2016年暴雪嘉年華（BlizzCon 2016）上反響最不強烈的一項聲明，恰恰有可能是最具革命性的。

當天，《爐石傳說(shuō)》、《風(fēng)暴英雄》、《守望先鋒》和《暗黑破壞神3》引得臺下的暴雪粉絲陣陣歡呼，但谷歌DeepMind將與這家《星際爭霸2》的開(kāi)發(fā)商共同促進(jìn)人工智能研發(fā)的消息卻只是來(lái)了人們的低聲抱怨。

熱情不足或許源自興趣缺乏。畢竟，《星際爭霸2》的玩家憑什么對人工智能科學(xué)家的計劃感興趣呢？然而，倘若DeepMind與暴雪之間的合作能夠達到開(kāi)發(fā)者的預期，玩家也將從中獲得實(shí)際利益——甚至連很多視頻游戲領(lǐng)域之外的人也將獲益。

一段時(shí)間以來(lái)，人工智能已經(jīng)成為視頻游戲中不可分割的一部分。正如《星際爭霸2》制作總監克里斯·斯嘉蒂（CHris Sigaty）所說(shuō)，DeepMind的產(chǎn)品并非暴雪即時(shí)戰略游戲的第一個(gè)人工智能“玩家”。

各種游戲目前使用的都是腳本化的人工智能程序，這些程序的設計師和工程師都了解游戲的運行方式，他們將自己的能力植入到腳本中，然后向程序傳授一系列場(chǎng)景。例如，如果收集到X數量的資源，人工智能就應該在Z部隊上花費Y數量的價(jià)值。

“這些程序制作得都很詳細，與他們對戰都很有意思：有一些隨機的選擇，還有一些明確選擇。”斯嘉蒂說(shuō)，“他們可以拓展疆域，收集資源——這都是你需要在《星際爭霸2》里做的事情。但這些人工智能程序都是腳本化的。它們的行為可以預測，所以除非作弊，否則這些人工智能程序無(wú)法擊敗人類(lèi)。”

事實(shí)也的確如此，最優(yōu)秀的《星際爭霸2》電子競技選手經(jīng)常擊敗人工智能。DeepMind的目標是開(kāi)發(fā)一種能像人類(lèi)一樣玩游戲的人工智能程序，甚至有可能擊敗最優(yōu)秀的人類(lèi)玩家，從而拓寬深度學(xué)習技術(shù)的潛力。

DeepMind團隊已經(jīng)在游戲領(lǐng)域取得了一些成功：該團隊的人工智能程序AlphaGo今年3月以4:1的比分擊敗了世界頂尖圍棋選手李世石，一舉跨過(guò)了人工智能以往最大的障礙。

不只是游戲

DeepMind研究員奧里奧爾·溫亞爾斯（Oriol Vinyals）表示，《星際爭霸2》可以幫助人工智能取得重大進(jìn)步，因為這款游戲里的元素不是靜態(tài)的，而且沒(méi)有采用回合制，所以有助于為人工智能開(kāi)發(fā)創(chuàng )造基準。

“我們認為，《星際爭霸2》的復雜度讓我們現在可以測試幾年前無(wú)法處理的算法。”他說(shuō)。

在《星際爭霸2》里，玩家取得成功所需的很多信息最初都是隱藏的，所以需要偵查不同的地方，同時(shí)還要管理資源，組建部隊，以便探知對手的狀況。

靜態(tài)人工智能將屏幕上的活動(dòng)視作一個(gè)個(gè)的數據包，而DeepMind想要把《星際爭霸2》作為一種學(xué)習體驗，就需要隱藏這些數據——這一點(diǎn)跟人類(lèi)玩家基本相同。

“這一過(guò)程更加復雜，因為這款游戲隱藏了部隊，而玩家也不知道敵人在哪里。他的重點(diǎn)是規劃和資源管理，玩家還要考慮他們之前是否與對手有過(guò)對抗，以及如何利用這一知識接近對手。”溫亞爾斯說(shuō)。

