AI已经可以学会看主播视频，来教自己打游戏了( 三 ) _ai

经历862代的演变后，就能到顶啦
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自AlphaGo 2017年从赛场“退役”，已经过去了五年。自那之后，“民用AI”在游戏领域可谓发光发热，在油管上用AI玩《VALORANT》《大富翁》《糖豆人》的博主们也大有人在。
虽然没有公司的资金支持，也没有流着血泪帮忙标注数据的研究生们，但得益于Github的开放性，每个网民随手就可以下到一大堆经过一定训练的神经网络程序。

以一位油管上仅有7000粉丝的小博主River为例，他的一期视频就很简洁地展现了AI技术的低门槛。
前期准备非常简单：你只需要两台电脑、一段网上下载的程序、一个视频采集卡，再加一个无线鼠标信号接收器。
而要做的工作也无非是标注一些供AI训练识别能力的图片，一“小”段指示行为模式的代码，然后直接扫描小地图指示方位，再把键盘信号都通过无线鼠标传送到电脑里。
虽然信号发送是麻烦了点，但好处也有，因为没有额外程序接入游戏，自然也不会被判断出使用了外挂。

一切操作都是由另一台电脑根据实时图像作出的
当然，在目前的表现上来看，River的AI也和普通的AI机器人差不多，并没有AlphaGo那种神奇的自我进化能力。
不过，只是想简单体验AI设计，已经没有了那么高的门槛。不断设计更新更强的AI也是一件颇有乐趣的行为，其中一项就是分辨正确与错误之间的“边界” 。

那是人（确信）
正如MineDojo要区分程式化任务与抽象类任务的区别，我们在教导AI时，同样能从AI分辨的结果当中，得到自己对于事物的定义和由此产生的解释，或许能启发人类解决生活中的矛盾。
朋友问你今天过得怎么样、相亲时怎么向对方介绍自己，如果每个问题都能用程序解答，未尝不是人类也已经进化到更高一层的体现。