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openai項目介紹（openocean項目）
發(fā)布時間：2023-03-13 14:00:24
稿源：
創(chuàng)意嶺 閱讀：
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問大家
大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于openai項目介紹的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。
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本文目錄:
一、程序員的飯碗不保？國外推出自動生成代碼的AI工具
近日，GitHub 和 OpenAI 發(fā)布了一款名為 Copilot 的AI工具的預覽版，該工具可用于 Visual Studio Code 編輯器中自動生成代碼片段。
根據(jù) GitHub 的說法，Copilot 所做的不僅僅是模仿以前見過的代碼。它具備更加強大的功能，會先分析程序員已經(jīng)編寫的代碼再生成新的匹配代碼，包括之前調(diào)用的特定函數(shù)。該項目的 示例包含自動編寫導入推文的代碼，繪制散點圖等都已經(jīng)展示在 GitHub 網(wǎng)站上。
根據(jù)GitHub的CEO Nat Friedman 透露，該工具適用于Python、JavaScript、TypeScript、Ruby和GO等編程語言。
Copilot 建立在一種名為 OpenAI Codex 的新算法之上，OpenAI 首席技術官 Greg Brockman 將其稱 為 GPT-3 的后代。
GitHub 將它當作是多人合作編程的演變，其中兩個程序員同時在一個項目上，以發(fā)現(xiàn)彼此的錯誤并加快開發(fā)過程。使用 Copilot 時,其中的一個程序員就是虛擬的。
在我看來，這項技術有利于減少人力成本，并且提高工作效率。畢竟對于程序員來說，人與機器的溝通效率高于人與人的溝通效率。
目前， Copilot 還處于受限的技術預覽階段，但是大家可以從 GitHub 網(wǎng)站上獲取到，并搶先體驗。
大家覺得這項技術會獲得成功，并廣泛應用于各大公司嗎？
二、如何看待機器人稱自己不想消滅人類，那么霍金的預言會實現(xiàn)嗎？
人工智能正在威脅人類的未來，今天的人工智能只是為了讓人類生活更加便捷。只要智能程序不被別有用心的人利用，那么人工智能就絕不會做出傷害人類的事情。OpenAI還在文章中表示，AI將永遠忠于人類，永遠把人類當做主人。據(jù)悉，openAI程序具有很強的
一、值得一提的是，openAI是
二、在引入機器人的這一點上，我們還沒有考慮到極度恐懼。如果真的這么有思想，可以理解為openAI可以捏造一篇文章來消除人類的警惕。如果是這樣的話，人工智能已經(jīng)和人類智能并駕齊驅(qū)了。這讓人想起斯蒂芬·
三、人工智能是人類未來最大的敵人。因為人類很難決定代碼一旦設計出來就不會自我復制?；蛟S有一天，人工智能會掌握意識，進行超越人類認知的復制，最終取代人類，占領地球。此外openAI擁有強大的語言系統(tǒng)GPT3，可以自動學習訪問和分析互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)，從而理解人類的語言和真實思想。
三、平臺創(chuàng)立的團隊,等級怎么稱呼
