战争艺术-让真实的战争跃然纸上  
  
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[其他] The General Staff 人工智能目前正在学习一些新技巧的情况

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发表于 2019-11-9 08:21:43 | 显示全部楼层 |阅读模式

著名的图灵Machine1上)是一个理论,其实并没有被实现)。,但是,相反,我们的意思是做计算的软件程序。当我们谈论机器学习时,我们并不认为物理硬件实际上学到了任何东西。这是因为,正如图灵在上面的论文中所演示的那样,软件的功能是虚拟机;尽管这比用钢笔、齿轮、旋翼和无限长纸条创造一个精巧的装置要有效得多。

当我说到“喂机器”时,我的意思是给这个项目(一般工作人员的人工智能叫做MATE:战术环境的机器分析,最初的研究是由DARPA资助的)更多的数据来学习。昨天,人工智能学习的主题是Quatre Bras这场战役。

Screen shot of the General Staff AI Editor after analysis of Quatre Bras and calculating the flanking Schwerpunkt or point of attack (blue square).  Click to enlarge.

MATE战术人工智能算法围绕战场上的一个地理点生成一个攻击计划,这个地理点被计算并标记为Schwerpunkt,即需要付出最大努力的地方。在上述(四列布拉斯)场景中,攻击点是英国盟军(红军)的极左翼。我采用了“合理测试”,然后想,“是的,这看起来是一个非常合理的进攻计划——在对手没有固定的左翼进行侧翼机动——事实上,这比马尔沙尔·内实际执行的计划更好。”

在这一点上,最好是退一步,谈谈“监督”和“非监督”机器学习的区别,以及它们是如何工作的。

监督机器学习采用训练方法。监督学习的一个经典例子是Netflix。你是教练。每次你选择一个场景,你都要训练系统去适应你的喜好。我不知道Netflix或其他任何一家公司是否使用了观看时长(观看占总时长的百分比)的权重,但这也是一个不错的衡量标准。不管怎样,这就是这些建议在屏幕上闪现的方式:“因为你看了Das Boot,你会喜欢上《音乐之声》的!”“嗯,是的,他们都有纳粹标志,所以……”

监督机器学习使用模板和增强。用户选择这个越多用户得到这个越多。MATE是无监督机器学习。它不关心用户做某事的频率,它关心的是总是在一个环境中做出最优决策,这个环境可以与之前观察到的情况相比较。此外,MATE是我编写的一系列算法,我在看到它们对新场景的反应后进行了调整。例如,在上面的四列场景中,MATE最初建议攻击Red的右翼。这一建议可能受到博苏森林中孤立的红步兵单位(荷兰第一旅)的影响。在看到这些之后,我添加了一系列的优先级,“在森林(或沼泽)的侧翼攻击不像在有清晰地形的暴露侧翼攻击那么理想”,这比突袭孤立的单位更重要。所以我,设计师,学习和陪伴学习。

我主要担心的是,MATE必须能够在野外“照顾好自己”,并在出现之前从未出现过的战术情况时做出最佳决策。这不是为特定的战斗编写AI。这是一个通用的AI,它比一个特定的战斗AI更难写。该游戏的一个关键方面是,用户可以创建新的军队、地图和场景。伴侣必须在不寻常的情况下做出正确的决定。

在此之前,我已经展示了MATE对first Bull Run和Antietam的分析。下面是《总编》中关于小巨角的战斗:

The battle of Little Bighorn in the General Staff AI Editor. Normally the MATE AI would decline to attack. However, when ordered to attack, this is MATE’s optimal plan. Click to enlarge.

我想要在发行《总参谋部战争游戏》之前让MATE接触至少30种不同的战术情况。这是一个缓慢的过程。感谢Forbidden Games, Inc.的Glenn Frank Drover捐赠了这张华丽的Quatre Bras地图。他还给了我们Ligny和滑铁卢的地图,这将是提交给MATE的下两个场景。我们还有一段路要走到30。如果有人有兴趣帮助创建更多的场景,请直接联系我。

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发表于 2019-11-9 09:50:25 | 显示全部楼层
就冲这地图,我每次都要来顶一下。
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