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现实世界的训练场 AI深度强化学习何时走出游戏?

来源:21世纪经济报道 2018-08-10 08:58中国投资咨询网 A-A+

  继一年前在“单挑”战胜全球顶级DOTA 2选手Dendi之后,OpenAI机构开发的AI系统于8月6日再下一城,在存在少量限制的条件下击败了由欧美DOTA 2主播以及职业选手代表人类玩家临时组成的队伍,五名玩家的平均实力超过了全球99.95%的DOTA 2玩家。

  DOTA是一款在全球火爆了超过10年的电子竞技游戏,最多允许10名玩家操作10个不同的“英雄单位”进行5V5比赛。每年围绕该游戏举办的“DOTA 2国际邀请赛(简称TI)”也一直是全球奖金额度最高的电子竞技比赛,从2011年的TI 1至2017年的TI 7,其奖金额度从160万美元提升至2500万美元。

  OpenAI是一家成立于2015年底的非营利人工智能研究公司,包括Elon Musk在内的投资人在成立之初承诺投资额达到10亿美元。OpenAI的DOTA 2 AI最早于2017年3月完成第一个强化学习成果,直至6月份才第一次击败了DOTA 2入门级玩家,但到了2017年8月的TI比赛期间,OpenAI在1V1表演赛中完胜了6名顶级职业玩家。

  此次比赛之后,Elon Musk表示:“OpenAI首次在电子竞技中击败世界顶级玩家,这远比围棋等更复杂。”其后不久,OpenAI又在难度远远超过1V1比赛的5V5比赛中取得进展,于2018年6月首次战胜业余玩家。OpenAI的目标是参加即将举办的TI8赛事,不过,OpenAI在官网表示并没有必胜信心。

  深度强化学习 “偏爱”游戏

  2013年,DeepMind公司发表了Deep Q Network,并在Atari游戏中取得了超越人类专家玩家的表现,这种结合了深度学习、强化学习的深度强化学习(DRL)开始成为人工智能在连续、动态、复杂场景中的主流算法。发生几个月之后,Google以6亿美元收购了这家初创公司。

  与语音识别、人脸识别中的深度学习算法不同,深度强化学习主要应用于各种连续空间、连续动作场景中的决策控制,且被视为实现通用人工智能的一条康庄大道。

  Alpha GO是目前深度强化学习算法中第一个被广为人知的成就。而在Alpha Go掀起人工智能热潮之后,游戏圈玩家就开始讨论“人工智能是否能战胜游戏玩家?”结论几乎一边倒,玩家普遍关注“AI没有任何延迟的反应速度”、“对于技能、距离的把握”、“每秒操作速度远超选手”等等机器特点。

  但事实上,科技巨头反而会抛弃这些优势。比如,OpenAI在DOTA 2中将机器人的“地图视野”、“每秒操作数APM”、“反应速度”均设定为玩家正常水准,重要的是,让AI能够学习到像玩家一样的“决策能力”,并且依靠决策、推理取胜。

  在2017年的1V1表演赛期间,OpenAI的机器人通过与顶尖选手对决,学会了“残血勾引”、“反勾引”、“卡视野”等细节战术,甚至,机器人还能开发出玩家从未使用过的冷门战术。此外,微软公司也通过目前最畅销的游戏《我的世界》去训练人工智能,大部分自动驾驶企业通过《侠盗猎车手》游戏去训练人工智能的停车、应变能力。

  不过,游戏中的AI虽然创造了诸多“刷屏”的进展,但也同样会暴露目前AI的瓶颈。2016年11月,暴雪公司宣布与DeepMind达成合作,基于《星际争霸 Ⅱ》研发人工智能。一方面,由于星际争霸游戏中需要操作的单位多达数十、上百个,而且DeepMind选择通过2D图像识别游戏数据,难度均远高于OpenAI,这使得DeepMind目前仍无法研发出一个可以与玩家进行对抗、比赛的AI。而DeepMind认为,要实现这一点,“仍需要在深度强化学习算法及相关领域再次取得突破。”

  “《星际争霸游戏》蕴含了当下人工智能在认知决策层面还没有很好解决的问题:在不完全信息下如何做推理与规划、多智能体协作完成复杂任务、短中长期收益平衡等。相比人工智能下围棋这样的完全信息博弈,星际争霸的决策空间要更大,决策时机更复杂。”启元世界创始人兼CEO袁泉如是向记者分析,启元世界是一家新成立、致力于认知决策智能技术的公司。

 
 
关键词:AI系统 人工智能
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