“這些都是人工智能面臨的艱巨挑戰，我們需要在新的環(huán)境中處理這些問(wèn)題。關(guān)鍵在于，即使無(wú)法在短期內獲得成功，也可以開(kāi)始構建一個(gè)人工智能基準，一步步地推進(jìn)這項技術(shù)。另外，對外開(kāi)放之后，所有人都可以貢獻自己的想法，幫助我們改進(jìn)流程。”

暴雪與DeepMind之間的合作并非閉門(mén)造車(chē)。溫亞爾斯在暴雪嘉年華上表示，《星際爭霸2》的人工智能研究環(huán)境將向所有開(kāi)發(fā)者、業(yè)余愛(ài)好者以及希望參與其中的玩家開(kāi)放。

DeepMind向全球發(fā)出號召，因為他們需要整個(gè)世界幫助其克服這一重大挑戰。API計劃于2017年第一季度以游戲補丁的方式發(fā)布，并將作為免費的Starter Edition的一部分提供給玩家。但正如溫亞爾斯所說(shuō)，在正式發(fā)布前仍有很多工作要做。

“合作最近剛剛啟動(dòng)。”他說(shuō)，“第一步是建立環(huán)境，讓我們可以將人工智能程序植入其中，使之可以在玩游戲的過(guò)程中進(jìn)行觀(guān)察。我們正在集中所有精力來(lái)建造這一環(huán)境，因為我們必須向公眾發(fā)布這個(gè)環(huán)境。這必須成為其他人工智能研究人員的基準。有很多人在研究人工智能，所以確保他們都能使用這一環(huán)境是非常重要的。”

“下一步是推出這個(gè)程序，我們目前只進(jìn)行了簡(jiǎn)單處理。”

學(xué)習過(guò)程

“這是一場(chǎng)艱巨的挑戰。”斯嘉蒂說(shuō)，“必須解決一些重大的問(wèn)題。對深度學(xué)習而言，必須有一套系統，可以使之獲得一個(gè)與人類(lèi)看到的內容相似的學(xué)習環(huán)境。”

一旦建立了這樣的系統，便可將人工智能引入其中，然后開(kāi)始學(xué)習。為了完成閉環(huán)，DeepMind還需要確保人工智能能夠在這個(gè)環(huán)境中觀(guān)察和采取行動(dòng)。

雖然這種閉環(huán)的基本結構以前也曾使用過(guò)，但《星際爭霸2》卻可以更加深入地挖掘深度學(xué)習的潛力。相比于在雅達利游戲機上左右晃動(dòng)手柄或者識別19×19的圍棋棋盤(pán)，這種技術(shù)將實(shí)現巨大的進(jìn)步。

“在此之前，你可以從你所關(guān)注的游戲中獲取數據流，無(wú)論是人類(lèi)玩家與人工智能對戰，還是人類(lèi)玩家之間的對戰都可以。”斯嘉蒂說(shuō)。通過(guò)這種方式，即可了解游戲中的各種運行規則和模式。

“我們正在開(kāi)發(fā)和即將推出的API無(wú)法看到這些數據，因為它并沒(méi)有進(jìn)行探索。它把游戲里的數據當做一種視覺(jué)格式，于是，一個(gè)會(huì )學(xué)習的人工智能程序可以吸收這些信息，并開(kāi)始像人類(lèi)一樣玩游戲。”他說(shuō)，“這之所以令人興奮，是因為我們接下來(lái)討論的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和深度學(xué)習。我們并不知道結果會(huì )是什么。”

如果取得成功，DeepMind和暴雪都將從中獲益。從游戲角度來(lái)看，暴雪可以將該項目視作一種改進(jìn)《星際爭霸2》使用體驗的方式，拋棄可以預測的腳本化人工智能，提供對發(fā)行商及其玩家都更有吸引力的新技術(shù)。

“我們希望開(kāi)發(fā)出一套沒(méi)有預先設定的程序，可以通過(guò)觀(guān)察人類(lèi)玩家的玩法不斷學(xué)習——即便它可能無(wú)法達到人類(lèi)玩家的水平，但仍然可以為玩家提供與以往不同的且變化多端的新挑戰。”斯嘉蒂說(shuō)。

