據(jù)Quartz報道，麻省理工學(xué)院的學(xué)生Vlad Firoiu開發(fā)的一款人工智能游戲擊敗了世界上一些優(yōu)秀的玩家。盡管這款人工智能游戲沒有和最優(yōu)秀的選手對戰(zhàn)，但其中一位輸?shù)舻倪x手承認(rèn)，“我并不確定是否有人能打敗它。”

 

　　雖然這一成就十分振奮人心，但人工智能仍然需要一些改進(jìn)，直到它在每一款游戲中都能戰(zhàn)勝人類。人工智能正在學(xué)習(xí)一些新的贏得游戲的方法，比如說比人類記住更多的游戲動作。他們正在學(xué)習(xí)如何從戰(zhàn)略角度思考，如何互相合作。這是人工智能與人類競爭的良好表現(xiàn)，它們一定會走得更遠(yuǎn)。

 

　　新環(huán)境和新發(fā)展

 

　　《任天堂明星大亂斗》是2001年開發(fā)的一部任天堂游戲，在游戲中，馬里奧和皮卡丘等著名的任天堂人物可以互相打斗。盡管這款游戲年齡很大，已經(jīng)出了兩部續(xù)集版本，但仍然被大量玩家所青睞。“大亂斗玩家”們不斷開發(fā)新的戰(zhàn)斗技術(shù)，讓這款游戲一直保持高熱度。

 

　　因?yàn)镾mash是一款格斗游戲，與國際象棋相比，人工智能面臨著不同的挑戰(zhàn)。在國際象棋中，人工智能可以簡單地通過記憶數(shù)以百萬計(jì)的動作來勝過玩家。但在即將到來的游戲Smash中，人工智能無法預(yù)測未來，因?yàn)闊o法可靠地預(yù)測人類玩家會做什么格斗動作。為了打敗人類玩家，人工智能將不得不“學(xué)習(xí)”怎么玩Smash。

 

　　這正是Firoiu和他的同事們教人工智能做的事情。他們開發(fā)了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以精準(zhǔn)判斷出對手的位置，并作出戰(zhàn)斗指令。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會對AI進(jìn)行近戰(zhàn)訓(xùn)練，讓AI對自己作出攻擊。通過與自己進(jìn)行比賽，AI在短短幾周內(nèi)就學(xué)會了如何打敗優(yōu)秀的Smash玩家。

 

　　除了Smash，上個月，人工智能還利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擊敗了世界上最優(yōu)秀的撲克玩家。就像Smash一樣，撲克無法僅僅通過計(jì)算來獲得游戲勝利。它需要了解玩家的出牌習(xí)慣，尤其是要有虛張聲勢的能力。而就像Smash人工智能一樣，在進(jìn)入錦標(biāo)賽之前，撲克玩家都會與自己玩游戲琢磨技術(shù)，而不是與對手對戰(zhàn)。通過這樣的方式，撲克玩家贏了數(shù)以萬億計(jì)的比賽。這些在撲克和電子游戲上取得的勝利都代表了人工智能的飛速發(fā)展。

 

　　但是我們不能沾沾自喜，盡管取得了這些勝利，人工智能的發(fā)展仍有相當(dāng)長的路要走。因?yàn)槿斯ぶ悄艿姆磻?yīng)速度比人類快的多，因而Smash人工智能攻擊性比人類玩家大，并且能及時避開攻擊。但是，人工智能沒有能力處理游戲中的投射物，所以沒法跟遠(yuǎn)程角色對戰(zhàn)；而當(dāng)對手躲藏在角落時，它還會不知所措，甚至跳崖自殺。

 

　　因此，有人會質(zhì)疑，Smash AI是否真的比人類更聰明，還是它只是利用了優(yōu)越的反應(yīng)速度來獲取勝利。然而，人工智能只花了幾周時間就能讓已經(jīng)練習(xí)了數(shù)年的人類棋手們黯然失色。最近在諸如Smash和撲克等領(lǐng)域的人工智能的勝利都表明，隨著游戲參數(shù)的改變，人工智能可以學(xué)習(xí)不同類型的游戲動作。兩場比賽進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了一點(diǎn)：不同的人工智能系統(tǒng)可以學(xué)會合作，也可以根據(jù)比賽的不同性質(zhì)互相爭斗。

 

　　從某種意義上說，任何我們編寫人工智能程序都可以被理解為一種游戲。無論是在游戲中打敗玩家還是進(jìn)行戰(zhàn)術(shù)的分析，人工智能都受到特定參數(shù)的約束，無論是通過程序員的設(shè)計(jì)還是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，它都能不斷地實(shí)現(xiàn)自我提升?？v觀人類歷史，游戲常常被視為智力高的象征，比如有很多偉大的領(lǐng)導(dǎo)者喜歡國際象棋。由于在各種各樣的游戲中，人工智能都能打敗人類，這表明人工智能可以通過程序員編程獲得不同類型的智能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)有可能徹底改變?nèi)斯ぶ悄埽朐诿恳粓鲇螒蛑袘?zhàn)勝人類，仍需要相當(dāng)大的進(jìn)步。