機(jī)器人能在星際爭霸上擊敗人類嗎？谷歌已經(jīng)開練了

　　美國時(shí)間11月4日，暴雪娛樂(Blizzard Entertainment)公司在一年一度的Blizz Con游戲大會(huì)上宣布，將與谷歌旗下的DeepMind團(tuán)隊(duì)一同開發(fā)并發(fā)行一款工具，讓第三方能夠在DeepMind平臺(tái)上教人工智能玩實(shí)時(shí)戰(zhàn)爭游戲《星際爭霸2》。

　　暴雪娛樂宣布這一消息后，DeepMind團(tuán)隊(duì)在其官方博客上也寫道，《星際爭霸》“之所以能為現(xiàn)有的人工智能研究提供一個(gè)有趣的試驗(yàn)環(huán)境，是因?yàn)樗峁┝艘蛔ㄏ蛘鎸?shí)世界中混亂無序的橋梁”。這款游戲需要玩家在開始搏擊戰(zhàn)斗前，尋找資源、開拓領(lǐng)土和建設(shè)基地等，做出一系列復(fù)雜決定。

　　DeepMind目前尚未開發(fā)出專業(yè)的《星際爭霸》軟件。該公司研究科學(xué)家歐里奧爾·溫亞爾斯(Oriol Vinyals)表示：“我們目前距離挑戰(zhàn)高手玩家還有很遙遠(yuǎn)的距離。”但最新宣布的合作消息表明，該公司計(jì)劃將《星際爭霸》作為機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的突破口。

　　AI學(xué)習(xí)《星際爭霸》的應(yīng)用程序界面。來源：DeepMind

　　在《星際爭霸》中，玩家需要選擇三個(gè)種族之一，而每個(gè)種族都有自己的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)。玩家在游戲中需要發(fā)展經(jīng)濟(jì)，發(fā)現(xiàn)資源，開拓新的領(lǐng)土。成功的玩家需要記住關(guān)于地點(diǎn)的大量信息，即使這些地點(diǎn)在地圖上沒有顯示。

　　這讓它比國際象棋或圍棋復(fù)雜得多，需要應(yīng)對(duì)的環(huán)境也更接近真實(shí)世界。游戲系統(tǒng)向玩家提供的不可預(yù)測(cè)的挑戰(zhàn)，往往讓最先進(jìn)的計(jì)算機(jī)也手足無措，但通過對(duì)這一游戲的學(xué)習(xí)，人工智能解決問題可以速度更快、效率更高。

　　《財(cái)富》雜志認(rèn)為，《星際爭霸》的“無序”體現(xiàn)出最有趣的一點(diǎn)是，它利用不完整的信息作為一種游戲設(shè)置參數(shù)。每個(gè)玩家的視野都會(huì)被“戰(zhàn)爭迷霧”模糊，玩家就必須預(yù)測(cè)對(duì)方下一步走向，同時(shí)決定自己的戰(zhàn)術(shù)。這種挑戰(zhàn)是開發(fā)者之前在開發(fā)國際象棋或圍棋人工智能時(shí)未曾經(jīng)歷過的。

　　《星際爭霸》游戲與國際象棋、圍棋另一個(gè)主要的區(qū)別是，《星際爭霸》是實(shí)時(shí)進(jìn)行的，而非輪流制。這種情形目前將證明的結(jié)果也是未知的，它或許會(huì)證明電腦憑借其超強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理功能而優(yōu)于人腦。也有可能證明，人腦憑借直覺和本能更勝一籌。

　　DeepMind讓人工智能玩游戲并非獨(dú)樹一幟的創(chuàng)意。Facebook和微軟的人工智能研究者們都已發(fā)表過人工智能在《星際爭霸》一代中進(jìn)行游戲的研究。一些玩《星際爭霸》的機(jī)器人已經(jīng)被開發(fā)出來，但目前這樣的程序距離擊敗人類職業(yè)玩家還相去甚遠(yuǎn)。

　　微軟CEO薩提亞·納德拉對(duì)谷歌在人工智能研究中注重游戲的策略就曾表示過不屑。他在今年9月亞特蘭大的一次活動(dòng)中表示，“微軟不會(huì)把錢花在讓人工智能在游戲中擊敗人類”，微軟希望把人工智能“用在解決急迫的社會(huì)與經(jīng)濟(jì)問題上去”。

　　2010年，杰米斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)與計(jì)算機(jī)科學(xué)家謝恩·列格(Shane Legg)、連續(xù)創(chuàng)業(yè)者穆斯塔法·蘇萊曼(Mustafa Suleyman)共同創(chuàng)辦了DeepMind公司。2014年，谷歌公司(當(dāng)時(shí)還沒有更名為Alphabet)以4億英鎊的價(jià)格收購了DeepMind。這在當(dāng)時(shí)是谷歌在歐洲進(jìn)行的最大手筆收購案，而DeepMind當(dāng)時(shí)還沒有公開發(fā)布過任何產(chǎn)品。

　　目前，全球各大科技公司都在想方設(shè)法地模擬人類思維模式，深耕人工智能領(lǐng)域。除了上述提及的公司，IBM也為自己的“認(rèn)知計(jì)算”項(xiàng)目Watson投入了超過10億美元。