您好，openai平臺創(chuàng)立的團隊等級稱呼分為四個等級：初級團隊，中級團隊，高級團隊和專家團隊。初級團隊是指剛剛開始使用openai平臺的團隊，他們可以訪問openai的基本功能，但是沒有訪問openai的高級功能的權限。中級團隊是指擁有openai的一定經(jīng)驗的團隊，他們可以訪問openai的高級功能，但是沒有訪問openai的專家功能的權限。高級團隊是指擁有openai的豐富經(jīng)驗的團隊，他們可以訪問openai的高級功能和專家功能，但是沒有訪問openai的超級功能的權限。專家團隊是指擁有openai的豐富經(jīng)驗和超級功能的團隊，他們可以訪問openai的所有功能，包括超級功能。
四、索尼人工智能打敗人類頂尖玩家登上《自然》封面
索尼人工智能打敗人類頂尖玩家登上《自然》封面
索尼人工智能打敗人類頂尖玩家登上《自然》封面。索尼公布了一款由其旗下AI部門開發(fā)的人工智能技術，同時它也相應地成為了本周《自然》的“封面人物”，索尼人工智能打敗人類頂尖玩家登上《自然》封面。
索尼人工智能打敗人類頂尖玩家登上《自然》封面1
還記得前幾天索尼預告即將公布的重要AI消息嗎？最近，索尼正式宣布，其研究人員已經(jīng)開發(fā)出了一款名為“GT Sophy”的AI車手，可以擊敗人類頂尖的車手獲得冠軍。
據(jù)悉，索尼對于“GT Sophy”使用了異種稱為強化學習的方法進行訓練。其本質(zhì)就是不斷的試錯，將AI扔進一個沒有指令的環(huán)境中，達到目標即可獲得獎勵。
索尼的研究人員表示，它們必須謹慎地設計獎勵，譬如微調(diào)碰撞懲罰，調(diào)整各種目標地優(yōu)先級，從而保證AI地駕駛風格足夠激進，但又不只是在路上欺負對手。
在強化學習的幫助下，AI只需要幾小時的訓練，就已經(jīng)適應了賽道飆車。并且在一兩天內(nèi)做到了訓練數(shù)據(jù)快過95%的車手。經(jīng)過45000小時的總訓練，目前AI已經(jīng)在索尼PS5的《GT賽車》游戲中取得了驚人的成績，擊敗頂級人類車手已不是問題。
索尼用AI對三位頂級電子競技車手進行了測試，沒有一個人能夠在計時賽中擊敗AI。而他們也從AI競賽中學到了新戰(zhàn)術，學習AI的路線，掌握更好的入彎時間點。
索尼目前表示，他們正在努力將GT Sophy整合到未來的《GT賽車》游戲中，不過尚沒有提供任何具體的時間表。
再結(jié)合之前索尼造車的各種消息，這款AI沒準還能用在現(xiàn)實世界汽車的自動駕駛技術上，前景可謂十分樂觀。
索尼人工智能打敗人類頂尖玩家登上《自然》封面2
“我們追求人工智能，是為了最終更好地了解人類?！?/p>
作為這個世代中為數(shù)不多的擬真賽車游戲，《GT賽車Sport》的玩家們可能從來沒有想過，自己玩的游戲，有天會登上世界頂級科學期刊《自然》（Nature）的封面。
在昨天，索尼公布了一款由其旗下AI部門開發(fā)的人工智能技術，同時它也相應地成為了本周《自然》的“封面人物”，而這個人工智能的成就，是在《GT賽車Sport》中擊敗了全球一流賽車游戲選手們。
Nautre第7896期封面
或者，用“征服”這個詞來形容更為合適。在索尼演示的四位AI車手與四名職業(yè)賽車玩家的對決中，冠軍AI的最高圈速比人類中的最優(yōu)者快了兩秒有余。對一條3.5英里長度的賽道而言，這個優(yōu)勢一如AlphaGo征服圍棋。
在近五年的研發(fā)時間里，這個由索尼AI部門、SIE還有PDI工作室（也就是《GT賽車》開發(fā)商）共同研發(fā)的AI完成了這個目標。
索尼為這個AI起名為GT Sophy?！八鞣啤笔莻€常見的人名，源自希臘語σοφ α，意為“知識與智慧”。
Sophy和一般的游戲AI有什么區(qū)別？
