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自古AI顶流发端于游戏?盘点两者的前世今生
2023-04-01 11:54:12 来源:科创板日报 编辑:news2020

《科创板日报》4月1日讯(编辑 郑远方)或许还有人记得四年前一场Dota 2的5v5人机决战,AI队伍“碾压”TI8(第八届Dota2国际邀请赛)世界冠军队OG,连胜两局。而在这两局对战中,人类仅推掉了对面两座外塔,甚至在最惨烈的第二局中,OG击杀人头数只有个位数。

这是人工智能第一次在电子竞技游戏中击败世界冠军。这支AI战队名为OpenAI Five,此前它已战胜多位业余玩家,在这场人机对战的三个月之后,其背后公司正式获得微软10亿美元投资——OpenAI,在2023年的今天,这个名字对全球而言都不陌生。

游戏是OpenAI最初的愿景。公司当时计划开发一个机器人,让它从零开始,自己一遍遍玩游戏,直到自学成才成为高水平玩家。


(资料图片仅供参考)

由此,Dota 2成为OpenAI的第一个重大项目。在这款极为复杂的游戏中,AI一开始只会在地图上闲逛,但几小时后,它已学会基本技能。对于人类而言,需要1.2万-2万小时的训练才可以成为专业选手,而OpenAI每天的训练量等于100个人类一生的训练量。

这便是OpenAI所采取的训练模式,即强化学习——在Dota 2中的经验也为日后的ChatGPT奠定了基础。OpenAI首席科学家Ilya Sutskever将Dota 2项目视作ChatGPT的发展起点

“从Dota 2的强化学习迈向人类反馈的强化学习,再加上GPT的技术基础,最终成就了今天的ChaGPT。”

▌AI与游戏的渊源

谈起OpenAI Five与OG的对局,不免会让人联想起1997年IBM深蓝(Deep Blue)打败世界国际象棋卫冕冠军Garry Kasparov,想起2016-2017年AlphaGo击败李世石与柯洁。而国际象棋与围棋,很大程度上来说也算得上是战术性游戏。

若再向时间深处回溯,AI与游戏的渊源甚至能追溯到计算机发展的历史尽头

上个世纪40年代末50年代初,计算机科学之父Alan Turing便试图通过国际象棋游戏编程,来测试计算机能否“智能地”解决游戏中的问题;

IBM计算机科学家Arthur Samuel发明了初版强化学习模型,将其用于跳棋游戏自我对战。

游戏成为了滋养AI的沃土,也是见证AI荣耀的竞技场。

▌一条通往通用人工智能的必经之路

正如人类多通过考试与竞赛证明自身能力,AI同样也需要类似基准来测试智能水平。游戏由此脱颖而出,成为AI领域中最多用的“水平考试”,也铸就了AI发展的一个个荣耀勋章

但与此同时也衍生出了一个问题,例如数学成绩突出的人不一定学得好语文或英语,会下国际象棋的AI不一定会下中国象棋,为某个特定游戏胜利所设计的AI并不一定能将经验迁移至其他游戏。

那到底什么样的游戏AI算聪明?通用电玩比赛(General Video Game Playing Competition)得以诞生,意在检验AI能否成功过关多种游戏。

正所谓“少林有七十二艺,功夫既有不同,练习之法,亦必各异。学者苟能尽之,则无敌于世矣。”通用游戏(General Game Playing)也被看作通向通用人工智能的必经之路

值得一提的是,与OpenAI Five类似地,腾讯也曾推出策略协作性AI“绝悟”,并在2021年举行过一场与职业选手对决的王者荣耀表演赛,马化腾将这场比赛形容为“最高水平的AI竞技”——从技术层面而言,这个升级版“绝悟完全体”已掌握了王者荣耀中所有英雄的全部技能,达到全英雄职业电竞水平。而OpenAI Five之前仅会操纵瘟疫法师、火枪、毒龙、冰女和巫妖5个英雄。

▌AI“反哺”游戏

当然,也许有人会说,在游戏中的种种亮眼表现不过是AI依靠算力堆积取得的胜利,不过是再次证明了计算机算力强过人类大脑。

但事实上,AI也已开始对游戏展开“反哺”。随着AI技术发展,人们可以为游戏中设计出全新的核心玩法,设计出更好的音乐、画面、角色乃至剧情,还可以提供更为个性化的游戏体验。

在今年这场由ChatGPT掀起的AI风暴中,游戏已成为AIGC应用的主战场之一。微软、腾讯、育碧、Roblox等一众大厂先后推出AIGC游戏生成工具,可以帮助创建虚拟城市等场景、创建NPC、自动生成NPC脚本、编写剧情、创建任务内容、生成代码片段、生成游戏物件纹理等。

实际上,早在2016年,已有游戏公司将AIGC相关技术融入开发管线

《无人深空》(No Man"s Sky,也译作“无人之地”)是一款主打太空探索的第一人称动作冒险游戏。玩家可以自行探索随机生成的确定性开放宇宙,其中包括数以亿计的各类行星,而行星上都有各自的动植物群。

如此庞大的工作量背后,《无人深空》团队却仅有四个人,他们倚仗的便是AI技术。游戏主要靠程序自动生成,因此可以在短时间内生成数万亿个星球。为了提升系统生成效率,这个四人团队还积累了一整套世界生成规则。

▌结语

在AI发展历程中的每一个重要节点上,多能见到游戏的身影——OpenAI依靠Dota 2赢得比尔•盖茨关注与10亿美元投资;深蓝与AlphaGo凭借棋局一战成名。

曾经对于普罗大众而言,AI的发展进程也许只藏在晦涩难懂的论文数据之中、在深奥费解的代码背后,与日常生活似乎难有关联。也正是游戏,让AI离人们更近一些,让旧时王谢堂前燕,得以向寻常百姓家飞去。

正如《人工智能玩游戏(Playing Smart: On Games, Intelligence, and Artificial Intelligence)》一书所说,“游戏是人工智能的过去、现在与未来”。若日后某一天,哪款游戏又孕育出了可与ChatGPT媲美的AI,或许也不足为奇。

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