AI 用游戏大胜人类的背后，其实是生物学

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。

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。

（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.