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系统学会仅使用语言信息来玩基于文本的计算机游戏

  麻省理工学院的研究人员设计了一个计算机系统,该系统学习如何播放基于文本的计算机游戏,而不需要预先假设语言是如何工作的。虽然系统无法完成整个游戏,但它完成部分内容的能力表明,在某种意义上,它在训练过程中发现了词语的含义。

  2011年,计算机科学与工程教授Regina Barzilay及其学生报告了一个系统,该系统通过分析游戏手册学会了玩“文明”的电脑游戏。但是在新的工作中,Barzilay再次成为共同作者,机器学习系统无法直接访问游戏程序的基础“状态” - 程序正在跟踪的数据以及如何修改它。

  “当你玩这些游戏时,每次互动都是通过文字进行的,”麻省理工学院计算机科学与工程研究生,以及新论文的两位第一作者之一Karthik Narasimhan说。“例如,你通过文字获得游戏的状态,无论你输入什么也是一个命令。它不像一个带按钮的控制台。所以你真的需要理解这些游戏的文字,你也可以采取更多的行动类型。“

  Narasimhan参与了他的论文顾问Barzilay以及第一作者Tejas Kulkarni的论文,他是Josh Tenenbaum小组的研究生,他是脑与认知科学系的教授。他们上周在自然语言处理的经验方法会议上提交了论文。

  研究人员特别关注设计一个可以推断语法的系统,这在自然语言处理领域一直是一个长期存在的问题。取而代之的是,例如:在一个基于文本的幻想游戏中,被告知“你受伤了”和“你没有受伤”之间存在着天壤之别。但是一个只依靠关键词集合作为指导的系统采取行动会错过这种区别。

  因此,研究人员设计了他们自己的基于文本的计算机游戏,虽然非常简单,但倾向于使用麻烦的句法结构来描述事态,例如否定和结合。他们还针对由游戏创建工具包Evennia的开发人员构建的演示游戏测试了他们的系统。“人类可能在大约15分钟内完成它,”Kulkarni说。

  为了评估他们的系统,研究人员将其性能与其他两个系统进行了比较,这两个系统使用自然语言处理领域的技术标准变体。基本技术被称为“词袋”,其中机器学习算法将其输出基于词的共现。这种称为“双胞胎之袋”的变体寻找双字单元的共现。

  在Evennia游戏中,麻省理工学院的研究人员系统的表现优于基于双字袋和双字母组合的系统。但在自制游戏中,由于其语法含糊不清,性能上的差异更为显着。“我们创造的是对抗性的,以实际测试语言理解,”Narasimhan说。

  麻省理工学院的研究人员使用了一种称为深度学习的机器学习方法,这是神经网络概念的复兴,神经网络是早期人工智能研究的主要内容。通常情况下,机器学习系统将首先对其正在检查的数据进行一些假设,以防止浪费时间在毫无结果的假设上。例如,自然语言处理系统可以假设它遇到的一些词语将是否定词 - 尽管它不知道那些词是什么。

  神经网络没有做出这样的假设。相反,他们从组织到层次的方向感。数据被馈送到网络底层的处理节点阵列中,每个处理节点在将数据传递到下一层之前以不同的方式修改数据,在将其传递到下一层之前修改它,依此类推。根据某些性能标准测量最终层的输出,然后重复该过程,以查看不同的修改是否提高了性能。

  在他们的实验中,研究人员使用了两个性能标准。一个是完成任务 - 例如,在Evennia游戏中,过桥不会掉下来。另一个是分数的最大化,该分数考虑了游戏跟踪的几个玩家属性,例如“健康点”和“魔术点”。

  在这两项措施中,深度学习系统的表现都超过了双字母组合。然而,成功地完成Evennia游戏需要玩家记住在一个房间中遇到的雕刻的口头描述,然后在导航几个介入的挑战之后,将其与在不同房间中的相同雕刻的不同描述相匹配。“我们根本不知道如何做到这一点,”库尔卡尼说。

  斯坦福大学计算机科学与统计学助理教授Percy Liang说:“我认为这篇论文非常好,将自然语言映射到行动的一般领域是一个有趣且重要的领域。” “看看你可以将这些方法扩展到更复杂的领域,这将会很有趣。

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