AI 与机器学习2017arxiv.org
用深度强化学习在《Super Smash Bros.》中击败世界顶尖选手
Beating the World’s Best at Super Smash Bros. with Deep Reinforcement Learning
进阶 · 约 35 分钟读完前置知识：强化学习基础、深度学习、游戏 AI 特征工程
导读
论文研究用深度强化学习训练 AI 在《任天堂明星大乱斗 Melee》中与人类对战，并声称其表现能击败世界顶尖选手。需要注意的是，智能体并非从像素画面学习，而是直接从游戏内存（RAM）中读取特征，且受益于超人级的反应时间——在加入接近人类的延迟后，性能明显下降。
HN 关注点：HN 读者既惊叹于 AI 在复杂格斗游戏中击败人类高手，也争论它从 RAM 读特征、拥有超人反应时间是否算"作弊"，以及这一成果到底说明了什么。
HN 评论精选
这几条评论里：支持 1 质疑 2 补充 1
质疑指出该成果依赖 RAM 特征和超人反应时间，削弱了"从零学习"的说服力。
注意：它并非从像素学习，而是直接从 RAM 中读取特征；并且反应时间是超人级的，一旦加入接近人类的延迟，表现就会严重退化。Reddit 上有不错的讨论（附 r/MachineLearning 和 r/smashbros 两个链接）。
gwern查看英文原文
Note: it doesn't learn from pixels but features directly from RAM; and superhuman reaction time, with performance badly degrading when human-like delays added. Good discussions on Reddit: https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/5vh4ae/r_a_new_foe_has_appeared_170206230_beating_the/ https://www.reddit.com/r/smashbros/comments/5vin8x/beating_the_worlds_best_at_super_smash_bros_melee/
质疑用职业选手 Mew2King 的梗调侃"AI 打败人类"的说法。
我们都知道 Mew2King 才是第一个能打败《大乱斗》职业选手的"强化学习 AI"。（附恶搞视频链接）
swanson查看英文原文
We all know that Mew2King is first reinforcement learning AI capable of beating Super Smash Bros pro players. https://www.youtube.com/watch?v=z-1YfhUFtbY&feature=youtu.be&t=285
支持承认 RAM 特征是取巧，但强调通用算法自学到这一水平本身进步惊人。
虽然这个 AI 可能算作弊——它用的是从 RAM 提取的显著特征而不是像素值——但这仍是了不起的成就。就在几年前，我们还没有通用算法能拿这些特征自我学习，并这么快达到接近这种水平的策略。
jwtadvice查看英文原文
While the AI might be cheating by taking salient features from RAM rather than from pixel values, this is still an incredible feat. Just a few years ago we did not have generic algorithms that could take even salient features and self-learn policies to near this level this quickly.
补充提供 AI 实际对战的视频，便于直观判断水平。
这里有 AI 对战的视频，它操作的是黑色猎鹰队长（Captain Falcon）：https://www.youtube.com/watch?v=dXJUlqBsZtE
brilee查看英文原文
Video of the AI here, playing as the black captain falcon: https://www.youtube.com/watch?v=dXJUlqBsZtE
相关资源
从这篇论文所有 HN 讨论帖的全部评论里整理出来的链接。
历次讨论
- 2017Hacker News 讨论帖202 分 · 55 评
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