《科創(chuàng)板日報》4月1日訊（編輯 鄭遠(yuǎn)方）或許還有人記得四年前一場Dota 2的5v5人機(jī)決戰(zhàn)，AI隊伍“碾壓”TI8（第八屆Dota2國際邀請賽）世界冠軍隊OG，連勝兩局。而在這兩局對戰(zhàn)中，人類僅推掉了對面兩座外塔，甚至在最慘烈的第二局中，OG擊殺人頭數(shù)只有個位數(shù)。

這是人工智能第一次在電子競技游戲中擊敗世界冠軍。這支AI戰(zhàn)隊名為OpenAI Five，此前它已戰(zhàn)勝多位業(yè)余玩家，在這場人機(jī)對戰(zhàn)的三個月之后，其背后公司正式獲得微軟10億美元投資——OpenAI，在2023年的今天，這個名字對全球而言都不陌生。

圖|OpenAI Five在Dota 2中對局

游戲是OpenAI最初的愿景。公司當(dāng)時計劃開發(fā)一個機(jī)器人，讓它從零開始，自己一遍遍玩游戲，直到自學(xué)成才成為高水平玩家。

由此，Dota 2成為OpenAI的第一個重大項目。在這款極為復(fù)雜的游戲中，AI一開始只會在地圖上閑逛，但幾小時后，它已學(xué)會基本技能。對于人類而言，需要1.2萬-2萬小時的訓(xùn)練才可以成為專業(yè)選手，而OpenAI每天的訓(xùn)練量等于100個人類一生的訓(xùn)練量。

這便是OpenAI所采取的訓(xùn)練模式，即強(qiáng)化學(xué)習(xí)——在Dota 2中的經(jīng)驗也為日后的ChatGPT奠定了基礎(chǔ)。OpenAI首席科學(xué)家Ilya Sutskever將Dota 2項目視作ChatGPT的發(fā)展起點(diǎn)：

“從Dota 2的強(qiáng)化學(xué)習(xí)邁向人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，再加上GPT的技術(shù)基礎(chǔ)，最終成就了今天的ChaGPT。”

▌AI與游戲的淵源

談起OpenAI Five與OG的對局，不免會讓人聯(lián)想起1997年IBM深藍(lán)（Deep Blue）打敗世界國際象棋衛(wèi)冕冠軍Garry Kasparov，想起2016-2017年AlphaGo擊敗李世石與柯潔。而國際象棋與圍棋，很大程度上來說也算得上是戰(zhàn)術(shù)性游戲。

圖|IBM深藍(lán)與Garry Kasparov對局

若再向時間深處回溯，AI與游戲的淵源甚至能追溯到計算機(jī)發(fā)展的歷史盡頭：

上個世紀(jì)40年代末50年代初，計算機(jī)科學(xué)之父Alan Turing便試圖通過國際象棋游戲編程，來測試計算機(jī)能否“智能地”解決游戲中的問題；

IBM計算機(jī)科學(xué)家Arthur Samuel發(fā)明了初版強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，將其用于跳棋游戲自我對戰(zhàn)。

游戲成為了滋養(yǎng)AI的沃土，也是見證AI榮耀的競技場。

▌一條通往通用人工智能的必經(jīng)之路

正如人類多通過考試與競賽證明自身能力，AI同樣也需要類似基準(zhǔn)來測試智能水平。游戲由此脫穎而出，成為AI領(lǐng)域中最多用的“水平考試”，也鑄就了AI發(fā)展的一個個榮耀勛章。

但與此同時也衍生出了一個問題，例如數(shù)學(xué)成績突出的人不一定學(xué)得好語文或英語，會下國際象棋的AI不一定會下中國象棋，為某個特定游戲勝利所設(shè)計的AI并不一定能將經(jīng)驗遷移至其他游戲。

那到底什么樣的游戲AI算聰明？通用電玩比賽（General Video Game Playing Competition）得以誕生，意在檢驗AI能否成功過關(guān)多種游戲。

正所謂“少林有七十二藝，功夫既有不同，練習(xí)之法，亦必各異。學(xué)者茍能盡之，則無敵于世矣?！蓖ㄓ糜螒颍℅eneral Game Playing）也被看作通向通用人工智能的必經(jīng)之路。

值得一提的是，與OpenAI Five類似地，騰訊也曾推出策略協(xié)作性AI“絕悟”，并在2021年舉行過一場與職業(yè)選手對決的王者榮耀表演賽，馬化騰將這場比賽形容為“最高水平的AI競技”——從技術(shù)層面而言，這個升級版“絕悟完全體”已掌握了王者榮耀中所有英雄的全部技能，達(dá)到全英雄職業(yè)電競水平。而OpenAI Five之前僅會操縱瘟疫法師、火槍、毒龍、冰女和巫妖5個英雄。

▌AI“反哺”游戲

當(dāng)然，也許有人會說，在游戲中的種種亮眼表現(xiàn)不過是AI依靠算力堆積取得的勝利，不過是再次證明了計算機(jī)算力強(qiáng)過人類大腦。

但事實(shí)上，AI也已開始對游戲展開“反哺”。隨著AI技術(shù)發(fā)展，人們可以為游戲中設(shè)計出全新的核心玩法，設(shè)計出更好的音樂、畫面、角色乃至劇情，還可以提供更為個性化的游戲體驗。

在今年這場由ChatGPT掀起的AI風(fēng)暴中，游戲已成為AIGC應(yīng)用的主戰(zhàn)場之一。微軟、騰訊、育碧、Roblox等一眾大廠先后推出AIGC游戲生成工具，可以幫助創(chuàng)建虛擬城市等場景、創(chuàng)建NPC、自動生成NPC腳本、編寫劇情、創(chuàng)建任務(wù)內(nèi)容、生成代碼片段、生成游戲物件紋理等。

實(shí)際上，早在2016年，已有游戲公司將AIGC相關(guān)技術(shù)融入開發(fā)管線。

《無人深空》（No Man's Sky，也譯作“無人之地”）是一款主打太空探索的第一人稱動作冒險游戲。玩家可以自行探索隨機(jī)生成的確定性開放宇宙，其中包括數(shù)以億計的各類行星，而行星上都有各自的動植物群。

如此龐大的工作量背后，《無人深空》團(tuán)隊卻僅有四個人，他們倚仗的便是AI技術(shù)。游戲主要靠程序自動生成，因此可以在短時間內(nèi)生成數(shù)萬億個星球。為了提升系統(tǒng)生成效率，這個四人團(tuán)隊還積累了一整套世界生成規(guī)則。

▌結(jié)語

在AI發(fā)展歷程中的每一個重要節(jié)點(diǎn)上，多能見到游戲的身影——OpenAI依靠Dota 2贏得比爾·蓋茨關(guān)注與10億美元投資；深藍(lán)與AlphaGo憑借棋局一戰(zhàn)成名。

曾經(jīng)對于普羅大眾而言，AI的發(fā)展進(jìn)程也許只藏在晦澀難懂的論文數(shù)據(jù)之中、在深奧費(fèi)解的代碼背后，與日常生活似乎難有關(guān)聯(lián)。也正是游戲，讓AI離人們更近一些，讓舊時王謝堂前燕，得以向?qū)こ０傩占绎w去。

正如《人工智能玩游戲（Playing Smart: On Games, Intelligence, and Artificial Intelligence）》一書所說，“游戲是人工智能的過去、現(xiàn)在與未來”。若日后某一天，哪款游戲又孕育出了可與ChatGPT媲美的AI，或許也不足為奇。