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| 本文作者： 奕欣 | 2016-11-03 15:03 |
人類玩家依然能在類似《星際爭(zhēng)霸》這樣的游戲中奪冠
AP Photo/David Goldman
“深藍(lán)”打敗人類距今已有20年，離 AlphaGo和李世石的世紀(jì)圍棋之戰(zhàn)也已經(jīng)過去了半年時(shí)間。而如今，人工智能的下一個(gè)目標(biāo)是游戲。
AI 研究者為何偏愛游戲？游戲是一項(xiàng)復(fù)雜、接地氣而又充滿挑戰(zhàn)的項(xiàng)目，基于上述特性，如果攻克了游戲，人工智能未來很有可能夠解鎖更多的應(yīng)用領(lǐng)域。正如 AlphaGo 的締造者 Demis Hassabis 所言：游戲“就像一塊為研究者提供無限算法嘗試的試驗(yàn)田，測(cè)試它們的能力上線，并且能以高效的方式觀察人工智能的表現(xiàn)。最終我們能一葉知秋，將人工智能的能力推演到廣闊的真實(shí)世界。”
此前雷鋒網(wǎng)曾經(jīng)報(bào)道過 AlphaGo 計(jì)劃以《星際爭(zhēng)霸》為目標(biāo)征戰(zhàn)游戲領(lǐng)域。這么長(zhǎng)時(shí)間過去，人工智能的征服之旅進(jìn)行得還順利嗎？Business Insider 采訪了一些研究人員，雷鋒網(wǎng)奕欣及老呂IO翻譯，未經(jīng)許可不得轉(zhuǎn)載。
半年前，AlphaGo 戰(zhàn)勝了圍棋大師李世石，轟動(dòng)一時(shí)。但在 Hassabis 眼里，這個(gè)有著近乎無窮可能的棋類游戲和《星際爭(zhēng)霸》比起來，還只是小菜一碟——他將《星際爭(zhēng)霸》稱為“更上一層樓”。
負(fù)責(zé) Google Brain 的谷歌工程師 Jeff Dean 則認(rèn)為，《星際爭(zhēng)霸》是我們下一個(gè)要攻占的堡壘。
《星際爭(zhēng)霸》是暴雪娛樂于 1998 年推出的一款即時(shí)戰(zhàn)略游戲，玩家可以在三個(gè)種族中選擇其一，在特定地圖上采集資源，生產(chǎn)兵力，并摧毀對(duì)手的所有建筑以取得游戲勝利。
那么問題來了：為何 AI 研究者們會(huì)相中這款游戲呢？
首先，它的游戲規(guī)則十分復(fù)雜，為了贏得勝利，玩家需要制定高水準(zhǔn)的策略，并且需要在上百場(chǎng)對(duì)抗中快速做出大量決定。
此外，《星際爭(zhēng)霸》風(fēng)靡全球，幾乎可以算得上是職業(yè)競(jìng)技的游戲鼻祖，韓國(guó)在 21 世紀(jì)以來也已經(jīng)開設(shè)職業(yè)的游戲比賽。而在 2010 年后，每年，AAAI人工智能與交互式數(shù)字娛樂年度會(huì)議(AIIDE)都會(huì)協(xié)辦一場(chǎng)計(jì)算機(jī)程序玩《星際爭(zhēng)霸:母巢之戰(zhàn)》的比賽，而這甚至得到了暴雪的支持。
如果拋開這些不談，如果讓《星際爭(zhēng)霸》的機(jī)器程序與人類對(duì)抗，前者實(shí)際上就是炮灰，因?yàn)樗鼈儍A向于采用低水平的交互策略，而不擅長(zhǎng)高水平的戰(zhàn)略制定，而在瞬息萬變的實(shí)際對(duì)抗中，機(jī)器程序完全無法領(lǐng)略“見風(fēng)使舵”的精髓。
這也就難怪紐約大學(xué)游戲研究中心總監(jiān) Julian Togelius 如是說：“雖然我們制定了一系列程序和法則，但在實(shí)戰(zhàn)中的確不堪一擊。” 
在 2015 年的比賽中，人類玩家 Djem5
在找到對(duì)方一處毫無防御的根據(jù)地后，順利打敗了機(jī)器 tscmoo
AIIDE
對(duì)于研發(fā)游戲機(jī)器的團(tuán)隊(duì)而言，要戰(zhàn)勝人類還任重道遠(yuǎn)。盡管機(jī)器已經(jīng)足夠出色，但就算仰仗著大公司的扶植，機(jī)器人們還處于“只可 solo 不可對(duì)戰(zhàn)”的狀態(tài)。
這誠(chéng)然是一個(gè)很有意思的問題，除了谷歌，F(xiàn)acebook 和微軟研究院也刊發(fā)了研究《星際爭(zhēng)霸》的論文。
