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此外，主辦方還制定了種種嚴(yán)苛的規(guī)則：包括禁止參賽者編寫規(guī)則、游戲環(huán)境甚至將背包信息與動(dòng)作空間加密、且不允許使用預(yù)訓(xùn)練模型，只允許與環(huán)境最多交互八百萬(wàn)次，每個(gè)參賽隊(duì)伍只能使用6核CPU與半張NVIDIA K80顯卡訓(xùn)練4天——這個(gè)配置幾乎對(duì)于所有高校實(shí)驗(yàn)室與個(gè)人研究者都可以負(fù)擔(dān)的。這次比賽的目的在于促進(jìn)樣本高效 戲AI算法的發(fā)展。目前流行的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法一般需要多達(dá)成百上千萬(wàn)次的試錯(cuò)來(lái)尋找最優(yōu)流程，耗費(fèi)大量的時(shí)間和計(jì)算資源。而純靠人類數(shù)據(jù)的模仿學(xué)習(xí)算法雖然更快，但性能上往往不盡如人意。絕悟AI創(chuàng)新性地提出了一種樣本高效的基于分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)的解決方案。數(shù)據(jù)表明，騰訊AI Lab推出的上層控制器的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率可以達(dá)到99.95%，也就是說(shuō)，AI從人類數(shù)據(jù)中學(xué)到了一套幾乎不出錯(cuò)的宏觀策略，每時(shí)每刻都清晰地知道自己下一步的正確動(dòng)向。在狀態(tài)空間表征上，Minecraft游戲遇到的最大挑戰(zhàn)在于如何理解復(fù)雜的開(kāi)放地圖。首先被選中的是近年來(lái)熱門的表示學(xué)習(xí)方法 )。但研究人員很快發(fā)現(xiàn)，已有方法只適用于2D場(chǎng)景，在MineCraft游戲環(huán)境里效果很差。于是騰訊AI Lab設(shè)計(jì)了一種“基于動(dòng)作感知”的新穎算法，用來(lái)捕捉每個(gè)動(dòng)作對(duì)環(huán)境產(chǎn)生的影響，形成注意力機(jī)制。實(shí)驗(yàn)表明，該算法可以顯著提升智能體獲得資源的能力與效率。隨著游戲推進(jìn)，智能體與人類的策略出現(xiàn)了很大的分歧。此時(shí)，人類數(shù)據(jù)已經(jīng)很難用于指導(dǎo)AI。絕悟AI使用了自模仿學(xué)習(xí) 的思想，