AlphaGo又有新动作 人工智能玩上电子游戏？

今年上半年，AlphaGo成功挑战了职业围棋九段高手李世乭，人工智能的辉煌成就一时风头无两。相比于那些极度依赖策略和预判的棋类游戏，人工智能在电子游戏的战场上却屡遭挫折。尽管AlphaGo曾放出豪言要在《星际争霸2》中战胜职业选手，但暴雪CEO却泼了一盆冷水，指出电子游戏的自由度和获胜路径极为丰富，让人工智能常常陷入迷茫，甚至有时陷入呆滞。

为了扭转这一局面，DeepMind早已展开深入研究，并在顶级科研杂志Nature上发布了关于AI Deep Q-Netork（简称DQN）的论文。DQN具备自主学习的能力，能够游戏规则，无需人类指导，便可通过不断游戏提高自己的表现。

在YouTube上，DeepMind发布了DQN尝试接球游戏的视频。初次接触这款游戏时，DQN的表现可谓惨不忍睹，几次尝试后便无法继续。经过600多次的“历练”后，奇迹发生了。DQN不仅操作流畅，还发现了游戏的小窍门，运用了更高级的玩法。这一切的进步，都是DQN独立并应用的，期间没有任何人类干预。

据DeepMind官方透露，DQN所运用的关键算法名为“异步评价器算法”（Asynchronous Advantage Actor-Critic），简称A3C。这个算法让DQN能够自行判断游戏界面情况，并通过“大型分布式强化学习系统”学习游戏的玩法和规则。简单来说，就是通过不断的训练和学习，提高运算能力，从而达到“精通游戏”的境界。

尽管现在DQN所尝试的游戏对于人类来说可能显得过时，也无法挑战像RPG、ADV或MMORPG那样的大型游戏，但随着技术的不断进步，人工智能的学习和发展能力必将更上一层楼。或许在不久的将来，人工智能将与我们共同分享游戏的乐趣，甚至有可能我们在游戏中会被NPC虐得毫无还手之力。

这一领域的进展令人瞩目，我们不禁想象未来人工智能与人类的互动将如何展开。或许在那个时候，我们可以与人工智能一同新的游戏领域，共同解决游戏中的难题，共同体验游戏的喜悦和挑战。人工智能的发展将为我们带来全新的游戏体验，让我们拭目以待未来的可能性。