“大公司的人工智能領(lǐng)域?qū)Α缎请H爭(zhēng)霸》的興趣已得到了越來越多的關(guān)注，如果能夠花時(shí)間和精力拿下這個(gè)難題，研究的進(jìn)度將會(huì)是質(zhì)的突破?！?紐芬蘭紀(jì)念大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)教授 David Churchill如是說，他自己也在帶領(lǐng)一個(gè)研究人工智能玩《星際爭(zhēng)霸》的團(tuán)隊(duì)。
即使大公司們都已經(jīng)抱以密切關(guān)注，要搞定《星際爭(zhēng)霸》也絕非易事。深度學(xué)習(xí)是一項(xiàng)需要大量數(shù)據(jù)支持，讓機(jī)器學(xué)會(huì)尋找“套路”的技術(shù)，而谷歌的核心在于找到突破點(diǎn)，先從簡(jiǎn)單的游戲開始研究。這一點(diǎn)讓 Facebook 研究院取得突破。
Togelius 表示，“我覺得要讓機(jī)器學(xué)會(huì)玩《星際爭(zhēng)霸》有點(diǎn)難，畢竟在玩這個(gè)超級(jí)復(fù)雜的游戲前，你需要定制一個(gè)完善的作戰(zhàn)計(jì)劃，但算法和網(wǎng)絡(luò)目前還不能滿足這樣的要求?！?/p>
既然在《星際爭(zhēng)霸》上折戟沉沙了，那么 AI 玩不玩得轉(zhuǎn)其他游戲呢？
就拿回合制策略游戲《文明5》來說，AI 想獲得游戲勝利需要運(yùn)用與《星際爭(zhēng)霸》類似的策略，該游戲需要更加復(fù)雜的長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃，但戰(zhàn)斗中的細(xì)微操作則要少得多。
Churchill 表示：“我認(rèn)為像《文明5》這樣的游戲，AI 玩起來要比《星際爭(zhēng)霸》更加輕車熟路。”
回合制策略游戲《文明5》
2K Games/Firaxis
那么眾多玩友熟悉的《英雄聯(lián)盟》呢？在這款只需控制單個(gè)英雄進(jìn)行對(duì)戰(zhàn)的游戲中，AI 能否充當(dāng)放假“小學(xué)生”的角色呢？
Churchill 表示：“我見過很多聲稱 AI 能輕易擊敗世界冠軍的技術(shù)大牛，不過我覺得事情可沒那么簡(jiǎn)單?！?/p>
Togelius 則認(rèn)為“雖然 AI 打 LOL 不需要那么多層級(jí)的操作，但想要獲勝，依然需要背后技術(shù)團(tuán)隊(duì)的支持，其開發(fā)過程必定相當(dāng)復(fù)雜?！?/p>
網(wǎng)友熟悉的《英雄聯(lián)盟》
YouTube/Riot
說完了戰(zhàn)略類游戲，我們現(xiàn)在轉(zhuǎn)入男性用戶深愛的體育類游戲。拿足球游戲界能與《實(shí)況足球》分庭抗禮的《FIFA》來說，AI 想要進(jìn)球獲勝，也需要精確調(diào)度場(chǎng)上的 11 名隊(duì)員，其中的球路變換可不比《星際爭(zhēng)霸》少。
“場(chǎng)上共有 11 名隊(duì)員，即使每個(gè)隊(duì)員只會(huì)做 4 個(gè)動(dòng)作，整場(chǎng)下來出現(xiàn)的變化情況可能就會(huì)超過 400 萬種?！盩ogelius 說道。與其相比，國(guó)際象棋每一步都有 35 種變換，而圍棋則高達(dá) 300 種。
對(duì)于第一人稱射擊游戲（FPS），AI 則更容易 Hold 住，因?yàn)樗鼈冎恍璞ＷC設(shè)計(jì)的準(zhǔn)頭就行。也許未來在玩此類網(wǎng)游時(shí)，爆你頭的就是 AI 了。
當(dāng)然，也有人不同意這種看法，對(duì)于 FPS 高手來說，只有準(zhǔn)頭還不夠，在比賽中配合和各種“風(fēng)騷”的走位也是必須的。
再將時(shí)間向前推十幾年，AI 能在當(dāng)時(shí)經(jīng)典的格斗游戲《街頭霸王》中占據(jù)優(yōu)勢(shì)嗎？答案是肯定的，這款游戲?qū)?AI 來說簡(jiǎn)直小菜一碟。
“這款游戲靠的就是極快的反應(yīng)，畢竟天下武功唯快不破，而電腦的反應(yīng)總比人要快?！?Togelius 說道。
