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大模型玩《宝可梦》达人类水平!网友喊话世界冠军:是时候一较高下了

量子位 2024/2/12 12:49:45 责编:汪淼

基于大模型的 Agent 会玩宝可梦了,人类水平的那种!

名为 PokéLLMon,现在它正在天梯对战中与人类玩家一较高下:

PokéLLMon 能灵活调整策略,一旦发现攻击无效,立刻改变行动:

PokéLLMon 还会运用人类式的消耗战术,频繁给对方宝可梦下毒,并一边恢复自身 HP。

不过面对强敌,PokéLLMon 也会“慌乱”逃避战斗,连续切换宝可梦:

最终对战结果是,PokéLLMon 在随机天梯赛中取得 49% 的胜率与专业玩家的邀请赛中取得 56% 的胜率,游戏战略和决策水平接近人类。

网友看到 PokéLLMon 的表现也很意外,直呼:

小心被任天堂封禁,这话是认真的。

甚至有网友喊话宝可梦大满贯选手、世锦赛冠军 Wolfey Glick,来和这个 AI 一较高下:

这究竟是如何做到的?

PokéLLMon 大战人类

PokéLLMon 由佐治亚理工学院研究团队提出:

具体来说,他们提出了三个关键策略。

一是上下文强化学习(In-Context Reinforcement Learning)。

利用从对战中即时获得的文字反馈作为一种新的“奖励”输入,不需要训练就可以在线迭代完善和调整 PokéLLMon 的决策生成策略。

其中反馈内容包括:回合 HP 变化、攻击效果、速度优先级、招式额外效果等。

比如 PokéLLMon 反复使用相同的攻击招式,但由于对方宝可梦具有“干燥皮肤”的能力,对其没有任何效果。

在第三回合中对战中,通过即时上下文强化学习,PokéLLMon 随后选择更换宝可梦。

二是知识增强生成(Knowledge-Augmented Generation)。

通过检索外部知识源作为额外输入,融入到状态描述中。比如检索类型关系、招式数据,模拟人类查询宝可梦图鉴,来减少未知知识导致的“幻觉”问题。

由此一来,PokéLLMon 可以准确理解并应用招式效果。

比如面对铁甲犀牛进化形态的地面攻击,PokéLLMon 未选择更换宝可梦,而是施展“电磁飘浮”,该技能在五回合内成功抵御地面攻击,使犀牛的“地震”技能无效。

三是一致性动作生成(Consistent Action Generation)。

研究人员发现,当 PokéLLMon 面对强大对手时,思维链(CoT)的推理方式会导致它因“恐慌”而频繁更换道具或宝可梦。

PokéLLMon 害怕,不断切换宝可梦

而通过一致性动作生成,可以独立多次生成行动,投票出最一致的,从而缓解“恐慌”。

值得一提的是,研究人员所用的模型自主和人类作战的宝可梦对战环境,基于 Pokemon Showdown 和 poke-env 实现,目前已开源

为了测试 PokéLLMon 的对战能力,研究人员用它分别与随机天梯赛玩家和一名拥有 15 年经验的专业玩家对战。

结果,PokéLLMon 与天梯随机玩家的胜率为 48.57%,与专业玩家的邀请对战胜率为 56%。

总的来说,PokéLLMon 的优势在于:能准确选择有效招式,统一使用一个宝可梦击倒全部对手;展现出类人的消耗战略,使对手中毒后再拖延回血。

不过研究人员也指出了 PokéLLMon 的不足之处,面对玩家的消耗战略 (拖延回血) 很难应对:

容易被玩家的迷惑战术误导(迅速切换宝可梦,巧妙使 PokéLLMon 浪费强化攻击机会):

团队简介

三位作者均为华人学者。

论文一作胡思昊,现为佐治亚理工学院计算机科学博士生,本科毕业于浙江大学,曾在新加坡国立大学担任研究助理。

研究兴趣包括用于区块链安全和推荐系统的数据挖掘算法及系统。

作者 Tiansheng Huang,同为佐治亚理工学院计算机科学博士生,华南理工大学校友。

研究兴趣包括分布式机器学习、并行与分布式计算、优化算法以及机器学习安全性。

导师刘玲,现为佐治亚理工学院计算机系教授。1982 年毕业于中国人民大学,1993 年于荷兰蒂尔堡大学获博士学位。

刘教授主导分布式数据密集系统实验室(DiSL)的研究工作,专注于大数据系统及其分析的多个方面,如性能、安全和隐私等。

同时她也是 IEEE Fellow,2012 年获得 IEEE 计算机学会技术成就奖,还曾担任多个 IEEE 和 ACM 大会主席。

参考链接:

  • [1]https://twitter.com/_akhaliq/status/1754337188014100876

  • [2]https://poke-llm-on.github.io/

本文来自微信公众号:量子位 (ID:QbitAI),作者:西风

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关键词:宝可梦大模型

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