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欢迎来到科普中国特别推出的寒假精品栏目“给孩子的高新科技课”!
人工智能作为当今最前沿的科技之一,正在以令人惊叹的速度改变着我们的生活。从智能语音助手到无人驾驶汽车,从 AI 绘画到机器学习,它为我们打开了一个充满无限可能的未来。本栏目将以通俗易懂的方式,用视频和文字给孩子讲述人工智能的原理、应用及其对社会的深远影响。
玩游戏这件事,怎么看都像是一个人类专属项目。可在 2021 年,腾讯推出的 AI“绝悟”在《王者荣耀》游戏上战胜了5位人类职业选手,引起了人们对 AI 玩游戏的关注。
其实在 2017 年前后,AI 玩游戏就已经火了一把,只不过当时 Alpha Go 玩的是棋类游戏,而不是大部分人习以为常的手机、电脑游戏。
可游戏本来就是给人娱乐消遣用的,怎么 AI 也玩起游戏来了呢?让 AI 玩游戏能有什么好处呢?
其实,让 AI 玩游戏这件事远比我们想象的要早得多。在 1948 年,图灵和同事钱伯恩共同设计了国际象棋程序 Turochamp。之所以设计这么个程序,图灵是想说明,机器理论上能模拟人脑能做的任何事情,包括下棋这样复杂的智力活动。
可惜的是因为这个程序太复杂了,在图灵去世之前,Turochamp 并没有在任何计算机上运行,只出现了一些受到 Turochamp 启发的国际象棋残局破解游戏。
国际象棋算是比较复杂的棋类游戏了,在同一时期,也有科学家研发了一些规则相对简单的棋类程序。
其中最有代表性的,要数 1950 年,一位名叫亚瑟·塞缪尔的科学家开发的西洋跳棋程序了。
最初,这款跳棋程序只能简单地跟人类棋手进行对弈,但后来,塞缪尔想给它增加一个功能,让它能够“自我学习”。这个跳棋程序能够和自己进行对弈,记录下这些对弈的结果,调整每一步的评分,最终提高自己的技术,这可以称得上是最早的能自我学习的棋类游戏了。
塞缪尔不断改进自己的跳棋程序,让它达到了顶尖的业余爱好者的水平。可因为当时计算机硬件的限制,塞缪尔的跳棋程序和最顶尖的人类棋手还有一定的差别。第一个打败人类西洋跳棋冠军的是 1989 年的一款叫“支奴干”的程序。
不过,西洋跳棋的规则相对比较简单,棋局也不如国际象棋那么复杂,人们还是想看到国际象棋领域的人机大战。如果 AI 能战胜人类顶尖的国际象棋大师,那毫无疑问将会证明自己的实力。
这场超级大战,发生在 1997 年。IBM 的超级计算机“深蓝”击败了国际象棋冠军卡斯帕罗夫。虽然此后,仍然有人类棋手向 AI 发起挑战,但已经无力回天,在国际象棋领域 AI 已经取得了彻彻底底的胜利。
证明了自己的能力之后,AI 并没有停下脚步,接下来,它们要在围棋领域向人类大师发起挑战。
围棋虽然只有黑白两种棋子,但围棋局势的可能性、复杂性比国际象棋要高多了,因此 AI 要想打败人类的围棋高手,还需要更多努力。
在深蓝战胜卡斯帕罗夫之后将近 20 年,DeepMind 研发的围棋机器人 Alpha Go 击败了人类围棋冠军李世石、柯洁。可以说至此,在棋类领域,AI 已经没有敌手了。
接下来,AI 开始转战其他领域。比如,DeepMind 开始训练一款叫 Alpha Star 的 AI,教它玩《星际争霸 2》这款即时策略游戏。在 2019 年,Alpha Star 也在这款游戏上达到了人类大师的水平。
GPT 的开发公司 Open AI,在 2017 年到 2019 年期间,也在训练 AI 玩游戏。当时它们玩的是《Dota 2》,并且在 2019 年 4 月,以 2:0 的成绩击败了当时的卫冕冠军。后来在为期 4 天的在线公开赛跟人类高手进行了 4 万多场比赛,赢得了 99.4%的比赛。
那问题来了,科学家们为什么要让 AI 去玩游戏?
这是因为,人们在训练 AI 玩游戏过程中用到的算法和技术,往往可以迁移到其他领域。比如 AlphaGo 的深度学习技术,在 AlphaFold 中也得到了应用,AlphaFold 帮助人类科学家解决了许许多多蛋白质折叠上的难题。
另外,AI 在玩游戏的过程中,需要根据对手的动作来预测下一个动作的可能性,这样的算法也可以应用在自然语言处理中。
再者,AI 玩游戏过程中涉及到的自主分类、决策、并不断自我优化的能力,在很多行业中都有应用。
总而言之,让 AI 玩游戏,并不是为了找事情让 AI 消遣,而是在解决复杂问题的过程中让 AI 变得越来越聪明。在这个过程中,我们不断优化 AI 算法,以迭代技术。
准确地说,“AI 战胜人类”这样的说法实为调侃,战胜人类的并不是 AI,打败人类的,还是人类的智慧。
监制|中国科学技术出版社有限公司、北京中科星河文化传媒有限公司
审核丨秦曾昌 北京航空航天大学 自动化科学与电气工程学院 副教授
原标题:《AI玩游戏比人好?但让AI 玩游戏有什么用啊...》
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