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繼圍棋之後遊戲也被AI攻陷,10:1碾壓《星海爭霸2》職業玩家

1月25日,谷歌旗下DeepMind開發的人工智能AI(AlphaStar)在《星海爭霸2》中擊敗了2位人類職業玩家。在YouTube和twitch上播放的比賽中,AI玩家在連續10局中反覆擊敗人類。

星海爭霸

而《星海爭霸2》這類遊戲被稱為人類智力的最後陣地,由於它具有豐富的多層次遊戲玩法,旨在挑戰人類的智力。因為高度複雜性和策略性,這款遊戲成為史上規模最大、最成功的遊戲之一,玩家在電子競技比賽中競爭了20多年。

星海爭霸

與兄弟AI AIphaGo登頂的圍棋所不同的是,《星海爭霸2》是不完美資訊系統,有著阻礙資訊順利獲取的戰爭迷霧,除此之外,操作的部門數量和頻率較大,且存在多線作戰,需要同時兼顧後方經營,和前方多線戰事。顯然,在多線決策方面AI的優勢要比線性思維的人類要大得多。

星海爭霸

對於擔心失業的影片遊戲玩家來說,這不僅僅是個大新聞。

它也展示了現代機器學習技術的非凡力量,並證實DeepMind以令人驚訝的新方式應用這些技術超越人類方面處於領先地位。《星海爭霸2》是一款比國際象棋複雜得多的遊戲。雖然AlphaStar尚未與世界上最好的遊戲玩家較量,但這與IBM的“深藍”(Deep Blue)與加裡·卡斯帕羅夫(Garry Kasparov)之間的國際象棋比賽有很多相似之處,後者改變了我們所知道的電腦功能。

人工智能

這再次提醒我們,先進的AI正在到來。

為什麽都對AI打遊戲有著濃厚的興趣,並不是一個偶然。

對於AI研究者來說,這些遊戲天然為人工智能提供了一個比真實世界更簡單的互動環境,又能為AI設定一個清晰的目標,同時,還提供了一個簡單易用的衡量標準。

人工智能

AI從遊戲中學到的策略,對於現實世界中的其他領域的決策來說也有參考價值。比如說DeepMind用來打磚塊的DQN,在對話系統、文本生成上就有著不錯的效果,也能用來控制機器人避障、導航。

和很多打電子遊戲的AI同樣用了深度強化學習算法的AlphaGo,就在圍棋界“獨孤求敗”之後找到了自己在現實世界中的價值,DeepMind說,他們期待用AlphaGo的算法,來解決蛋白質折疊、降低能耗、尋找革命性的新材料等等問題。

人工智能

實際上,從2016年開始,Google就開始在數據中心裡應用AlphaGo的算法,來控制風扇、冷氣機、窗戶、伺服器等等的電量。谷歌說,AI幫他們提高了大約15%的能源利用效率。

當然啦,大家也不用太過悲觀會被AI取代。曾聽過一個觀點並深以為意,那就是:AI目前仍無法感受到遊戲的樂趣,他只是為了遊戲而遊戲,在AI還無法出現感覺的情況之下,它與人類還存在著難以逾越的天塹。打個比方:現在流行說的閱讀空氣上,AI可是束手無策的。在無法感受的情況下,AI是不可能做出高於人類的思考的。

人工智能

不過令人震驚的是在2017年的時候,AI還並不能以碾壓的姿態面對人類,且人類取得了最後的勝利,短短2年時間整個局面完全翻轉,不得不佩服人工智能的深度學習真的太恐怖了,這進步可以說是日新月異,對於人類發展,AI在未來扮演的角色是不可或缺。

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