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作弊玩游戲,AI 也學壞了?

人工智能
2018
11/19
17:44
愛范兒
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AI 的游戲方式大大出乎研究人員的意料。

多年以前,當我第一次見識到朋友們是如何在《超級馬里奧》中通過卡一個龜殼無限刷分,在《魂斗羅》中用一種奇怪的方式獲得額外生命的時候,拯救世界和公主就再也不是我想做的事了。

在我看來,游戲里發掘各種奇怪的 Bug 明顯比拯救公主更有趣。

▲ 在《惡魔城:月下》里研究各種各樣的出城 Bug 一直是我樂此不疲的一件事

但是現在,關于 「利用 Bug 快速完成游戲目標」 這件事情上,AI 似乎比我還要擅長。

今年四月,曾經開發出擊敗 Dota2 職業選手的 OpenAI 公司,舉辦了首屆針對 AI 的強化學習競賽。這個比賽的目標,旨在評估強化學習算法從以往經驗中泛化的能力。這聽起來很拗口,具體地說,就是讓 AI 來玩單機游戲,而且玩的是 NES 平臺上的《刺猬索尼克》。

▲ 世嘉公司在多年前開發的初代索尼克游戲成了 AI 的實驗對象

每個參賽團隊需要讓自己研發的 AI 在不同的訓練關卡上運行,通過短時間的機器學習,讓 AI 掌握這款游戲的規則和操作方法,并在游戲設計師重新設計的地圖上迅速找到最優的通關策略。

OpenAI 舉辦這次比賽的目的,是想驗證這樣一個觀點:強化學習的強泛化性是通往通用人工智能的關鍵路徑之一。舉個例子,如果你在《CS:GO》中是一個百發百中的神槍手,那么其他的 FPS 游戲你可能也會很輕松的上手。但如果你把一個針對《CS:GO》訓練的 AI 直接扔到《守望先鋒》里,那么它估計會直接崩潰。

因此,參賽選手需要讓 AI 自己學習游戲的策略和技巧,以便在陌生的地圖上自己找到最優的通關方法。

不過這一次,AI 們好像聰明過了頭。

在研究人員的調試下,AI 被告知要優先獲得更高的分數(一般通過擊殺敵人和拾取金環獲得),同時在僅可能短的時間內到達終點。這樣的條件導致了一個奇怪但有趣的結果:AI 開始通過尋找游戲內的 Bug 來更好的完成目標。

就像上面演示的這樣,AI 控制的索尼克在游戲中找到了一些特殊的 「捷徑」 來讓自己更快的達成目標,這些捷徑都是通過類似于 「卡 Bug」 的方式實現的。

這樣的方式大大出乎研究人員的意料。最開始,研究人員希望 AI 能通過所提供的人類玩家數據來模仿人類的操作和行為,最終完成游戲目標。

但通過機器學習的人工智能對游戲顯然有自己的一套理解,除了在游戲中尋找能讓自己快速通關的 Bug 以外,它們還會做許多在研究人員眼里匪夷所思的事情。

谷歌 Deepmind AI 項目的研究人員維多利亞 · 克拉科夫納就搜集了大量像索尼克這樣的例子。

比如在一個《海岸賽艇》的小游戲里,AI 操縱的船只沉迷于利用 Bug 不斷地撞擊獎勵目標以達到更高的分數,順利到達終點這件事已經不在它的計劃之內了。

另一個研究人員試圖讓 AI 玩一款經典的像素游戲《Q 伯特》,同樣,AI 在游戲里找到了一個無限刷分的嚴重 Bug 并在時間結束之前達到了最高分。不僅如此,當它發現敵人會跟著 Q 伯特一起掉下懸崖后,AI 甚至采取了自殺的方式來獲得更高的分數。

就連《俄羅斯方塊》這樣的游戲,AI 也能找到自己的另類玩法。由于每增加一個掉落的方塊都會使 AI 的評分略微升高,所以它采取了完全錯誤的游戲方式 ——盡可能快的落下每一個方塊并在快要 Game Over 時暫停游戲以確保自己不會輸。

好像聽上去還蠻智能的 ……

雖然在比賽的最后,使用特殊方法獲得勝利的 AI 并沒有得到研究人員的認可,但他們還是表示:

「AI 展示了它如何在沒有人類介入的情況下贏得游戲勝利,出乎意料其富有創造性,可能會完全顛覆人類對游戲如何運行的理解。」

人工智能無意間找到了獲取游戲勝利更好的方法,雖然暴露了目前人類對于機器學習仍無法完全控制的的缺陷,但也顯露出了 AI 異于人類的創造性火花。正是這種創造性的潛力讓 Deepmind 投入大量的資金來讓人工智能學習像《星際爭霸 2》這樣復雜的競技游戲。

在 2017 年的暴雪嘉年華上,Deepmind 宣布將讓自己的 AI 嘗試《星際爭霸 2》這樣的游戲,雖然讓它和世界頂尖選手交戰還為時尚早,但在今年,暴雪表示它已經可以應對其他 AI 的前期速攻戰術。

在《星際爭霸》2 中,有人曾經設計出一種名為 「悍馬 2000」 的腳本,雖然它能憑借操作以極少的兵力戰勝遠多于自己部隊(比如 100 條狗沖破坦克陣),但這是在后臺讀取游戲內部數據的結果,算是真正的作弊,而不是能夠自己學習和進化的 AI。

2 年前,AlphaGo 帶給人類關于圍棋的新理解,也許再過不久,AI 也能用全新的戰術體系來顛覆人類在星際爭霸上的統治。

當然就算失敗了,當一個專門找 Bug 的游戲測試員也是個不錯的選擇嘛。

【來源:愛范兒】

THE END
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ai
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