古老的平臺(tái)游戲就更加簡(jiǎn)單了，對(duì) AI 來說，經(jīng)典的《超級(jí)馬里奧》簡(jiǎn)直不在話下。
2009 年的 AI 就能直接玩爆《超級(jí)馬里奧》了
Robin Baumgarten
Togelius 認(rèn)為角色扮演游戲可能會(huì)有些棘手，就拿《上古卷軸》來說，AI 在通關(guān)過程中需要理解角色間的對(duì)話，這需要較強(qiáng)的認(rèn)知能力。
說了這么多游戲，怎么能忘了經(jīng)典的卡牌游戲，它們依然是益智圣品呢。其實(shí) AI 早就解決了兩人對(duì)戰(zhàn)的德州撲克，但一旦玩家多起來并加入多種賭注，AI 就蒙圈了。在攻克著名的益智游戲橋牌時(shí)，AI 在欺騙性打法、叫牌和記牌的能力上也略遜一籌，它依然是世界冠軍的手下敗將。
另外，國(guó)外許多人癡迷的拼字游戲也屬于 AI 的能力范圍之外。
許多年前，Togelius 就在 AI 研發(fā)時(shí)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)問題：在游戲通關(guān)的目標(biāo)下，人們更注重如何獲勝，因此在編程時(shí)他們就忘了人工智能的真諦。
“為了獲勝，人們?cè)诰幊虝r(shí)傾向性更強(qiáng)。在賽車游戲里，編程人員更注重 AI 的賽車能力，他們把所有的技術(shù)細(xì)節(jié)都細(xì)化到了每一個(gè)角色中。這樣的 AI 贏是能贏，但卻沒有做到一專多能?！盩ogelius 說道。
正是這一原因讓 Togelius 在2014年走上了通用游戲 AI（GVGAI） 的競(jìng)賽之路。在這場(chǎng)競(jìng)賽中，選手設(shè)計(jì)的 AI 需要在未知的10款游戲中對(duì)戰(zhàn)。要想獲勝，AI 就必須擁有強(qiáng)悍的靈活性和適應(yīng)性，而這正是人類的優(yōu)勢(shì)。
“通用智能并不是針對(duì)解決某種問題開發(fā)的，相反，它有解決各種問題的能力?！盩ogelius 說道。
不過，GVGAI 中的 AI 現(xiàn)在離終極目標(biāo)還是有些遠(yuǎn)。
“在大多數(shù)游戲中，它們都達(dá)不到人類玩家的水平?！盩ogelius 說道?！安贿^在簡(jiǎn)單的射擊游戲，如《太空侵略者》中，AI 就能不費(fèi)吹灰之力的獲勝。但一旦需要長(zhǎng)遠(yuǎn)的規(guī)劃，它們就會(huì)敗下陣來。”
不過，Togelius 認(rèn)為 AI 的進(jìn)步還是挺神速的，假以時(shí)日必成大器。此外，剛剛在圍棋界打遍天下無敵手的 DeepMind 也要來玩游戲了。
老式電子游戲《太空侵略者》早已被 AI 攻克
Midway
那么未來的游戲戰(zhàn)隊(duì)會(huì)成為 AI 的專屬領(lǐng)地嗎？專家不同意這個(gè)觀點(diǎn)，他們認(rèn)為人機(jī)配合才是未來電子競(jìng)技的主旋律。
Togelius 表示：“以棋類游戲?yàn)槔?，人類可以?fù)責(zé)做長(zhǎng)遠(yuǎn)的戰(zhàn)略規(guī)劃，而電腦則可以負(fù)責(zé)在細(xì)節(jié)處對(duì)人類棋手的決策進(jìn)行指導(dǎo)。”這樣的強(qiáng)強(qiáng)合作在《星際爭(zhēng)霸》等復(fù)雜游戲中就可適用。
“想像一下，如果未來人機(jī)強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合組成《星際爭(zhēng)霸》戰(zhàn)隊(duì)，絕對(duì)可以無往不利。人類負(fù)責(zé)為它們做出高級(jí)別的戰(zhàn)略規(guī)劃，而 AI 則可以負(fù)責(zé)精確執(zhí)行人類的命令?！盩ogelius 說道?！巴瑫r(shí)，我覺得這也是未來 AI 的發(fā)展道路，人類不會(huì)將控制權(quán)完全交給 AI ，它們只是社會(huì)中必不可少的助手。”
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