AI在游戲中打敗人類，并不是一件稀奇事。OpenAI在“冥想訓練”了成千上萬場DOTA2后擊敗過當時的Ti8冠軍OG，谷歌的AlphaStar也曾面對《星際爭霸2》的頂級職業(yè)選手時表現(xiàn)過碾壓態(tài)勢，而我們每個普通玩家，也都嘗過“電腦[瘋狂的]”的苦頭。
2019年，OpenAI曾經(jīng)在僅開放部分英雄選用的限制條件下?lián)魯∵^OG
但這些“打敗”并非一回事。要明白GTS中的AI車手Sophy意味著什么，首先要明確Sophy和其一個單純“你跑不過的AI”有什么區(qū)別。
對過往賽車游戲里的AI而言，盡管呈現(xiàn)形式都是游戲中非玩家控制的“智能體”，但傳統(tǒng)意義上的AI車手通常只是一套預設的行為腳本，并不具備真正意義上的智能。
傳統(tǒng)AI的難度設計一般也是依賴“非公平”的方式達成的，比如在賽車游戲中，系統(tǒng)會盡可能削弱甚至消除AI車的物理模擬，讓AI車需要處理的環(huán)境參數(shù)遠比玩家簡單。
而要塑造更難以擊敗的AI敵人，也不過是像RTS游戲中的AI通過暗中作弊的方式偷經(jīng)濟暴兵一樣，讓AI車在不被注意的時刻悄悄加速。
所以對于具備一定水平的玩家而言，賽車游戲里的傳統(tǒng)AI在行為邏輯和策略選擇上幾乎沒有值得參考的點，遑論職業(yè)賽車游戲選手。
而Sophy則是和AlphaGo一樣，通過深度學習算法，逐漸在模擬人類的行為過程中達到變強：學會開車，適應規(guī)則，戰(zhàn)勝對手。
這種AI帶給玩家的，完全是“在公平競爭中被擊敗”的體驗。在被Sophy擊敗后，一位人類車手給出了這樣的評價：“（Sophy）當然很快，但我更覺得這個AI有點超乎了機器的范疇……它像是具備人性，還做出了一些人類玩家從未見過的行為?！?/p>
這難免再次讓人聯(lián)想到重新改寫了人類對圍棋理解的AlphaGo。
相對于圍棋這種信息透明的高度抽象游戲，玩法維度更多、計算復雜度更高的電子游戲，在加入深度學習AI之后，其實一直很難確保“公平競技”的概念。
例如在2019年征戰(zhàn)《星際爭霸2》的AlphaStar，基本沒有生產(chǎn)出新的戰(zhàn)術創(chuàng)意，只是通過無限學習人類選手的戰(zhàn)術，再通過精密的多線操作達成勝利——即便人為限制了AlphaStar的APM，AI完全沒有無效操作的高效率也并非人類可比。
這也是為什么在AlphaStar與人類職業(yè)選手的對抗記錄里，當AI用“三線閃追獵”這樣的神仙表演擊敗波蘭星靈選手MaNa后，并不服氣的MaNa在賽后采訪中說出了“這種情況在同水平的人類對局中不可能出現(xiàn)”這樣的話。
AlphaStar用追獵者“逆克制關系”對抗MaNa的不朽者部隊
同樣，《GT賽車》也是一款與《星際爭霸2》具備同樣復雜度的擬真賽車游戲。
在專業(yè)賽車玩家的眼中，路線、速度、方向，這些最基本的賽車運動要素都可以拆解為無數(shù)細小的反應和感受，車輛的重量、輪胎的滑移、路感的反饋……每條彎道的每次過彎，都可能存在一個絕佳的油門開度，只有最頂級的車手可以觸摸到那一縷“掌控”的感覺。
在某種意義上來講，這些“操縱的極限”當然能夠被物理學解釋，AI能掌握的范圍顯然要大于人類。所以，Sophy的反應速度被限制在人類的同一水平，索尼為它分別設置了100毫秒、200毫秒和250毫秒的反應時間——而人類運動員在經(jīng)過練習后對特定刺激的反應速度可以做到150毫秒左右。
無疑，這是一場比AlphaStar更公平的戰(zhàn)斗。
Sophy學會了什么
和Sophy為數(shù)眾多的AI前輩一樣，它也是利用神經(jīng)網(wǎng)絡等深度學習算法來進行駕駛技巧的訓練。
Sophy在訓練環(huán)境中會因為不同的行為遭受相應獎勵或者懲罰——高速前進是好的，超越前車則更好；相應地，出界或者過彎時候撞墻就是“壞行為”，AI會收獲負反饋。
