序列化02
人人都会喜欢的游戏。光是玩就浪费了。
系列报告
第三次会议游戏是人工智能的“摇篮”。
2019.3.4

2016 年 3 月,当围棋选手李世石 (Lee Sedol) 与 DeepMind 的人工智能 (AI) AlphaGo 进行一场比赛时,深度学习的力量在全世界广为人知。结果AlphaGo以4胜1负的压倒性胜利,推翻了此前李世石占据上风的预测。即使在这场比赛之后,DeepMind 仍开发了一种名为 AlphaZero 的自学习人工智能,它证明了其在围棋、将棋和国际象棋方面超越人类的能力。通过这一系列的努力,DeepMind 的目标并不是开发强大的游戏 AI。在人工智能研究人员中,有一种说法是“游戏是人工智能的摇篮”。这是因为规则明确、胜负明确的智力游戏更容易磨练创造智能机器的技能。此外,前沿游戏还让我们得以一睹未来将在多个领域部署的人工智能新技术,以及未来人类与人工智能的关系。本系列解释了将游戏用于娱乐以外目的的尝试。第 3 部分重点介绍尖端视频游戏并解释其中使用的 AI 技术。思考未来的人工智能。
游戏是简化日常生活和社交活动中经历的事件、明确规则、明确赢家和输家的东西。将棋是战斗的简化版,围棋是国家间领土争端的简化版。这就是为什么历史上许多军事将领和武将都喜欢这些游戏的原因(图1)。
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游戏是通过涉及复杂元素的真实战斗进行战斗的训练场。大胆的策略和战术,如果在实战中失败就会导致惨败,可以在游戏中轻松尝试。当然,真正的战斗中的输赢所决定的因素远比游戏中的输赢要多得多。尽管如此,通过游戏磨练出的战略眼光和战术技巧在现实战斗中还是非常有用的。出于同样的原因,每天在诡计多端的政治世界和竞争激烈的商业世界中奋斗的人也往往会喜欢游戏。
与围棋和将棋相比,现代视频游戏可以让玩家体验更接近现实的情况。在历史模拟游戏中,你可以体验到不仅考虑军事人员,还考虑人员和领土管理等更复杂因素的情况下的阵地争夺战。通过角色扮演游戏(RPG),您可以体验冒险家和英雄的野心、发挥朋友个性的团队合作以及挑战感和成就感。然而,无论游戏多么复杂,规则都是明确的,胜负也是明确的。这些逼真的视频游戏技术也被用于航空公司飞行员和医生的模拟器中,以磨练他们的判断力和技能。
视频游戏已成为磨练人工智能和物联网等信息处理技术的完美试验场。人工智能可以判断自动驾驶汽车在公共道路上的情况,而物联网可以可视化人们日常生活的健康状况,它们被用于极其复杂的环境中,需要证明其有效性。在这些尖端应用中有效的提示可以在更接近现实的视频游戏中使用的信息处理技术中找到。此外,由于视频游戏是人类面对计算机玩的,因此未来人类和计算机之间的关系变得清晰。








