AI 用游戏大胜人类的背后,其实是生物学

By 超神经

美国当地时间 6 月 25 日,OpenAI 宣布由其研发的 5 个神经网络组成的 AI 算法 OpenAI Five,已经能打败 Dota2 的人类玩家队伍,这是 AI 首次在 Dota 2 五对五团战中打败人类,且平均天梯分数超过 4200 分。不过目前被 AI 击败的人类团队均为业余玩家,OpenAI 表示,将在今年 8 月份的 Dota 2 – The International 2018 赛事期间,与国际顶尖职业团队一决高下。

细思恐极,未来我们玩游戏时,对面的玩家是人还是 AI 真的分不清了。请答应我,不要教 AI 装女声小姐姐来欺骗我们的感情。

AI 基本在所有游戏里都战胜了人类

早在 1997 年,IBM 的「深蓝」击败了当时的国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,这是机器第一次在比赛中击败世界冠军。到本世纪早中期,这项技术已经进步到了一定程度,在几乎所有不同玩法的国际象棋中,机器都在不断地打败国际象棋大师。

于是计算机科学家们又把研究的注意力转向围棋,这是一个来自中国的古老的策略游戏,非常容易学会,但是很难做到精通。

卡内基梅隆大学的一个研究小组在 2017 年 1 月举办了一场更加公开的活动,当时它的 Libratus AI 系统花了 20 天时间,与四名专业的扑克玩家一起玩了 12 万局无限注的德州扑克。

在经过近一个月的不间断游戏之后,这台机器总共赢了 170 万美元,而这 4 位专业人士中的每一位都损失了数千美元的虚拟货币。

AI 用游戏大胜人类的背后,其实是生物学

2017 年 5 月,AlphaGo Master 打败了柯洁——世界上排名第一的围棋选手。在 AlphaGo 和柯洁对战的三场比赛中,这台机器一直处于优势地位。

到 2017 年 12 月,DeepMind 推出了一个更先进的系统版本。这款名为 AlphaZero 的新人工智能可以在几小时内掌握多种游戏,简直太 IMBA 了。

先解决生物学问题,再解决技术问题

在这些游戏中,不可否认 Dota2 是难度最高、策略最为复杂的游戏之一,大部分时间里,玩家都面临着在需要在游戏中探索方位。

所以首先需要解决的就是角色的导航问题,这时候就先要邀请生物学家先来解释,人脑是如何进行导航的。

探索人脑的奥秘可以说是一件难度系数 9.9 以上的任务,但站在巨人肩上的 Deepmind 不费吹灰之力就找到了问题的答案。这里要特别感谢 2005 年诺贝尔生理或医学奖获得者英裔美国科学家 John O’Keefe(约翰·奥基夫),及来自挪威的 May-Britt(梅-布里特)和他的丈夫 Edvard Moser(爱德华·莫泽)。

通过不懈努力历经千辛万苦,他们找到人脑 GPS 的核心——「网格单元」,这让 Deepmind 轻松发现人脑空间感知的关键。网格单元是一种神经元组织,由无数个网格细胞构成,主要功能是帮助人类及大多数哺乳动物给自己定位和导航。

当我们在移动时,网格单元会不断更新当前所在位置和周边环境,并记录下行走路径和历史位置,然后在大脑里绘制出一张虚拟地图,帮助大脑确定位置和方向。

每到一个新的地方,网格细胞就会自动绘制一张新的地图。也就是说你到过的地方越多,这张地图就越全,你的空间感知范围也就越大。

AI 版网格单元

在该成果的启发下,Deepmind 团队联合 UCL(伦敦大学学院)科学家,共同开发出一套递归神经网络系统。该系统在模拟小白鼠寻找方向的过程中,神奇的发现神经网络产生了类似网格单元在确定位置时的一些特征。

AI 用游戏大胜人类的背后,其实是生物学

(图注:神经网络生成的网格单元跟人类很类似)

通过进一步研究和改进,他们成功打造出神经网络版网格单元(也叫 AI 网格单元)。AI 网格单元不仅能判断自身位置,还能在复杂的环境里找到通向目标点的最佳路线。

这个发现让 Deepmind 团队喜出望外,他们迫切需要一次机会来秀一把真正的技术。于是,团队决定跳过小白鼠和大猩猩,直接向人宣战。

在一场与专业玩家对战的迷宫游戏里,搭载神经网络版网格单元的 AI 不仅在复杂的环境里找到方向,还准确计算出到目标点的距离,并找到最快行进路线(包括其他一些耗时较长的路线),成功战胜人类。

虽然只是在虚拟环境中取得胜利,但这意味着 AI 有能力在不借助 GPS 等外部数据的前提下,在实际场景中找到方向。因此,Deep mind 刷存在的同时,也不可否认这是一次里程碑式的胜利。

此前,AI 仅被证明在图像识别、棋牌游戏等领域有过人之处,但很少能在像导航这种主观认知领域超越人类。而这次 AI「进化」出自动导航功能,证明 AI 不仅能复制大脑,还能很好的理解大脑。

脑洞时间

可以预见的是,在未来 AI 将拥有更多可能性。依靠其强大的计算和学习能力,它能对同一个问题得出若干种解决方案,并找出最佳答案。

就游戏来说,如果不断去训练 AI 适应各种游戏环境,再配上 Google Assistant 真假难辨的声音。

我们怕是更难分清对面的游戏玩家,究竟是个小姐姐还是 AI 了。

所以 Sad.

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MMOG 大型多人在线网络游戏

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reinforce

[ˌri:ɪnˈfɔ:rs] vt. 强化

词组

graphicsrendering 图形渲染

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