Google DeepMind顾问预言:五年后AI将在《星际争霸》中战胜人类

2017 年 9 月 29 日 机械鸡 北辰

在纽芬兰和拉布拉多,正在用人工智能进行《星际争霸》比赛。

 

《星际争霸》的幽灵机器人。(来自:维基共享资源)

 

接下来的两个星期里,在纪念大学(Memorial University's)计算机科学系的衣柜大小的米色房间将成为《星际争霸》的战场。

 

一个目标是成为银河系克普鲁星区的统治者;另一个则是测试利用人工智能来掌握生活级复杂性的可能。

 

纪念大学计算机科学教授大卫丘吉尔(David Churchill)说:“这是我们目前利用人工智能想解决的最复杂的问题。”

 

“如果它能胜任于此,那就能胜任任何事。”

 

大卫 丘吉尔(右)正在纽芬兰纪念大学举办今年的AIIDE《星际争霸》AI大赛。 

左边的里克凯利是技术助理。

 

丘吉尔今年正在推进人工智能和互动数字娱乐《星际争霸》AI竞赛(Artificial Intelligence and InteractiveDigital Entertainment Starcraft AI Competition),对人工智能程序员来说,这是一场国际级别的领先赛事。

 

从斯德哥尔摩到日本,众多机器人程序已经被提交参与《星际争霸:母巢之战》这一有着19年历史的网络实时空战战略游戏 。

 

游戏目标是设计AI统治科普鲁星区,与此同时,发现新的人工智能方法来快速、准确和有效地处理复杂的人类社会情况。

 

bonjwa(本座)

 

利用人工智能征服《星际争霸》正掀起新的热潮,而丘吉尔则是一位引人注目的弄潮儿,硬核《星际争霸》玩家甚至称丘吉尔为“星际争霸AI”的“bonjwa”—游戏中玩家用来称呼统治者。


《星际争霸:母巢之战》于1998年发行。丘吉尔称它仍是目前人类可玩的最复杂的游戏。

 

丘吉尔在几年前开始研究AI,当时他写了一个算法,并在一个名叫Ataxx的游戏中击败了他自己。

 

“我意识到我在某件事上创造出了比我更聪明的东西,”他说“这令让我大吃一惊。”

 

今年丘吉尔是Google DeepMind团队的顾问,他们与《星际争霸》制造商暴雪合作设计工具,帮助AI研究人员构建更好的《星际争霸》机器人 。


DeepMind和Facebook都赞助了今年的AIIDE比赛,Facebook甚至参与了机器人太空战的角逐。

 

边踢球边下棋

 

像DeepMind,Facebook和丘吉尔这样的AI领头人对《星际争霸》感兴趣,是因为它足够复杂,对现实生活是一个很好的模拟。

 

“《星际争霸》是如此复杂,任何能解决《星际争霸》问题的AI,都可以解决任何其他问题“丘吉尔说。

 

玩家可以一次控制数十种甚至数百种独立物品:船舶,建筑物,战斗机;每个物品都有几十个动作:上,下,左,右,防御,开火。

 

 

他们用左手敲击键盘,同时用右手疯狂地点击鼠标左键。

 

从事《星际争霸》专业联赛的职业玩家每天训练12小时以上,通过每分钟操作次数(APM)来衡量他们的灵活性和迅速决策的能力。

 

顶级玩家的APM为500或更高,这相当于每秒八次点击或击键。


2011年BlizzCon的人群观看《星际争霸》冠军之战。(来源:维基共享资源)

 

丘吉尔说:“我认为《星际争霸》是人类能玩的最复杂的游戏。就像一边下着棋同时还要踢足球一样,你需要高度集中的精神,结合超人般的手指和手臂灵巧度,还要有过人的战略智慧。

 

“可能的玩法太多,具体数字已经不重要了”

 

在AIIDE比赛中表现最好的机器人,也是丘吉尔认为的最终将能够击败人类《星际争霸》玩家的机器人 - 将结合搜索和学习型AI技术。

 


纪念大学的计算机科学教授大卫丘 吉尔表示,玩《星际争霸》就像一边踢足球一边下国际象棋。

 

这将使AI能够在任何一个时间确定任何可能位置的所有可能动作,同时弄清楚哪些动作可能起作用,哪些会导致火焰—像素化的死亡。

 

这就是DeepMind的AlphaGo如何在2015年击败专业围棋手。但与《星际争霸》相比,围棋显得太小儿科了。

 

