攻下象棋、圍棋、撲克之後,AI在遊戲上還怎麼玩

2017/05/16

導讀: 人工智慧日益複雜,和人類玩遊戲成為非常有技巧的事情。早在20世紀80年代,一名教師曾向我提出挑戰:寫一個叫作「井字棋」的遊戲程序,我不幸失敗了。但如今,我們花了大約一個小時編寫完這個程序。不可否認,計算機科學的進步走過了一段漫長的道路。幾十年前看似不可能的事情,在今天卻變得異常輕鬆。

OFweek機器人網訊:人工智慧日益複雜,和人類玩遊戲成為非常有技巧的事情。研究人員Arend Hintze對人工智慧和遊戲的發展前途展開了探索。早在20世紀80年代,一名教師曾向我提出挑戰:寫一個叫作「井字棋」的遊戲程序,我不幸失敗了。但就在幾周前,我向我的一位計算機科學研究所解釋了如何使用所謂的「極大極小演算法」來完成「井字棋」遊戲程序的編寫,最後我們花了大約一個小時編寫完這個程序。不可否認,多年來我的編程技能一直在提高,但計算機科學的進步也走過了一段漫長的道路。幾十年前看似不可能的事情,在今天卻變得異常輕鬆。

1997年,在一場六局國際象棋比賽中,一款名為「深藍」的IBM電腦擊敗了國際象棋大師Garry Kasparov,這令人們感到震驚。2015年,谷歌透露其DeepMind系統已經掌握了數個20世紀80年代的視頻遊戲,其中包括一個關鍵的制勝策略。

2016年,谷歌的AlphaGo系統在五局比賽中擊敗了排名第一的圍棋選手。對能在遊戲中擊敗人類的技術系統的探索仍在繼續。5月底,AlphaGo將會在烏鎮舉行的圍棋峰會上對戰世界上最優秀的選手柯潔。

隨著計算技術的提高和工程的改進,計算機甚至可以在我們本認為需要依賴於人類直覺、智慧、欺騙或虛張聲勢的遊戲中擊敗人類——比如撲克。最近我看到一段視頻,排球運動員練習對著機器人控制的橡膠手臂進行活動和刺擊,試圖阻止投籃。我得到一個教訓::當機器努力贏得勝利時,人類的努力是徒勞的。我們都想要一個完美的人工智慧系統來驅動我們的汽車,一個不知疲倦的系統在x射線中尋找癌症的跡象,這種想法是美好的。但說到遊戲,人類不想輸。幸運的是,人工智慧可以讓遊戲變得更有趣,甚至可以帶來無窮無盡的快樂。

今天的遊戲設計師們,他們編寫的東西比一部大片更賺錢,這說明了一個問題:打造一個不可戰勝的人工智慧系統是毫無意義的。沒有人想要打一場不可能贏的比賽。但人們確實想玩那種沉浸式、複雜和刺激的遊戲。即使是當現在最好的遊戲,玩了一段時間后也會變得不新奇。有趣的遊戲會讓玩家通過調整並作出反應來保持遊戲的趣味性,也許可以維持到永遠。所以,當我們在設計人工智慧系統時,我們不應該去看那些得意洋洋的「深藍」和「阿爾法」人工智慧,而是要去看獲得巨大成功的魔獸世界這樣的大型多人在線遊戲。這些遊戲都是圖形設計的,但它們的主要吸引力在於其互動性。

大多數人似乎都不喜歡像國際象棋和圍棋這樣極其複雜的邏輯謎題,而更傾向於富有意義的人脈圈子和社區活動。這些大型多人在線遊戲的真正挑戰在於如何保持玩家每一次的全新體驗,而不是他們是否能被智能(人為或非人為)打敗。目前,很多遊戲環境允許玩家之間進行充分的互動。在地牢里的小隊中扮演的角色是明確的:戰士們遭到傷害,治療者幫助他們從傷痛中恢復過來,而脆弱的巫師們則從遠處施展魔法。想想傳送門2,這是一款多人遊戲,完全集中在機器人協作上,讓他們在迷宮般的認知測試中迷失方向。一起探索世界可以讓你和朋友們擁有共同的回憶。但對這些環境或基本布局的任何改動,都必須由人類設計師和開發人員做出。

在現實世界中,改變是自然發生的,沒有監督、設計或人工干預。玩家可以學習,生物也會適應。有些生物甚至會共同進化,對彼此的發展作出反應。(在武器技術軍備競賽中也出現了類似的現象)如今的電腦遊戲缺乏這樣的複雜性。出於這個原因,我認為開發出能夠玩現代遊戲的人工智慧並不會對人工智慧研究有實質性的推進。一款值得玩的遊戲應該是不可預測的,因為它能適應,保持永久的新穎性,並且它是通過玩遊戲創造出來的。未來的遊戲有待發展。遊戲的角色不應該只是做出反應;他們需要探索,看到弱點,學會合作。

我們知道,達爾文的進化論和他的學問是地球上所有新奇事物的驅動因素。這也可能是推動虛擬環境變化的原因。進化論可以解釋自然智慧的創造。難道我們不應該把開發人工智變成進化人工智慧嗎?包括我自己和我的同事Christoph Adami在內的幾個實驗室正在研究「神經進化」。

在計算機中,我們模擬複雜的環境,比如道路網路或生物生態系統。我們創造出虛擬的生物,並挑戰它們,讓它們進化出成千上萬的虛擬後代。進化本身就是最好的驅動力,或者可以說是最好的適應環境的有機體,它們就是存活下來的生物。今天的AlphaGo正在進行這一過程,通過不斷地和自己玩遊戲,分析頂級圍棋冠軍的遊戲記錄來學習。但它不會像我們一樣學習,體驗無人監督的實驗。而且它不能適應一個特定的對手:對電腦玩家來說,最好的動作是認定的,不考慮對手的風格。從經驗中學習的程序是人工智慧的下一步。它們會讓電腦遊戲變得更有趣,讓機器人不僅能在現實世界中發揮更大的作用,還能讓機器人在運行中適應它。

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