讓 AI 玩游戲這件事遠比我們想象的要早得多。追溯到?1948 年，圖靈和同事錢伯恩共同設計了國際象棋程序 Turochamp。之所以設計這么個程序，圖靈是想說明，機器理論上能模擬人腦能做的任何事情，包括下棋這樣復雜的智力活動。
可惜的是因為這個程序太復雜了，在圖靈去世之前，Turochamp 并沒有在任何計算機上運行，只出現了一些受到 Turochamp 啟發的國際象棋殘局破解游戲。
國際象棋算是比較復雜的棋類游戲了，在同一時期，也有科學家研發了一些規則相對簡單的棋類程序。其中最有代表性的，要數 1950 年，一位名叫亞瑟·塞繆爾的科學家開發的西洋跳棋程序了。
最初，這款跳棋程序只能簡單地跟人類棋手進行對弈，但后來，塞繆爾想給它增加一個功能，讓它能夠“自我學習”。這個跳棋程序能夠和自己進行對弈，記錄下這些對弈的結果，調整每一步的評分，最終提高自己的技術，這可以稱得上是最早的能自我學習的棋類游戲了。
塞繆爾不斷改進自己的跳棋程序，讓它達到了頂尖的業余愛好者的水平。可因為當時計算機硬件的限制，塞繆爾的跳棋程序和最頂尖的人類棋手還有一定的差別。第一個打敗人類西洋跳棋冠軍的是 1989 年的一款叫“支奴干”的程序。
不過，西洋跳棋的規則相對比較簡單，棋局也不如國際象棋那么復雜，人們還是想看到國際象棋領域的人機大戰。如果 AI 能戰勝人類頂尖的國際象棋大師，那毫無疑問將會證明自己的實力。
這場超級大戰，發生在 1997 年。IBM 的超級計算機“深藍”擊敗了國際象棋冠軍卡斯帕羅夫。雖然此后，仍然有人類棋手向 AI 發起挑戰，但已經無力回天，在國際象棋領域 AI 已經取得了徹徹底底的勝利。
證明了自己的能力之后，AI 并沒有停下腳步，接下來，它們要在圍棋領域向人類大師發起挑戰。
圍棋雖然只有黑白兩種棋子，但圍棋局勢的可能性、復雜性比國際象棋要高多了，因此 AI 要想打敗人類的圍棋高手，還需要更多努力。
在深藍戰勝卡斯帕羅夫之后將近 20 年，DeepMind 研發的圍棋機器人 Alpha Go 擊敗了人類圍棋冠軍李世石、柯潔。可以說至此，在棋類領域，AI 已經沒有敵手了。
接下來，AI 開始轉戰其他領域。比如，DeepMind 開始訓練一款叫 Alpha Star 的 AI，教它玩《星際爭霸 2》這款即時策略游戲。在 2019 年，Alpha Star 也在這款游戲上達到了人類大師的水平。
GPT 的開發公司 Open AI，在 2017 年到 2019 年期間，也在訓練 AI 玩游戲。當時它們玩的是《Dota 2》，并且在 2019 年 4 月，以 2：0 的成績擊敗了當時的衛冕冠軍。后來在為期 4 天的在線公開賽跟人類高手進行了 4 萬多場比賽，贏得了 99.4%的比賽。
為什么要讓 AI 去玩游戲呢？
這是因為，人們在訓練 AI 玩游戲過程中用到的算法和技術，往往可以遷移到其他領域。比如 AlphaGo 的深度學習技術，在 AlphaFold 中也得到了應用，AlphaFold 幫助人類科學家解決了許許多多蛋白質折疊上的難題。
另外，AI 在玩游戲的過程中，需要根據對手的動作來預測下一個動作的可能性，這樣的算法也可以應用在自然語言處理中。
再者，AI 玩游戲過程中涉及到的自主分類、決策、并不斷自我優化的能力，在很多行業中都有應用。
總而言之，讓 AI 玩游戲，并不是為了找事情讓 AI 消遣，而是在解決復雜問題的過程中讓 AI 變得越來越聰明。在這個過程中，我們不斷優化 AI 算法，以迭代技術。
準確地說，“AI 戰勝人類”這樣的說法實為調侃，戰勝人類的并不是 AI，打敗人類的，還是人類的智慧。（以上摘自科普中國，侵權刪）
來談一談游戲中的AI：降本增效，革新體驗
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