马斯克、Google都在做,AI能完胜人类电竞选手?

当AI遇上电竞,不只是一场机器人与人类的竞赛。AI可以透过自主学习,开发出新战法协助训练选手,而高度复杂的游戏也能帮助AI更精准。

从信心满满到麻木绝望,这是有“不败少年”之称的韩国棋士李世乭,在2016年与Google开发的人工智能AlphaGo对弈的心情转折。

从李世石败给人工智能(AI)开始,一般大众逐渐正视AI的潜在发展性,而相较于双方都能掌握赛局全面资讯的围棋,在电竞中,因为仅能掌握视野里的片段信息,且是动态进行、反应时间短暂、复杂度远远高出许多,这也是为什么像DeepMind、OpenAI这些人工智能公司都纷纷将AI与电竞结合,不论是训练选手,或是击败选手,AI让我们看见电竞的另一种可能。

今夏挑战团体战,OpenAI再度获胜

“如果你不关心AI的安全性,现在应该要这么做,AI造成的威胁比朝鲜更高。”特斯拉执行长马斯克(Elon Musk)会这么说,是因为由他创办的非营利人工智能组织OpenAI,开发出的AI机器人,2017年成功在电竞游戏《Dota 2》中击败人类选手。

OpenAI技术长葛瑞格.布洛克曼(Greg Brockman)表示,OpenAI完全是透过自学,训练出一套专属的战略玩法,且整个训练过程仅花了两周,赛后马斯克表示,“这是OpenAI首次在比围棋更复杂的电竞项目中击败人类。”一席话暗指OpenAI的成就胜于AlphaGo。

不过这么说或许不全然公平,曾在Google大脑团队工作过的研究员丹尼.布里兹(Denny Britz)认为,OpenAI击败人类并没有实质上的重大突破,因为这场比赛采一对一的模式,并非一般电竞比赛的多人团体战,在战术规划、协作能力等,复杂度根本不能相比。

此外,OpenAI是由《Dota 2》的API(应用程序接口)制作,因此机器可以事先掌握像是准确攻击距离数值,这些人类选手无法得到的游戏资讯,因此在基础上本身就不公平。布里兹认为AI并未有突破性的进展,只是研究人员用正确的方式绕过现有技术的限制来解决问题,并直言AI要在电竞中击败人类,还需要至少一、两年的时间。

然而OpenAI采自主学习模式,有可能发展出人类不曾使用的玩法,而最终人类可以向AI选手学习新的战略玩法,来精进自己的技能。2018年六月,OpenAI团队已经成功制作一款能够在《Dota 2》中以“团体战”形式,击败5名顶尖业余玩家的AI软件“OpenAI Five”;AI与AI之间能够相互配合,被认为是电脑科学领域的新里程碑。

既能给人类新战略,也能让AI更聪明

就在击败李世石后,Google的AI团队DeepMind与暴雪娱乐(Blizzard Entertainment),于2017年合作一项结合游戏《星际争霸2》的研究计划,不过跟OpenAI与人类竞赛的目的不同,DeepMind是要把游戏当成训练AI的工具,让AI变得更聪明、更精准。

《星际争霸2》是专业电竞比赛中的比赛项目之一,是一款高度复杂的游戏,玩家必须兼顾建构防御、采集资源、发展武器等工作,任务复杂且多样,不同玩法也会导致不同的结果。

看中这款游戏的复杂性,DeepMind推出将《星海争霸2》用于训练AI的接口API,数据库中集合了高达6万5千场的电竞比赛影像,让AI学习人类的战术,团队也将游戏中的特定元素,像是地图探索、资源收集分拆出来,让AI可以针对弱项单独训练,并将这些数据反馈给研究人员。

DeepMind研究员奥里欧.凡尼尔斯(Oriol Vinyals)认为,比起围棋,《星际争霸2》的复杂度更接近现实生活中的情况。围棋落点的可能性是10的170次方,而《星际争霸2》的复杂度至少要再加上100个零,不过目前AI在《星际争霸2》的探索仍处在早期阶段,反应能力仍不够准确。

然而透过DeepMind、OpenAI的例子,已可以看到“AI+电竞”迈出关键性一步,不论是用来训练选手,或测试新的AI技术,也许未来AI科学家可以跟游戏发行商合作,在高度复杂的游戏中,结合AI科技来提升游戏本身以外的价值,加速AI整体发展速度。或许正如同DeepMind顾问大卫.邱吉尔(David Churchill)说的:“我们正在替未来可以用于真实世界的科技,打造一个测试的温床。”

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