這種深度學(xué)習有望向人工智能揭開(kāi)運行模式、常見(jiàn)錯誤、勝利條件的神秘面紗，還可以揭示出究竟到什么時(shí)候，一個(gè)玩家注定會(huì )勝利，另外一個(gè)玩家注定會(huì )失敗。

“最終可以判斷某個(gè)做法究竟是好是壞——但我們現在還無(wú)法判斷何時(shí)才能實(shí)現這一目標。”斯嘉蒂說(shuō)，“這樣就能開(kāi)發(fā)出一個(gè)教練，告訴玩家‘現在建造這個(gè)部隊比較好’。它還可以為正在學(xué)習的玩家提供建議，告訴他們哪些人不會(huì )知道某些游戲技巧。”

電子競技

斯嘉蒂表示，如果真的能夠實(shí)現這種水平，就可以解決暴雪及其玩家面臨的一些地域問(wèn)題。電子競技觀(guān)察者都發(fā)現一個(gè)現狀：韓國玩家在各類(lèi)比賽中占據主導，而部分原因在于他們的家庭環(huán)境允許其與世界頂尖選手對抗。這一點(diǎn)在《星際爭霸2》中體現得尤為明顯。其他地方的玩家很少有機會(huì )與才華橫溢的對手對抗，因此提升的潛力也很有限。

“如果這項技術(shù)取得成功，玩家水平的提升就不會(huì )受到地域的限制，而最頂尖的選手也可以改進(jìn)自己的水平。”斯嘉蒂說(shuō)，“一旦超過(guò)某個(gè)門(mén)檻，就會(huì )釋放很大潛力。

溫亞爾斯認為，使用人工智能的確可以達到這樣的潛力，因為游戲領(lǐng)域之外的很多技術(shù)問(wèn)題都非常相似。使用游戲幫助人工智能程序學(xué)習如何采取最佳行動(dòng)是非常明智的，這可以模擬變量眾多的復雜環(huán)境。

“一方面，我們可以同時(shí)利用多個(gè)數據中心監控許多游戲，測試許多想法。”他說(shuō)，“這都可以用游戲分數來(lái)衡量——這樣一來(lái)，我們就可以嘗試著(zhù)改進(jìn)算法。一旦我們認為達到了某種突破，便可以將這些工具應用于現實(shí)。”

作為人工智能影響現實(shí)世界的最新實(shí)例，谷歌今年7月披露，DeepMind人工更智能技術(shù)幫助該公司將數據中心的電費降低了40%。人工智能已經(jīng)可以融入學(xué)習環(huán)境，并大幅改進(jìn)系統用電模式。

雖然谷歌通過(guò)可再生能源為數據中心供電的計劃尚未落實(shí)，但DeepMind已經(jīng)向降低能耗和成本的方向邁出了一大步。

“這跟游戲很相似。”溫亞爾斯說(shuō)，“人工智能程序會(huì )觀(guān)察房間不同位置的溫度，然后采取優(yōu)化措施冷卻數據中心。最終的方案比這更加復雜：既要減少開(kāi)支，又不能破壞服務(wù)器。但有很多擁有游戲經(jīng)驗的并行程序，因為人工智能程序/環(huán)境范式很強大，也很通用。”

“游戲可以更快地測試和改進(jìn)算法開(kāi)發(fā)過(guò)程。一旦你提取數據，就可以看到更廣泛的應用。無(wú)論從開(kāi)發(fā)還是研究的角度來(lái)看，這都是人工智能的好時(shí)候。”

雖然聽(tīng)起來(lái)有些奇怪，但暴雪與DeepMind的合作只是《星際爭霸2》非凡歷史上的最新節點(diǎn)。該系列游戲的第一版主要是為了應對電子競技的崛起。由于該游戲在韓國廣泛流行，也在一定程度上刺激該國投資建設互聯(lián)網(wǎng)基礎設施。

如今，該游戲又在人工智能的發(fā)展過(guò)程中扮演了重要角色。這種進(jìn)步確實(shí)令斯嘉蒂感到意外，他從第一代游戲開(kāi)始就一直任職于《星際爭霸》團隊。

那么，《星際爭霸》接下來(lái)又會(huì )向什么方向發(fā)展？

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