巴黎狄德罗大学(Paris Diderot University)的研究员卢卡斯·凯泽(Lukasz Kaiser)开发了一款人工智能，它可以观看一些简单棋盘游戏的两分钟视频，学习游戏规则，然后与人类对手对弈。
人工智能:DARPA系统融合人工智能，机器学习理解堆积如山的文本
大体来说，Kaiser的人工智能是一组协同工作的子程序——一个视觉分析系统为游戏学习算法提供数据，两者都与一个名为Toss的开源游戏引擎相关联。
虽然程序仍然不能指责你作弊并怒气冲冲地离开游戏，但凯撒的发明所展示的复杂程度仍然令人印象深刻。更令人印象深刻的是Kaiser对AI的第一次测试——井字游戏、Connect Four、Go-Moku、Pawns和Breakthrough——是在一台配备单核处理器和4GB内存的笔记本电脑上进行的。
Kaiser说，他使用平面图形来表现游戏的当前状态，是使得软件能够在相对有限的硬件上实现这些令人印象深刻的功能的一部分。
“我的背景是逻辑和有限模型理论，所以我基本上是一个理论计算机科学家，但我在寻找应用程序有限模型理论的方法，所以我转向人工智能，”他说。“事实证明，确实可以应用一些理论方法来获得更好的学习结果，并通过游戏程序加以说明。”
在这个简化的模型中，我可以应用逻辑方法并观察它们在不同游戏中的表现。所以它被简化了，但没有被忽视，”他说。
Kaiser说，“原则上”，系统学习如何玩更高级的游戏，比如国际象棋，没有任何障碍，但规则集的复杂性增加了难度。
他说:“我也在尝试去做那些有动态运动的游戏，而不仅仅是改变棋盘。”他以Pong为例说道。
你还不能对抗Kaiser的游戏学习算法，但如果你想挑战它使用的开源游戏引擎，你可以在这里这样做。
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