井字棋,跳棋,象棋,圍棋,撲克。人工智能像無情的潮水一樣席卷了每一場比賽?,F(xiàn)在,谷歌的DeepMind又在瞄準(zhǔn)一款關(guān)于宇宙戰(zhàn)爭的多人游戲“星際爭霸2”。
沒人指望機(jī)器人能在短時間內(nèi)贏得比賽。
但是,萬一機(jī)器真的獲勝,那可比贏得圍棋的成就大得多,并不僅僅是因?yàn)樾请H爭霸是是一款專業(yè)電子競技,每個月的累計觀看量能達(dá)到數(shù)百萬小時。
DeepMind和暴雪剛剛發(fā)布了一款工具,使得AI研究人員制造出能夠在銀河戰(zhàn)爭中與人類競爭的機(jī)器人。機(jī)器人能夠看到和完成所有人類玩家可以做的所有事情,僅此而已。但是他們不會被優(yōu)待。
DeepMind和暴雪還將從過去65000場的星際爭霸2游戲中獲取大量數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)對機(jī)器人的開發(fā)至關(guān)重要,而且還以每月50萬場的速度遞增。
DeepMind一份新的報告,其中包括將星際爭霸的數(shù)據(jù)提供給學(xué)習(xí)軟件的早期結(jié)果,顯示出機(jī)器要完全掌握該游戲方式還有很長的路要走。但是,谷歌并不是唯一一家對重視星際爭霸的大公司。周一晚些時候,F(xiàn)acebook發(fā)布了星際爭霸65000場人人對戰(zhàn)的原始數(shù)據(jù),來幫助機(jī)器人開發(fā)者。
然而,投入這么大血本絕不單單是為了樂趣。谷歌表示,它將利用DeepMind的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),削減公司數(shù)據(jù)中心的冷卻費(fèi)用。掌握星際爭霸可以讓軟件承擔(dān)更復(fù)雜、更有利可圖的工作。“從科學(xué)的角度來看,星際爭霸與現(xiàn)實(shí)生活的屬性非常相似,”紐芬蘭紀(jì)念大學(xué)的教授大衛(wèi)丘吉爾說。他曾為DeepMind提供有關(guān)星際爭霸工具的指導(dǎo),也曾組織過星際爭霸機(jī)器人競賽。“我們正在為現(xiàn)實(shí)中使用的技術(shù)做一項(xiàng)測試。”
研究人員使用非官方的開源插件,多年來為星際爭霸的原始版本制作了機(jī)器人。丘吉爾教授說,到目前為止,這些機(jī)器人水平一般,他們主要依靠的是設(shè)計師的戰(zhàn)術(shù),來建立自己對游戲的掌控,而并非機(jī)器學(xué)習(xí)。
向星際爭霸宣戰(zhàn)顯示了谷歌和Facebook的野心,也顯示了當(dāng)今最智能軟件的局限性。星際爭霸是一款即時戰(zhàn)略游戲,玩家可以在遙遠(yuǎn)的銀河系角落指揮一支外星軍隊。雖然這款游戲看起來不像圍棋或象棋那么令人望而生畏,但它向人工智能提出了更大的挑戰(zhàn)。在象棋和圍棋中,你可以看到對手的所有動作和棋子,是所謂的完全信息的博弈。而星際爭霸是一款不完全信息博弈的游戲。你無法看到對手所有的部隊部署或建設(shè)項(xiàng)目,這迫使你不得不采用自己所見以及思維模式,來預(yù)測他們可能的計劃。除此之外,星際機(jī)器人也不能太依賴超人類能力,快速地處理各種可能性。
圍棋棋局中有效位置的數(shù)目是1,后面跟著170個零。研究人員估計,想要達(dá)到星際爭霸的復(fù)雜性,后面需要至少再增加100個零。
“這是一個很大的進(jìn)步,”研究星際爭霸的DeepMind研究員OriolVinyals說。“這款游戲?qū)⒁笪覀冊谝?guī)劃、記憶以及如何應(yīng)對不確定性方面進(jìn)行創(chuàng)新。”
打敗星際爭霸需要做出很多突破。簡單地把當(dāng)前的機(jī)器學(xué)習(xí)算法指向過去游戲的新階段,來模仿人類是不夠的。“電腦將需要開發(fā)出適合自己長處的游戲風(fēng)格,比如在多任務(wù)處理方面,”MartinRooijackers說,他制造了領(lǐng)先的星際爭霸玩家LetaBot。他說:“機(jī)器人玩星際爭霸的方式與人類的方式不同。”
畢竟,萊特兄弟并沒有通過模仿鳥來讓機(jī)器飛起來。丘吉爾猜測,“星際爭霸”機(jī)器人要打敗人類還需要5年時間。
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