不下圍棋改打電動!發明 AlphaGo 的 DeepMind 與暴雪合作,讓《星海爭霸》變成 AI 實驗室

【我們為什麼挑選這篇文章】雖然大家都認為 AI 進入《星海爭霸 2》能夠超簡單的碾殺人類,不過,事情沒有這麼簡單。

開發出 AlphaGo 的 DeepMind 要讓「AI 知道自己在做什麼」,因此不是簡單地按照過去那些《星海爭霸》的完美開局運作而已。舉個例子來說,遊戲中的「戰爭迷霧」機制,必須不斷探索才能找到敵人,對 AI 來說必須要能夠反應「我在這裡見過某個單位,現在不見了,所以我要查一下,看看附近有沒有敵人的基地」而不是傻傻地把整張地圖踏過一次。

不過,當然 AI 也有優勢之處,只要談到「微操」就沒有人能夠贏過電腦 …… 所以韓國星海選手喊出「在我有生之前,AI 沒辦法贏過職業玩家」,倒是值得令人深思。(責任編輯:陳君毅)

 

「圍棋上帝」AlphaGo 在戰勝柯潔之後便宣布退役,成為圍棋界難以逾越的一座高峰。而其締造者 DeepMind 公司早就為人工智能準備了下一個目標:《星海爭霸 2》(StarCraft)。

《星海爭霸 2》是由暴雪娛樂(Blizzard Entertainment)在 2010 年推出的即時戰略遊戲,遊戲劇情主要講述了在遙遠未來,一場圍繞銀河系中心的種族之戰。由於遊戲極其考驗玩家對資源的運營策略,因此也被視為 AI 研究的突破點之一。

(《星海爭霸 2》遊戲畫面,圖片來源:YouTube

DeepMind 科學家奧利奧爾·溫雅爾斯(Oriol Vinyals)就曾是頂級的《星海爭霸》玩家之一,他曾提出這樣一個觀點

玩《星海爭霸》的 AI 需要有效地利用記憶力,能夠進行長期戰略規劃,並根據新的信息不斷做出調整。如果我們開發的 AI 系統能掌握如此復雜多變的技能,那麼最終這些技術也將被用於服務現實世界。

因此, 早在 2016 年 11 月份 ,DeepMind 就宣布與暴雪娛樂合作,將針對《星海爭霸 2》展開一系列的研究實驗。 而到了 2017 年 8 月 9 日 ,暴雪與 DeepMind 公開了這個項目的初步研究成果,將開放《星海爭霸 2》作為 AI 研究環境。這個人工智能環境包將包括:

  • 在遊戲中為開發者和研究員加入了人工智能 API,並且首次支持 Linux 環境
  • 新增一個匿名遊戲回放數據庫,並且在未來的幾周里,遊戲回放數據將從 65000 份增加到 50 萬份
  • 加入 DeepMind 開源工具集 PySC2,讓研究員可以輕鬆地調用暴雪底層的功能 API
  • 新增一系列的 RL 迷你游戲,從而讓研究員能夠測試 AI 在特定任務下的性能

(《星海爭霸 2》中訓練 AI 的小遊戲,圖片來源:DeepMind

實際上,《星海爭霸》遊戲裡一直都有不同難度的 AI 存在,只不過這些 AI 是通過訪問遊戲後台、採集全局數據來與玩家作鬥爭,玩家和 AI 一開始就不在同一條起跑線上。 而 DeepMind 的最終目的,是訓練一個能在同等條件下與人類進行競爭的 AI,這才是該項目最具挑戰性的地方

一些人類習以為常的動作,要讓 AI 來做就得經過不斷地訓練。 在接受 The Verge 採訪時 ,DeepMind 科學家奧利奧爾舉過這麼一個例子:

在遊戲中有一個名為「戰爭迷霧」的機制,黑霧籠罩了整個地圖,玩家需要經過不斷地探索才能找出敵人。因此,對於 AI 來說,它必須記住「我曾在這裡見過某個單位,但現在這個單位不見了,所以我要回去偵查一下,看看附近有沒有敵人的基地」。

對於人類選手來說,這是一個常識。但對於人工智能來說,這是一個值得學習的挑戰。這是《星海爭霸》與國際象棋最不同的地方,玩國際象棋的時候,雙方的環境一目了然,但在《星海爭霸》裡,玩家無論何時都要了解自己周邊的環境。

(AI 眼中的《星海爭霸 2》,圖片來源:DeepMind

目前,人工智能對《星海爭霸》的探索還處在非常早期的階段,不僅需要訓練各種「常識」,而且在面臨突發情況時的應變能力也有所不足(AlphaGo 就曾經下棋下到崩潰)。這也就難怪 24 歲的頂級《星海爭霸 2》電競選手 Byun Hyun Woo  敢大放厥詞了:

至少在我的有生之年,我不認為 AI 能夠打敗職業玩家。

AlphaGo 只用了一年就超越了柯潔,人工智能問鼎《星海爭霸 2》世界冠軍,要幾年?

——

(本文經合作夥伴 ifanr 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈為了培養下一個 AlphaGo,暴雪想把《星際爭霸 2》變成 AI 實驗室 〉。圖片來源:SobControllers, CC Licensed 。)

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