围棋棋盘上棋子布局的可能性异常之多,甚至超过宇宙原子总数平方的1000万倍。

 

但是《星际争霸》游戏中可能的玩法更多,甚至不可计算。

 

“这是一个很大的数字,甚至不再重要。”丘吉尔说。

 

五年后超过人类

 

开发可以胜任《星际争霸》的机器人将会导致人工智能技术的飞跃进步,从而改变我们处理复杂系统和工业、医疗保健、技术领域中大量数据的方式。



机器人在纪念大学工程大楼的这个没有标记的房间里进行星际争霸。

 

丘吉尔说:“就个人而言,我对构建最好的《星际争霸》机器人并不感兴趣。我的兴趣是利用《星际争霸》来开发世界上最好的人工智能。”

 

我们距离能够用人工智能击败《星际争霸》人类世界冠军还需要大概五年时间,目前最好的机器人水平只相当于一个普通玩家。

 

像AIIDE和DeepMind一类的机器人构建工具竞赛也是一个很好的方法。

 

他说:“我们不能仅仅在这个问题上单纯投入更多的计算量,而是要为此发现新的技术。”

 

“谈到计算机科学和人工智能研究,并不一定像我们跑四分钟一英里赛,每天进步一点缩短几秒钟时间。有时候,一个想法可以指数级别的减少用时。”

 

这类想法可能会改变一切。

 

让最好的机器人“独裁者”胜利。


推荐阅读

百度机器人视觉开放平台:唯一开源硬件的视觉模组

CMU用「PixelNN」完美还原马赛克照片(paper)

9行Python代码搭建神经网络(代码)

一张图尽览英伟达创始人黄仁勋GTC CHINA演讲

英特尔发布自学习神经元芯片,模拟了13万个神经元

谷歌官方更新TensorFlow1.3新功能:数据集和估算器

全球AI十大天使投资人,雅虎杨致远排名第二

娃哈哈投资1000万美元在以色列建立AI研究中心

430家以色列人工智能初创公司图谱及十大特征 

25行Python代码实现人脸识别 || 教程

AI可以将UI设计图自动生成跨平台代码(paper)


长期招聘志愿者

加入「AI从业者社群」请备注个人信息

添加小鸡微信  liulailiuwang


登录查看更多
0

相关内容

Google DeepMind 是一家英国的人工智能公司。公司创建于 2010 年,最初名称是 DeepMind 科技,在 2014 年被谷歌收购。
【牛津大学&DeepMind】自监督学习教程,141页ppt
专知会员服务
179+阅读 · 2020年5月29日
2019必读的十大深度强化学习论文
专知会员服务
57+阅读 · 2020年1月16日
【强化学习】深度强化学习初学者指南
专知会员服务
179+阅读 · 2019年12月14日
兴军亮Science评述:多人德州扑克博弈新突破
中国科学院自动化研究所
19+阅读 · 2019年7月15日
DeepMind发布《星际争霸 II》深度学习环境
人工智能学家
8+阅读 · 2017年9月22日
AI都干过什么让人细思极恐的事?
全球创新论坛
4+阅读 · 2017年9月15日
Do RNN and LSTM have Long Memory?
Arxiv
19+阅读 · 2020年6月10日
Arxiv
14+阅读 · 2020年1月27日
Arxiv
6+阅读 · 2019年8月22日
Arxiv
21+阅读 · 2019年8月21日
Relational recurrent neural networks
Arxiv
8+阅读 · 2018年6月28日
Relational Deep Reinforcement Learning
Arxiv
10+阅读 · 2018年6月28日
Arxiv
5+阅读 · 2018年5月22日
VIP会员
相关资讯
兴军亮Science评述:多人德州扑克博弈新突破
中国科学院自动化研究所
19+阅读 · 2019年7月15日
DeepMind发布《星际争霸 II》深度学习环境
人工智能学家
8+阅读 · 2017年9月22日
AI都干过什么让人细思极恐的事?
全球创新论坛
4+阅读 · 2017年9月15日
相关论文
Do RNN and LSTM have Long Memory?
Arxiv
19+阅读 · 2020年6月10日
Arxiv
14+阅读 · 2020年1月27日
Arxiv
6+阅读 · 2019年8月22日
Arxiv
21+阅读 · 2019年8月21日
Relational recurrent neural networks
Arxiv
8+阅读 · 2018年6月28日
Relational Deep Reinforcement Learning
Arxiv
10+阅读 · 2018年6月28日
Arxiv
5+阅读 · 2018年5月22日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员