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【专利解密】腾讯游戏是如何利用深度学习技术的

发布日期:2019-09-23 02:21   来源:未知   阅读:

  集微网消息,2019世界人工智能大会在上海开幕。会上,腾讯董事会主席兼CEO马化腾在开幕式演讲上重点讲了关于AI的内容。

  他表示,一年来,在上海地区,腾讯在人工智能、云计算等领域都有大幅投入。去年此时,腾讯华东总部在上海成立,目前已拥有超5000人团队。腾讯电竞的6大职业赛,均落地上海。

  而游戏作为腾讯的一大业务,也得到了人工智能的加持。其中,游戏AI重点关注AI技术带给玩家的游戏体验,目的是让游戏表现出与人类的智能行为,或者与玩家的思维/感知相符合的特性。

  而针对游戏场景来说,智能模拟的重点便是训练算法模型,进而通过将建立的AI模型应用到实际的游戏场景中,来提升玩家的游戏体验。为此,如何进行AI模型训练以确保AI效果,成为了亟待解决的一个问题。

  就在19年2月20日,腾讯申请了一项名为“AI模型训练方法、装置、存储介质及设备”的发明专利(申请号:3 .3),申请人为腾讯科技(深圳)有限公司。

  如上图所示为AI模型训练方法的示意图。该示意图中至少包含两个训练机、两个手游终端以及一个参数服务器。

  其中,至少两个训练机中的每个训练机均与参数服务器通信连接,每个训练机与一个终端设备通信连接,而与一个训练机通信连接的每个终端设备均各自对应一个模型训练环境。另外,参数服务器中的模型结构与任意一个模型训练环境中的模型结构一致。这里的训练机,就会不断的根据游戏的进程来调整参数,使得训练得到的参数可以让手游AI更加出色的完成游戏,就像手游王者荣耀中的强大的人机模式。

  通常每个手游终端对应训练机上的一个AI训练进程,而每个手游终端及其对应的AI训练进程又可看作是一个强化学习训练环境。其中,每个强化学习训练环境中均包括一个AI模型,这个模型就是我们熟知的深度神经网络。

  AI训练进程会获取手游终端的手游环境状态,并将获取到的手游环境状态作为深度神经网络的输入,而深度神经网络会输出游戏动作,并作用到手游终端的手游环境中去,手游环境状态通常即为游戏画面。通过这样不断的获取游戏画面,可以让训练机得到更加出色的训练效果,从而适应整个游戏过程。

  如上图就是一种手游训练环境的示意图。可以看到右侧为真实的游戏画面,而左侧就是我们的训练机器,根据游戏的环境状态,不断调整参数,从而得到正确的动作输出,从而成为强大的游戏机器人。

  上述的游戏训练方法,利用人工智能的自我学习能力,使用分布式架构的深度学习方法来训练手游中的AI,该种训练方法可以显著提高手游AI的训练速度,进而确保了AI效果。而这样的效果带给游戏玩家的则就是更加出色的游戏体验,让游戏人物的行为更加接近真实的人物操作,目前王者荣耀中已经出现了游戏托管功能,防止用户意外掉线而带来不好的游戏体验。(校对/小山)返回搜狐,查看更多

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