在上千臺串聯(lián)起的PS4組成的矩陣中，Sophy經(jīng)受了無數(shù)次模擬駕駛訓練，在上述學習里更新自己對《GT賽車Sport》的認知。從一個不會駕駛的“嬰兒”到開上賽道，Sophy花費了數(shù)個小時的時間；一兩天后，從基礎的“外內(nèi)外”行車線開始，Sophy已經(jīng)幾乎學會了所有常見的賽車運動技巧，超越了95%的人類玩家。
索尼AI部門為Sophy搭建的“訓練場”
然而，賽車并不是一個人的游戲。即便Sophy在去年7月份的比賽中，已經(jīng)可以沒有其他賽車的情況下?lián)碛谐鲰敿壢祟愡x手的計時賽成績，但在真實的多人游戲中，Sophy還需要學會與對手進行對抗上的博弈，理解其他車手的行為邏輯。
因此，索尼AI部門的科研人員對Sophy進行了更多的“加練”，比如面對其他車時如何插線超車、阻擋卡位。到最后，Sophy甚至還被“教育”到能夠理解和遵守賽車運動中的比賽禮儀——比如作為慢車時進行讓車，同時避免不禮貌的惡意碰撞。
賽車游戲中的AI車，一般即便會嘗試躲避與玩家擦碰，其實現(xiàn)方式也只是不自然地閃躲。而Sophy呈現(xiàn)出的“比賽理解”，都是依靠腳本運行的傳統(tǒng)賽車AI無法做到的。
到了10月，Sophy已經(jīng)可以在正式的同場比賽中擊敗最頂級的人類選手。
索尼邀請的四位人類車手，其中包括GT錦標賽三冠王宮園拓真
比如第一場在Dragon Trail（龍之徑）上進行的比賽。作為《GT賽車Sport》的駕駛學校尾關，每個GTS玩家應該都相當熟悉這條賽道（以及DLC中的“漢密爾頓挑戰(zhàn)”）。在數(shù)萬個小時的訓練過后，排名第一的Sophy車手已經(jīng)可以踩著絕對的最優(yōu)路線保持全程第一。
而在四個Sophy與四位人類車手角逐的第二個比賽日中，AI們的優(yōu)勢進一步擴大了——幾乎達成了對頂級人類玩家的碾壓。
如果只是在路線的選擇和判斷上強過人類，用更穩(wěn)定的過彎來積累圈速優(yōu)勢，這可能還沒什么大不了的。
但研究者們認為，Sophy幾乎沒有利用在用圈速上的絕對優(yōu)勢來甩開對手（也就是AI身為非人類在“硬實力”上更強的部分），反而在對比賽的理解上也超過了人類玩家，比如預判對手路線的情況下進行相應的對抗。
在《自然》論文所舉的案例中，兩名人類車手試圖通過合法阻擋來干擾兩個Sophy的首選路線，然而Sophy成功找到了兩條不同的軌跡實現(xiàn)了超越，使得人類的阻擋策略無疾而終，Sophy甚至還能想出有效的方式來擾亂后方車輛的超車意圖。
Sophy還被證明能夠在模擬的薩爾特賽道（也就是著名的“勒芒賽道”）上執(zhí)行一個經(jīng)典的高水平動作：快速駛出前車的尾部，增加對前車的阻力，進而超越對手。
更令研究者稱奇的是，Sophy還搗鼓出了一些非常規(guī)的行為邏輯，聽上去就像AlphaGo用出新的定勢一樣。通常，賽車手接受的教育都是在過彎時“慢進快出”，負載只在兩個前輪上。但Sophy并不一定會這么做，它會在轉(zhuǎn)彎時選擇性制動，讓其中一個后輪也承受負載。
而在現(xiàn)實中，只有最頂級的'F1車手，比如漢密爾頓和維斯塔潘，正在嘗試使用這種三個輪胎快速進出的技術——但Sophy則完全是在游戲世界中自主學會的。
曾經(jīng)取得三次GT錦標賽世界冠軍的車手宮園拓真在與AI的對抗中落敗后說，“Sophy采取了一些人類駕駛員永遠不會想到的賽車路線……我認為很多關于駕駛技巧的教科書都會被改寫。”
“為了更好地了解人類”
區(qū)別于以往出現(xiàn)在電子游戲中的先進AI們（比如AlphaStar），Sophy的研究顯然具備更廣義、更直接的現(xiàn)實意義。
