自古AI顶流起源于游戏？盘点两者的前世今生

金融协会APP04.0111:13

《科创板日报》4月1日消息（郑元芳编辑）可能有人还记得四年前Dota 2的一场5v5人机决战，AI战队“碾压”TI8世界冠军（第八届Dota2国际邀请赛）OG战队连胜两场。 这两局战斗，人类仅仅推掉了对面的两座外塔，即使是最差的第二局，OG的击杀也只有个位数。

这是人工智能首次在电竞比赛中击败世界冠军。 这个 AI 团队叫做 OpenAI Five。 之前打败过不少业余选手。 这场人机大战三个月后，其背后的公司正式获得了微软-OpenAI 的 10 亿美元投资。 2023年的今天，这个名字对世人来说并不陌生。

游戏是 OpenAI 的最初愿景。 该公司计划开发一种机器人，它可以从头开始可以学英语的游戏，自己一遍又一遍地玩游戏，直到自学成为高水平玩家。

于是，Dota 2 成为了 OpenAI 的第一个重大项目。 在这个极其复杂的游戏中，AI 开始只是在地图上四处游荡，但几个小时后自古AI顶流起源于游戏？盘点两者的前世今生，它就学会了基础知识。 对于人类来说，成为职业选手需要12000-20000小时的训练，而OpenAI每天的训练量相当于100个人一生的训练量。

这就是OpenAI采用的训练模式，即强化学习——在Dota 2中的经验也为后来的ChatGPT奠定了基础。 OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever 将 Dota 2 项目视为开发 ChatGPT 的起点：

“从Dota 2的强化学习到人类反馈的强化学习，再加上GPT的技术基础，终于成就了今天的ChaGPT。”

▌AI与游戏的起源

说起OpenAI Five与OG的较量，不免让人想起1997年IBM深蓝（Deep Blue）击败卫冕世界象棋冠军加里卡斯帕罗夫，以及2016-2017年AlphaGo击败李世石和柯洁。 国际象棋和围棋主要是战术游戏。

如果时光倒流，AI和游戏的起源甚至可以追溯到计算机发展史的末期：

20世纪40年代末50年代初，计算机科学之父阿兰·图灵尝试编写国际象棋游戏程序，测试计算机能否“智能”解决游戏中的问题；

IBM 计算机科学家 Arthur Samuel 发明了第一个版本的强化学习模型，用于在跳棋游戏中自我对弈。

游戏已经成为滋养AI的沃土，成为见证AI辉煌的舞台。

▌通向通用人工智能的必经之路

就像人类经常通过考试和比赛来证明自己的能力一样，人工智能也需要类似的基准来测试智力。 该游戏由此脱颖而出，成为AI领域使用最多的“关卡测试”，也为AI的发展创造了荣耀勋章。

但与此同时，一个问题也出现了。 例如，数学成绩出众的人不一定学好语文或英语。 会下象棋的AI不一定会下中国象棋。 经验不一定可以转移到其他游戏。

那么什么样的游戏AI才是聪明的呢？ 通用电子游戏对战大赛的诞生，就是为了考验AI能否顺利通过各种游戏。

俗话说：“少林有七十二种功法，功夫不同，修行的方法也必然不同，书生能练好，天下无敌。” 通用游戏玩法也被视为通向通用人工智能的必由之路。

值得一提的是，与OpenAI Five类似，腾讯也推出了战略协同AI“绝武”可以学英语的游戏，并在2021年举办了一场与职业选手的王者荣耀表演赛，马化腾将这款游戏形容为“AI的最高境界”竞技”——从技术上来说，这次升级版的《绝武全能》掌握了王者荣耀中所有英雄的所有技能，达到了全英雄职业电竞的水平。 此前，OpenAI Five 只能操纵 5 个英雄：瘟疫法师、火枪手、毒龙、冰女和巫妖。

▌AI“反馈”游戏

当然，有人可能会说可以学英语的游戏，游戏中的各种精彩表现只是AI依靠算力积累取得的胜利，但这再次证明了计算机算力比人脑强。

但实际上，AI也开始“反哺”游戏。 随着AI技术的发展，人们可以为游戏设计新的核心玩法，设计出更好的音乐、画面、角色甚至剧情，提供更加个性化的游戏体验。

在今年ChatGPT掀起的AI风暴中，游戏成为了AIGC应用的主战场之一。 微软、腾讯、育碧、Roblox等大厂相继推出AIGC游戏生成工具，可以帮助创建虚拟城市等场景，创建NPC，自动生成NPC脚本，编写剧情，创建任务内容，生成代码片段，生成游戏对象纹理等

事实上，早在2016年，就有游戏公司将AIGC相关技术纳入开发管线。

《无人深空》（No Man's Sky，又译《无人区》）是一款以太空探索为主的第一人称动作冒险游戏。 玩家可以自行探索一个随机生成的确定性开放宇宙，其中包括数以亿计的各种类型的行星，每一个都有自己的动植物。

如此庞大的工作量背后，《无人深空》团队只有四个人，而且靠的是AI技术。 该游戏主要是程序生成的，因此可以在短时间内生成数万亿颗行星。 为了提高系统生成效率，四人小队还积累了一整套世界生成规则。

▌结论

在AI发展的每一个重要节点，往往都能看到游戏的身影——OpenAI凭借Dota 2赢得了比尔盖茨的关注和10亿美元的投资； 深蓝和AlphaGo凭借棋局成名。

对于普通大众来说，人工智能的发展历程可能只隐藏在晦涩难懂的纸面数据中，隐藏在深奥难懂的代码背后，似乎难以与日常生活联系起来。 也正是这款游戏让AI更贴近了人，让老王谢堂千言飞到了寻常百姓家。

正如《Playing Smart: On Games, Intelligence, and Artificial Intelligence》一书中所说可以学英语的游戏，“游戏是人工智能的过去、现在和未来”。 如果在未来的某一天，哪款游戏诞生了堪比ChatGPT的AI，或许也就不足为奇了。