AI與人類的PK又有了新的猛料!
人工智能能否在電競類游戲中擊敗人類的問題，如今有了答案!25日，Google旗下的人工智能公司DeepMind在線上直播中，公布了10局《星際爭霸2》的比賽錄像，錄像顯示，游戲類人工智能AlphaStar挑戰(zhàn)兩名《星際爭霸2》的職業(yè)游戲玩家，并以5比0的明顯優(yōu)勢取得了勝利。
DeepMind研發(fā)的AlphaGo，曾成功擊敗了世界排名第一的圍棋職業(yè)選手柯潔，隨后DeepMind宣部開發(fā)競技游戲領域的人工智能。
相比起規(guī)則明確、且有思考時間的國際象棋，《星際爭霸2》這類即時戰(zhàn)略游戲，不是采取回合制，而是即時進行，隨機性更高。不斷變化的局勢，不僅考驗玩家短時間內的戰(zhàn)術執(zhí)行，也考驗對多個角色的實時控制——300個游戲指令能衍生出近1億個可能的后續(xù)操作!這對人工智能瞬時的分析與反應都是巨大的挑戰(zhàn)。
為了訓練AlphaStar，DeepMind第一步采取了模仿學習。團隊獲取了很多比賽回放資料，讓AI通過觀察模仿特定動作。據報道，AlphaStar分析了約50萬份游戲數據，初步掌握了模仿人類策略的能力。
第二步是對抗迭代。DeepMind根據不同玩家的比賽數據，制作出多個AlphaStar的代理和分支，并讓它們按照聯(lián)賽模式相互對抗。每場比賽都會產生新的信息，幫助AI進行迭代。
最后一步就是拿人類“練手”。這也促成了DeepMind從訓練的代理中，選擇了5個佼佼者，和人類選手比賽。這就有了文章開篇提到的10場電競比賽。
其實，除了DeepMind，近幾年越來越多的人工智能公司投身到開發(fā)游戲類AI的隊伍中，例如由諸多硅谷大亨聯(lián)合建立的OpenAI。此類研究并不是為了娛樂，而是為了朝“打造通用型人工智能”的終極目標更近一步。
通用型人工智能，顧名思義，是一個通用的模型，可以建模整個世界，解決各種各樣的問題：跟你對話，語音識別，圖像處理等等。而人們現(xiàn)在所研究的人工智能，都是針對某一特定問題的算法或模型，而一旦離開特定的領域，性能就會大幅度下降。比如我們熟悉的AlphaGo，只能下圍棋。
游戲AI的研發(fā)，因需要AI解決更多隨機性動態(tài)的決策問題，有助于探索AI更多可能性——是否能通過游戲規(guī)則進行自主學習，達到更高層次的智能。而DeepMind的成果已刷新了人類對AI能力的認知。
我們已經從游戲AI身上，看到了實現(xiàn)通用型人工智能的一道曙光。我們有理由相信，未來的人工智能很大機率上，能解決現(xiàn)實中更多的復雜問題。
人工智能時代離已經越來越近了，而我們的下一代也將成為人工智能時代的主人。編程，作為人工智能的核心，將成為未來AI時代的必備技能。讓孩子學習編程，除了鍛煉邏輯思維，幫助激發(fā)他們的學習興趣與創(chuàng)造力，更是讓他們適應未來，培養(yǎng)和機器打交道的能力。當他們了解人工智能是怎么利用算法，對不同狀況進行分析，他們可以更好地運用人工智能到實際問題中。
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