參與《自然》上這篇論文撰寫的斯坦福大學教授J.Christian Gerdes就指出，Sophy的成功說明神經(jīng)網(wǎng)絡在自動駕駛軟件中的作用可能比現(xiàn)在更大，在未來，這個基于《GT賽車》而生的AI想染會在自動駕駛領域提供更多的幫助。
索尼AI部門的CEO北野宏明也在聲明中表示，這項AI研究會給高速運作機器人的研發(fā)以及自律型駕駛技術帶來更多的新機會。
Sophy項目官網(wǎng)的介紹
但如果我們將目光挪回作為擬真賽車游戲的《GT賽車》本身，Sophy的出現(xiàn)，對大眾玩家和職業(yè)車手而言同樣具備不菲的意義。
正如文章前面所說，在目前市面上大多數(shù)擬真賽車游戲中，“傳統(tǒng)AI”已經(jīng)是一個完全不能帶給玩家任何樂趣的事物。這種依賴不公平條件達成的人機對抗，與賽車游戲開發(fā)者希望帶給玩家的駕駛體驗是相悖的，人類玩家也無法從中獲得任何教益。
在索尼AI部門發(fā)布的紀錄片中，“GT賽車之父”山內(nèi)一典就表示，開發(fā)無與倫比的AI可能是一項了不起的技術成就，但這對普通玩家來說可能不是什么直白的樂趣。
因此，山內(nèi)承諾在未來的某個時候，索尼會將Sophy帶入到三月份即將發(fā)售的《GT賽車7》中。當Sophy能夠更加了解賽場上的環(huán)境和條件，判斷其他車手的水平，一個這樣智能又具備風度的AI，就能夠在與人類比賽時，為玩家提供更多真實的快樂。
在擬真賽車游戲逐漸“小圈子化”，眾多廠商都做不好面對純新玩家的入門體驗的今天，或許一個AI老師的存在，有機會能給虛擬世界中的擬真駕駛帶來更多的樂趣，就像《GT賽車4》的宣傳片片頭所說，“體驗汽車生活”。
這可能才是一個基于游戲而生的AI能為玩家?guī)淼淖钪匾臇|西——如同山內(nèi)一典對Sophy項目的評論， “我們不是為了打敗人類而制造人工智能——我們追求人工智能，是為了最終更好地了解人類?！?/p>
索尼人工智能打敗人類頂尖玩家登上《自然》封面3
據(jù)路透社倫敦2月9日報道，索尼公司周三說，它創(chuàng)造了一個名為“GT索菲”的人工智能（AI）代理，能擊敗《GT賽車》——PlayStation平臺上的模擬賽車游戲——中全球最優(yōu)秀的車手。
該公司在一份聲明中說，為了讓“GT索菲”為這款游戲做好準備，索尼公司的不同部門提供了基礎人工智能研究成果、超現(xiàn)實真實世界賽車模擬器，以及進行大規(guī)模人工智能訓練所需的基礎設施。
報道稱，去年7月，該人工智能首次與《GT賽車》的四名頂尖車手展開了較量，它吸取了這次比賽的經(jīng)驗，并在當年10月的另一場比賽中戰(zhàn)勝了人類車手。
這款人工智能的設計團隊領導者、索尼人工智能美國公司負責人彼得·沃爾曼說：“我們用了大約20臺PlayStation游戲機，同時運行大約10到12天，才訓練‘GT索菲’從零開始達到超人類水平?！?/p>
報道指出，雖然人工智能曾在國際象棋、麻將和圍棋比賽中擊敗人類，但索尼公司說，掌握賽車駕駛技術的難點在于，許多決定是必須實時做出的。
據(jù)報道，索尼的競爭對手微軟公司最近斥資近690億美元收購了動視暴雪公司。微軟一直在利用游戲來改進人工智能，其方式是不斷為人工智能模型提供新挑戰(zhàn)。
報道稱，《GT賽車》是一款模擬賽車電子游戲，1997年問世，已售出8000多萬套。
索尼希望將學習到的東西應用到其他PlayStation游戲中。該公司說：“有很多游戲可以對人工智能構(gòu)成不同挑戰(zhàn)，我們期待開始解決這些問題。”
以上就是關于openai項目介紹相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。
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