追求永無止境 谷歌人工智能向《星際爭霸》宣戰(zhàn)

• 2017年8月15日 ZhouXun來源：網易智能 260 9
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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在，谷歌的DeepMind又在瞄準一款關于宇宙戰(zhàn)爭的多人游戲“星際爭霸2”。

在圍棋界實現“無敵”之后，谷歌人工智能又將游戲作為了下一次征服的目標。近日，谷歌正式向《星際爭霸》“宣戰(zhàn)”，期望通過這款游戲推動機器學習技術進一步成長。

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在，谷歌的DeepMind又在瞄準一款關于宇宙戰(zhàn)爭的多人游戲“星際爭霸2”。

沒人指望機器人能在短時間內贏得比賽。

但是，萬一機器真的獲勝，那可比贏得圍棋的成就大得多，并不僅僅是因為星際爭霸是是一款專業(yè)電子競技，每個月的累計觀看量能達到數百萬小時。

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器人。機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游戲中獲取大量數據，這些數據對機器人的開發(fā)至關重要，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據提供給學習軟件的早期結果，顯示出機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，Facebook發(fā)布了星際爭霸65000場人人對戰(zhàn)的原始數據，來幫助機器人開發(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的機器學習技術，削減公司數據中心的冷卻費用。掌握星際爭霸可以讓軟件承擔更復雜、更有利可圖的工作。“從科學的角度來看，星際爭霸與現實生活的屬性非常相似，”紐芬蘭紀念大學的教授大衛(wèi)丘吉爾說。他曾為DeepMind提供有關星際爭霸工具的指導，也曾組織過星際爭霸機器人競賽。“我們正在為現實中使用的技術做一項測試?！?/p>

研究人員使用非的開源插件，多年來為星際爭霸的原始版本制作了機器人。丘吉爾教授說，到目前為止，這些機器人水平一般，他們主要依靠的是設計師的戰(zhàn)術，來建立自己對游戲的掌控，而并非機器學習。

向星際爭霸宣戰(zhàn)顯示了谷歌和Facebook的野心，也顯示了當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項目，這迫使你不得不采用自己所見以及思維模式，來預測他們可能的計劃。除此之外，星際機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目是1，后面跟著170個零。研究人員估計，想要達到星際爭霸的復雜性，后面需要至少再增加100個零。

“這是一個很大的進步，”研究星際爭霸的DeepMind研究員Oriol Vinyals說?！斑@款游戲將要求我們在規(guī)劃、記憶以及如何應對不確定性方面進行創(chuàng)新?！?/p>

打敗星際爭霸需要做出很多突破。簡單地把當前的機器學習算法指向過去游戲的新階段，來模仿人類是不夠的?！半娔X將需要開發(fā)出適合自己長處的游戲風格，比如在多任務處理方面，”Martin Rooijackers說，他制造了領先的星際爭霸玩家LetaBot。他說：“機器人玩星際爭霸的方式與人類的方式不同?！?/p>

畢竟，萊特兄弟并沒有通過模仿鳥來讓機器飛起來。丘吉爾猜測，“星際爭霸”機器人要打敗人類還需要5年時間。

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