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人工智能作為當(dāng)今最前沿的科技之一，正在以令人驚嘆的速度改變著我們的生活。從智能語音助手到無人駕駛汽車，從 AI 繪畫到機(jī)器學(xué)習(xí)，它為我們打開了一個(gè)充滿無限可能的未來。本欄目將以通俗易懂的方式，用視頻和文字給孩子講述人工智能的原理、應(yīng)用及其對(duì)社會(huì)的深遠(yuǎn)影響。

快跟我們一起開啟這場(chǎng) AI 之旅吧！

玩游戲這件事，怎么看都像是一個(gè)人類專屬項(xiàng)目?？稍?2021 年，騰訊推出的 AI“絕悟”在《王者榮耀》游戲上戰(zhàn)勝了5位人類職業(yè)選手，引起了人們對(duì) AI 玩游戲的關(guān)注。

其實(shí)在 2017 年前后，AI 玩游戲就已經(jīng)火了一把，只不過當(dāng)時(shí) Alpha Go 玩的是棋類游戲，而不是大部分人習(xí)以為常的手機(jī)、電腦游戲。

可游戲本來就是給人娛樂消遣用的，怎么 AI 也玩起游戲來了呢？讓 AI 玩游戲能有什么好處呢？

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從棋類到電子競(jìng)技

其實(shí)，讓 AI 玩游戲這件事遠(yuǎn)比我們想象的要早得多。在 1948 年，圖靈和同事錢伯恩共同設(shè)計(jì)了國際象棋程序 Turochamp。之所以設(shè)計(jì)這么個(gè)程序，圖靈是想說明，機(jī)器理論上能模擬人腦能做的任何事情，包括下棋這樣復(fù)雜的智力活動(dòng)。

可惜的是因?yàn)檫@個(gè)程序太復(fù)雜了，在圖靈去世之前，Turochamp 并沒有在任何計(jì)算機(jī)上運(yùn)行，只出現(xiàn)了一些受到 Turochamp 啟發(fā)的國際象棋殘局破解游戲。

國際象棋算是比較復(fù)雜的棋類游戲了，在同一時(shí)期，也有科學(xué)家研發(fā)了一些規(guī)則相對(duì)簡單的棋類程序。

其中最有代表性的，要數(shù) 1950 年，一位名叫亞瑟·塞繆爾的科學(xué)家開發(fā)的西洋跳棋程序了。

最初，這款跳棋程序只能簡單地跟人類棋手進(jìn)行對(duì)弈，但后來，塞繆爾想給它增加一個(gè)功能，讓它能夠“自我學(xué)習(xí)”。這個(gè)跳棋程序能夠和自己進(jìn)行對(duì)弈，記錄下這些對(duì)弈的結(jié)果，調(diào)整每一步的評(píng)分，最終提高自己的技術(shù)，這可以稱得上是最早的能自我學(xué)習(xí)的棋類游戲了。

塞繆爾不斷改進(jìn)自己的跳棋程序，讓它達(dá)到了頂尖的業(yè)余愛好者的水平?？梢?yàn)楫?dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)硬件的限制，塞繆爾的跳棋程序和最頂尖的人類棋手還有一定的差別。第一個(gè)打敗人類西洋跳棋冠軍的是 1989 年的一款叫“支奴干”的程序。

不過，西洋跳棋的規(guī)則相對(duì)比較簡單，棋局也不如國際象棋那么復(fù)雜，人們還是想看到國際象棋領(lǐng)域的人機(jī)大戰(zhàn)。如果 AI 能戰(zhàn)勝人類頂尖的國際象棋大師，那毫無疑問將會(huì)證明自己的實(shí)力。

這場(chǎng)超級(jí)大戰(zhàn)，發(fā)生在 1997 年。IBM 的超級(jí)計(jì)算機(jī)“深藍(lán)”擊敗了國際象棋冠軍卡斯帕羅夫。雖然此后，仍然有人類棋手向 AI 發(fā)起挑戰(zhàn)，但已經(jīng)無力回天，在國際象棋領(lǐng)域 AI 已經(jīng)取得了徹徹底底的勝利。

證明了自己的能力之后，AI 并沒有停下腳步，接下來，它們要在圍棋領(lǐng)域向人類大師發(fā)起挑戰(zhàn)。

圍棋雖然只有黑白兩種棋子，但圍棋局勢(shì)的可能性、復(fù)雜性比國際象棋要高多了，因此 AI 要想打敗人類的圍棋高手，還需要更多努力。

在深藍(lán)戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫之后將近 20 年，DeepMind 研發(fā)的圍棋機(jī)器人 Alpha Go 擊敗了人類圍棋冠軍李世石、柯潔?？梢哉f至此，在棋類領(lǐng)域，AI 已經(jīng)沒有敵手了。

接下來，AI 開始轉(zhuǎn)戰(zhàn)其他領(lǐng)域。比如，DeepMind 開始訓(xùn)練一款叫 Alpha Star 的 AI，教它玩《星際爭霸 2》這款即時(shí)策略游戲。在 2019 年，Alpha Star 也在這款游戲上達(dá)到了人類大師的水平。

GPT 的開發(fā)公司 Open AI，在 2017 年到 2019 年期間，也在訓(xùn)練 AI 玩游戲。當(dāng)時(shí)它們玩的是《Dota 2》，并且在 2019 年 4 月，以 2：0 的成績擊敗了當(dāng)時(shí)的衛(wèi)冕冠軍。后來在為期 4 天的在線公開賽跟人類高手進(jìn)行了 4 萬多場(chǎng)比賽，贏得了 99.4%的比賽。

為什么要讓 AI 去玩游戲

那問題來了，科學(xué)家們?yōu)槭裁匆?AI 去玩游戲？

這是因?yàn)?，人們?cè)谟?xùn)練 AI 玩游戲過程中用到的算法和技術(shù)，往往可以遷移到其他領(lǐng)域。比如 AlphaGo 的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，在 AlphaFold 中也得到了應(yīng)用，AlphaFold 幫助人類科學(xué)家解決了許許多多蛋白質(zhì)折疊上的難題。

另外，AI 在玩游戲的過程中，需要根據(jù)對(duì)手的動(dòng)作來預(yù)測(cè)下一個(gè)動(dòng)作的可能性，這樣的算法也可以應(yīng)用在自然語言處理中。

再者，AI 玩游戲過程中涉及到的自主分類、決策、并不斷自我優(yōu)化的能力，在很多行業(yè)中都有應(yīng)用。

總而言之，讓 AI 玩游戲，并不是為了找事情讓 AI 消遣，而是在解決復(fù)雜問題的過程中讓 AI 變得越來越聰明。在這個(gè)過程中，我們不斷優(yōu)化 AI 算法，以迭代技術(shù)。

準(zhǔn)確地說，“AI 戰(zhàn)勝人類”這樣的說法實(shí)為調(diào)侃，戰(zhàn)勝人類的并不是 AI，打敗人類的，還是人類的智慧。

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出品｜中國科協(xié)科普部

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作者丨北京云御紀(jì)文化傳播有限公司

審核丨秦曾昌 北京航空航天大學(xué) 自動(dòng)化科學(xué)與電氣工程學(xué)院 副教授

策劃丨符思佳

責(zé)編丨符思佳