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老赖欠钱6年不还 孙子满月席上被带走

2013年,梁某自叶某丈夫处借款5万元并出具借条。2015年,叶某丈夫意外身故,叶某及其子将梁某诉至高陵法院讨要欠款。因梁某下落不明,法院依法缺席审理,在查明案情后判决梁某偿还叶某及其子借款本金5万元及利息。然而,梁某长期下落不明,叶某等人只得申请强制执行。在执行过程中,法院多次设法联系梁某,但执行并不顺利。

作为回应,躲藏者学会了将坡道移入他们的房间,因此寻找者无法用它来越过墙壁。随着环境变得越来越复杂,躲藏者学会了使用细长箱子建造更强大的“堡垒”。虽然OpenAI认为这将是最终的策略,但在游戏进行到3.8亿回合时,寻找者再次成功反击,找出一种方法来跳到一个盒子上并利用动力在它上面“冲浪”,越过墙壁进入堡垒。

研究人员在模拟的、物理接地的环境中放置了1—3个“躲藏者”和1—3个“寻找者”,房间的边界是静态墙。环境中还包括不同尺寸的可移动箱子和可移动坡道。

这项研究为啥很重要?鉴于躲猫猫相对简单的目标,通过竞争性自我游戏训练的多个代理学会了使用工具,并采用人类相关技能来获胜。OpenAI认为,这为未来的智能代理开发和部署提供了一个有前景的研究方向。OpenAI正在开源其代码和环境,以鼓励在该领域进一步研究。

然而,在游戏进行了7500万回合之后,寻找者发现了一个反策略。他们学会了在躲藏者的要塞旁边移动一个坡道,并用它来爬过墙壁。

AI进行游戏的场景示意图。图片来源:OpenAI公司今日视点尽管机器学习在诸如围棋和Dota2等复杂游戏中取得了显著进步,但在这些领域掌握的技能并不一定能推广到真实场景中实际应用。越来越多的研究人员正在寻求建立一种机器智能,使其行为、学习和进化更像人类。

躲猫猫游戏研究也激发了OpenAI,因为随着环境复杂性的增加,游戏中的代理不断地通过新策略自我适应新的挑战。贝克表示:“如果扩展像这样的流程,并将其放入更复杂的环境中,那么你可能会得到足够复杂的代理,以便为我们解决实际任务。”

本报讯(记者张晴悦)欠钱不还长期“隐形”,老赖梁某自以为这样就能逃过应偿的债务,殊不知“躲得过初一,躲不过十五”,最终被法官在其孙子的满月宴上强制传唤,不仅钱得还,面子也没保住。

在最后阶段,躲藏者学会在建造堡垒之前锁定所有箱子,以防止“箱子冲浪”。研究人员将这些不同策略的演变称为“来自多智能体自动课程的紧急技能进展”。“自动课程”这一术语是今年由DeepMind创造的,适用于多个代理逐渐创造新任务以在特定环境中相互挑战。OpenAI的研究人员认为,这个过程在自然选择方面具有相似之处。

玩躲猫猫游戏 AI学会攻防术

2019年9月6日晚7点,该案主办法官岳锐敏突然接到叶某的电话,称梁某当天晚上将在家中为其孙摆满月酒。得知该消息后,岳法官迅速带领3名执行法警前往梁某家中。

在经历2500万个回合后,游戏变得更加复杂。躲藏者学会了移动和锁定在环境中的箱子和路障,以在自己周围建立堡垒,这样寻找者就永远看不到它们了。不仅如此,他们还制定了协调战略,例如相互传递物体,以加快建造堡垒的进程。

赶到时,梁某孙子的满月席仍在继续,经过辨别确认,梁某很快被找到,并被从酒席上带走。经过法官耐心释法,梁某诚心悔过,其子当场向叶某偿还5万元借款和利息,并支付了案件的受理费、公告费等费用。

研究人员使用强化学习来训练游戏代理,并遵循简单的躲猫猫规则:隐藏者成功躲过寻找者的追逐,或是寻找者成功找到躲藏者。

为什么选择躲猫猫?该论文的第一作者、OpenAI研究员博文·贝克认为,躲猫猫被选为一个有趣的起点,主要是因为其规则很简单。所有游戏中的代理(Agent,也称智能体,指能自主活动的软件或硬件实体)都被模拟为球形对象,可执行3种类型的操作:导航、抓住并移动物体、锁定对象,且只能由该代理的队友解锁。

AI如何玩躲猫猫?在经过数亿次的游戏后,AI代理经历了几个阶段的策略发展过程。在初始阶段,躲藏者(蓝色)和寻找者(红色)通过在空间中移动而不操纵任何物体,制定了非常粗糙的躲避和追逐策略。

挑战在哪里?游戏代理有时会表现出令人惊讶的行为。例如,躲藏者试图完全逃离游戏区域,直到研究人员对此施加惩罚。其他挑战可能归因于模拟环境设计中的物理缺陷。例如,躲藏者了解到,如果他们在拐角处向墙壁推动斜坡,斜坡将由于某种原因穿过墙壁然后消失。这种“作弊”说明了算法的安全性如何在机器学习中发挥关键作用。研究人员说:“在它发生之前,你永远不会知道。这类系统总是存在缺陷。我们所做的基本上是观察,以便我们可以看到这种奇怪的事情发生,然后试着修复物理缺陷。”

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本文来源:多彩安同客服端 责任编辑:澳彩网客服端2019年09月19日 01:08:15

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