从“人工智障”到吊打玩家,AI又登顶一个领域

有没有想过,和你对战的操作像开挂、意识超前好几轮、打法战术流畅多变的王者级玩家,其实是人工智能?

我们听过太多AI从“智障”水平慢慢逆袭,超越并碾压人类的例子,在游戏领域也早就实现了。

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谷歌旗下,曾因开发AlphaGo而闻名于世的人工智能前沿公司DeepMind最近又出新招,面向电子竞技发起挑战。

这款由DeepMind制作的人工智能AlphaStar问世后,已实现了击败99.8%的《星际争霸》人类玩家的目标,并且在星际争霸II的神族、人族和虫族都达到了宗师级水平。研究成果都上了科学杂志《Nature》。

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从结果上来说,AI这次又有了新突破,但想让“智障”一样的AI从0起步,征服绝大多数玩家,这在游戏领域也不是什么容易的事。

何况这次挑战的还是《星际争霸》。

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作为一款即时战略游戏,星际的复杂度、信息隐蔽性、操作复杂程度在电子竞技领域一直是难上手游戏的代名词——相比《英雄联盟》、《王者荣耀》只需操纵1个英雄,星际200人口上限带来的操作要求成倍增长,而宏观上还要兼顾战术打法...

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可以说《星际争霸》是最难的电子竞技游戏。也正是因为其难度,星际争霸也一直都是全世界AI团队挑战的试炼场之一。

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(2018年星际争霸AI大赛冠军团队三星SDS成员,在2,600 场比赛中拿下2,484场,以96%胜率夺冠)

这“最后一个游戏高地”,也已经被AI攻破了。

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(当然,最顶级的职业玩家仍然坚守最后的壁垒,但被突破也许只是时间问题)

也正是因为星际这游戏太复杂,研发团队准备了很多年,做了大量工作。

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对AI来说,挑战星际的困难点反而不在那眼花缭乱的操作要求上。

像职业选手训练一样,每次测试前,团队都会给AlphaStar搞训练计划。不一样的是,训练选手们是为了提高反应力和精度,训练Al是相反的。

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(看不懂吧...姬也看不懂是啥)

在今年1月与职业玩家MANA和TLO的对战中,AlphaStar的操作被精准的限制在了450APM(每分钟操作次数),毕竟是AI,在这点上不能欺负人类玩家,不然就成开挂胜之不武了。

没有迷雾全开,没有爆发操作,AI战胜人类靠的是宏观和微观的战略决策。

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(人类职业玩家、AlphaStar的APM对比图)

团队测试的时候还分了两种情况:通知玩家对面是AI和隐瞒身份对战,也是为了保证公平。

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(AlphaStar的星际争霸战绩)

仔细研究27天后,AlphaStar碾压一切低级选手,并且在与高等级玩家的对抗中获了90场61胜的好战绩。

在团队DeepMind看来,打成这样算成功了。

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我们知道人工智能在快速发展,而在游戏领域,AI同样早已翻山越岭,不再是“人工智障”的大众印象了。

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“人工智障”爱酱

毕竟平时接触的游戏里,带电脑模式、人机对抗的AI要不是靠设定提高操作上限,基本都是新手们玩的。

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(CF人机模式,虽然高难度下的人机像开挂一样点到即死,但老玩家一对一想赢还是轻轻松松)

更不要说游戏里傻乎乎的NPC们了...

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而实际与印象是截然不同的——AI征服星际争霸并不是始发站,而很可能是终点站了。

不少游戏已经倒在了AI的征途上,这里就有我们所熟知的《DOTA2》。

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另一家大有来头的人工智能研究公司,OpenAI,就是火星达人,特斯拉老板埃隆·马斯克的AI公司,在dota2上早已完成了征服成就。

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在2017年的dota2世界邀请赛上,OpenAI便已经在一场1v1表演赛中战胜了Dota 2职业玩家Dendi(Danil Ishutin)。

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之后升级版的OpenAI Five更是实现了“一个人就是一支队伍”的超级游戏达人:五个独立AI可以在没有任何人类的统一指挥下进行比赛的团队配合。

也就是说,AI早在17年就能做到蹲草丛、抱团推进、团战等一系列操作了...

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这已经达到了世界1%的人类玩家水平。

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而在竞技之外的其他类型的老游戏上,AI可想而知的吊打人类。

诞生于1984年的平台游戏《蒙特祖玛的复仇》,自发售以来就以难度变态闻名,折磨了游戏玩家几十年。

为了寻找宝石打开宝藏,玩家需要翻越各种布满怪物和陷阱的房间。而游戏仅第一关就有24个房间。简直是搞心态...

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(蒙特祖玛的复仇的第一个房间)

30年后的2015年,人类玩家在游戏中的平均得分也就4700分。

那么AI搞了多少分呢?

DeepMind团队仅仅以一种可以从YouTube视频中学习《蒙特祖玛的复仇》玩法的机器模型(不就是云玩家吗??)为基础,就让AI在游戏第一关中取得了38000分。

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看看翻了十倍的记录,人类是别想打破了:后来OpenAI团队以74500分的成绩反超过去了。

从《蒙特祖玛的复仇》到《DOTA》再到《星际争霸》,这几个人类玩家入门都很头疼的游戏现在都成了AI训练场...

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(《蒙特祖玛的复仇》成为AI训练工具)

这几个游戏都被碾压了,更不要提其他游戏了。

《任天堂明星大乱斗DX》曾是IBM超级电脑“深蓝”的训练选项。

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还有《太空侵入者》等雅达利游戏。

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《吃豆人》、《真人快打》等街机主打游戏。

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甚至《愤怒的小鸟》等手机游戏都成了AI练级的地方。

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学习游戏,打败游戏,AI甚至还可以通过电子游戏来改变现实。

游戏《侠盗猎车手5》中,在预设的交通规则、物理法则以及道路规划下,AI完全可以在一个完全虚拟的游戏中测试自动驾驶汽车算法。

这样的方式不仅可以避免不必要的干扰,并保障安全,而且收集数据的速度也可以比现实实验快一千倍。

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2016年3月,顶尖围棋棋手李世石与AlphaGo的总比分定格在1:4,次年5月,世界排名第一的围棋大师柯洁0:3再次被AI打败。

2017年12月,谷歌推出具备自主研究功能的AI:AutoML。而由它自主研发的子AI:NASNet,性能完胜其他人类造物。

2018年5月,谷歌公开宣布他们发明的人工智能已经可以预测病人是否会在住院后24小时内去世,准确率高达95%。

自AI在人类引以为傲的领域上战胜人类,到机器甚至可以判断一个人的生命,时间不走两年。

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(AI自我孕育的成功代表NASNet架构图)

人类从爬行的古猿逐步成长到现代,花去了500万年的时间。而科技魔力下的AI也在以恐怖的速度进化,在人类的帮助下攻克一个又一个领域。

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电影、游戏、动漫里讲不完的AI故事,距离现实越来越进。

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(《底特律:变人》中AI机器人的发展带来了严重的社会危机)

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(《可塑性记忆》中以记忆为另一种生命的智能机器人)

我们向往AI时代对人类未来生活的改变,也报有同样程度的担忧。

AI征服《星际争霸》,登顶游戏,下一个挑战又在哪里?

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修改于 2019-11-08 11:40

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