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战争故事:极限竞速如何学会去爱神经网络训练
发表时间:2020-09-15 11:03     阅读次数:
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一旦新贵,该专营力量党现在是坚决的伟大的赛车游戏殿堂内建立。第一批被创建为Xbox的答案GT赛车,但在线多人赛车的健康帮扶了。自那时以来,它已经成长与微软的Xbox游戏机,与更逼真的图形和不断更精确的物理轨迹为重点的极限竞速系列以及发展成为开放的世界的冒险(甚至到乐高维之旅)为极限竞速地平线游戏。

如果你是数以百万计的人一个谁打过极限竞速赛车游戏,你可能意识到了游戏的AI对手,所谓的‘Drivatars。’当第一Drivatars在极限竞速在2005年首次亮相,他们比我们在其他赛车游戏,这往往只是跟着周围的轨道相同预编程路线赛跑了NPC的一个显着改善。 “这是用神经贝叶斯网络来记录在硬盘上的机器学习系统[赛车]线和某人如何开着车的特点,”丹Greenawalt,在轮10工作室,在极限竞速专营的创意总监解释了我们最新的战争故事的视频。

事实上,该技术起源于英国剑桥,微软研究院的前哨基地,其中计算机科学家使用神经网络,看看它是否有可能获得计算机IDE启动ntify由他们通过弯道驾驶方式的F1车手。

而且ReadingHow极限竞速5和Xbox一个使用云来推动机器学习AIIn这些日子以来,Drivatars已经在方式有了显,而且并不总是玩家欣赏。对于前几场比赛,这是为Xbox和Xbox 360台游戏机编写的,Drivatars完全生活在控制台的本地硬盘上。当你在游戏中的重叠各种轨道,该Drivatar系统利用悄悄在后台的数据来训练你争分夺秒的AI。但随着移动到Xbox一,Greenawalt的研究小组决定利用云计算的。

“突然之间要积雨云,我们什么,在一周之内有上百万的圈?” Greenawalt说。 “这是疯狂”。

更多的数据,更多的问题

很快,球队在开启10开始学习了很多关于不同的方式,玩家驾驶自己的汽车。曲目不统一,他们在海拔,宽度,拐角轮廓变化,更和复杂的神经网络试图概括赛车线的方式。当你争分夺秒其他车,事情变得更加复杂;人类玩家更加积极的AI驱动程序比其他人,和极限竞速6,比赛开始包括一种方法来切换掉一些AI的侵略,以此来打击单人游戏,成为拆迁德比当AI试图在每一个机会,以破坏人类。

在这个录像由于COVID-19-Greenawalt远程进入一定程度的细节在回忆他的团队是如何处理这些挑战划过来,甚至讨论了“橡皮条”里的AI车一点点,让人类玩家旋后赶上减慢可怕的问题。即使你不是赛车游戏的爱好者,我们想你会发现这一个相当引人入胜。

通过Ars Technica的清单图像

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