「圍棋上帝」AlphaGo 在戰(zhàn)勝柯潔之后便宣布退役,成為圍棋界難以逾越的一座高峰。而其締造者 DeepMind 公司早就為人工智能準(zhǔn)備了下一個目標(biāo):《星際爭霸 2》(StarCraft)。
《星際爭霸 2》是由暴雪娛樂(Blizzard Entertainment)在 2010 年推出的即時戰(zhàn)略游戲,游戲劇情主要講述了在遙遠(yuǎn)未來,一場圍繞銀河系中心的種族之戰(zhàn)。由于游戲極其考驗玩家對資源的運(yùn)營策略,因此也被視為 AI 研究的突破點(diǎn)之一。
(《星際爭霸 2》游戲畫面,圖片來源:YouTube)
DeepMind 科學(xué)家奧利奧爾·溫雅爾斯(Oriol Vinyals)就曾是頂級的《星際爭霸》玩家之一,他曾提出這樣一個觀點(diǎn):
玩《星際爭霸》的 AI 需要有效地利用記憶力,能夠進(jìn)行長期戰(zhàn)略規(guī)劃,并根據(jù)新的信息不斷做出調(diào)整。如果我們開發(fā)的 AI 系統(tǒng)能掌握如此復(fù)雜多變的技能,那么最終這些技術(shù)也將被用于服務(wù)現(xiàn)實(shí)世界。
因此,早在 2016 年 11 月份,DeepMind 就宣布與暴雪娛樂合作,將針對《星際爭霸 2》展開一系列的研究實(shí)驗。而到了 2017 年 8 月 9 日,暴雪與 DeepMind 公開了這個項目的初步研究成果,將開放《星際爭霸 2》作為 AI 研究環(huán)境。這個人工智能環(huán)境包將包括:
在游戲中為開發(fā)者和研究員加入了人工智能 API,并且首次支持 Linux 環(huán)境 新增一個匿名游戲回放數(shù)據(jù)庫,并且在未來的幾周里,游戲回放數(shù)據(jù)將從 65000 份增加到 50 萬份 加入 DeepMind 開源工具集 PySC2,讓研究員可以輕松地調(diào)用暴雪底層的功能 API 新增一系列的 RL 迷你游戲,從而讓研究員能夠測試 AI 在特定任務(wù)下的性能 ……
(《星際爭霸 2》中訓(xùn)練 AI 的小游戲,圖片來源:DeepMind)
實(shí)際上,《星際爭霸》游戲里一直都有不同難度的 AI 存在,只不過這些 AI 是通過訪問游戲后臺、采集全局?jǐn)?shù)據(jù)來與玩家作斗爭,玩家和 AI 一開始就不在同一條起跑線上。而 DeepMind 的最終目的,是訓(xùn)練一個能在同等條件下與人類進(jìn)行競爭的 AI,這才是該項目最具挑戰(zhàn)性的地方。
一些人類習(xí)以為常的動作,要讓 AI 來做就得經(jīng)過不斷地訓(xùn)練。在接受 The Verge 采訪時,DeepMind 科學(xué)家奧利奧爾舉過這么一個例子:
在游戲中有一個名為「戰(zhàn)爭迷霧」的機(jī)制,黑霧籠罩了整個地圖,玩家需要經(jīng)過不斷地探索才能找出敵人。因此,對于 AI 來說,它必須記住「我曾在這里見過某個單位,但現(xiàn)在這個單位不見了,所以我要回去偵查一下,看看附近有沒有敵人的基地」。
對于人類選手來說,這是一個常識。但對于人工智能來說,這是一個值得學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)。這是《星際爭霸》與國際象棋最不同的地方,玩國際象棋的時候,雙方的環(huán)境一目了然,但在《星際爭霸》里,玩家無論何時都要了解自己周邊的環(huán)境。
(AI 眼中的《星際爭霸 2》,圖片來源:DeepMind)
目前,人工智能對《星際爭霸》的探索還處在非常早期的階段,不僅需要訓(xùn)練各種「常識」,而且在面臨突發(fā)情況時的應(yīng)變能力也有所不足(AlphaGo 就曾經(jīng)下棋下到崩潰)。這也就難怪 24 歲的頂級《星際爭霸 2》電競選手Byun Hyun Woo敢大放厥詞了:
至少在我的有生之年,我不認(rèn)為 AI 能夠打敗職業(yè)玩家。
AlphaGo 只用了一年就超越了柯潔,人工智能問鼎《星際爭霸 2》世界冠軍,要幾年?
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