol stratejisinin takviye öğrenme algoritmasını çıkarmaktır. Araştırmada, bu, insansız sürüş, robot navigasyonu ve nesne takibi gibi benzer görevler üzerine araştırma yapılmasını sağlayabilir; uygulamalarda, Unreal Tournament, Thunder Hammer gibi benzer atış oyunlarının geliştirilmesine ve savaş alanlarının uyarılmasına yardımcı olabilir ve böylece yapay Akıllı teknolojinin araştırma ve uygulama alanı.
