需要明確的是,此次實(shí)驗(yàn)所使用的并非 1985 年最初發(fā)布的《超級馬力歐兄弟》版本。游戲運(yùn)行在一個模擬器中,并通過一個名為 GamingAgent 的框架與 AI 進(jìn)行連接,從而讓 AI 能夠控制馬力歐。GamingAgent 由 Hao 人工智能實(shí)驗(yàn)室自主研發(fā),其向 AI 提供基本指令,例如“如果附近有障礙物或敵人,向左移動或跳躍以躲避”,同時還提供游戲內(nèi)的截圖。隨后,AI 通過生成 Python 代碼的形式來操控馬力歐。
據(jù)實(shí)驗(yàn)室介紹,該游戲環(huán)境迫使每個 AI 模型“學(xué)習(xí)”如何規(guī)劃復(fù)雜的操作并制定游戲策略。有趣的是,實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)像 OpenAI 的 o1 這樣的推理模型(它們通過逐步思考問題來得出解決方案)表現(xiàn)不如“非推理”模型,盡管它們在大多數(shù)基準(zhǔn)測試中通常表現(xiàn)更強(qiáng)。研究人員指出,推理模型在實(shí)時游戲中表現(xiàn)不佳的主要原因之一是它們通常需要花費(fèi)數(shù)秒時間來決定行動。而在《超級馬力歐兄弟》中,時機(jī)至關(guān)重要,一秒鐘的差別可能意味著安全跳過和墜落死亡的不同結(jié)果。
數(shù)十年來,游戲一直是衡量 AI 性能的重要工具。然而,一些專家對將 AI 在游戲中的表現(xiàn)與技術(shù)進(jìn)步直接掛鉤的做法提出了質(zhì)疑。與現(xiàn)實(shí)世界相比,游戲往往是抽象且相對簡單的,并且能夠?yàn)?AI 訓(xùn)練提供理論上無限的數(shù)據(jù)。
IT之家注意到,最近一些引人注目的游戲基準(zhǔn)測試結(jié)果引發(fā)了 OpenAI 研究科學(xué)家、創(chuàng)始成員安德烈?卡帕西(Andrej Karpathy)所說的“評估危機(jī)”。他在 X 平臺上發(fā)表的一篇帖子中寫道:“我目前真的不知道該關(guān)注哪些 AI 指標(biāo)?!彼偨Y(jié)道:“我的反應(yīng)是,我目前真的不知道這些模型到底有多好?!?/p>
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