20年前，“深藍”電腦系統在萬眾矚目中擊敗了國際象棋冠軍加里·卡斯帕羅夫（Garry Kasparov），而如今，谷歌開發了一種人工智能系統，打敗了世界上最偉大的圍棋選手。人工智能的發展迅速，在打敗世界上最偉大的超級玩家的路上邁出更重要的一步。

　　據Quartz報道，麻省理工學院的學生Vlad Firoiu開發的一款人工智能游戲擊敗了世界上一些優秀的玩家。盡管這款人工智能游戲沒有和最優秀的選手對戰，但其中一位輸掉的選手承認，“我并不確定是否有人能打敗它。”

　　雖然這一成就十分振奮人心，但人工智能仍然需要一些改進，直到它在每一款游戲中都能戰勝人類。人工智能正在學習一些新的贏得游戲的方法，比如說比人類記住更多的游戲動作。他們正在學習如何從戰略角度思考，如何互相合作。這是人工智能與人類競爭的良好表現，它們一定會走得更遠。

　　新環境和新發展

　　《任天堂明星大亂斗》是2001年開發的一部任天堂游戲，在游戲中，馬里奧和皮卡丘等著名的任天堂人物可以互相打斗。盡管這款游戲年齡很大，已經出了兩部續集版本，但仍然被大量玩家所青睞。“大亂斗玩家”們不斷開發新的戰斗技術，讓這款游戲一直保持高熱度。

　　因為Smash是一款格斗游戲，與國際象棋相比，人工智能面臨著不同的挑戰。在國際象棋中，人工智能可以簡單地通過記憶數以百萬計的動作來勝過玩家。但在即將到來的游戲Smash中，人工智能無法預測未來，因為無法可靠地預測人類玩家會做什么格斗動作。為了打敗人類玩家，人工智能將不得不“學習”怎么玩Smash。

　　這正是Firoiu和他的同事們教人工智能做的事情。他們開發了一種神經網絡，可以精準判斷出對手的位置，并作出戰斗指令。神經網絡會對AI進行近戰訓練，讓AI對自己作出攻擊。通過與自己進行比賽，AI在短短幾周內就學會了如何打敗優秀的Smash玩家。

　　除了Smash，上個月，人工智能還利用神經網絡擊敗了世界上最優秀的撲克玩家。就像Smash一樣，撲克無法僅僅通過計算來獲得游戲勝利。它需要了解玩家的出牌習慣，尤其是要有虛張聲勢的能力。而就像Smash人工智能一樣，在進入錦標賽之前，撲克玩家都會與自己玩游戲琢磨技術，而不是與對手對戰。通過這樣的方式，撲克玩家贏了數以萬億計的比賽。這些在撲克和電子游戲上取得的勝利都代表了人工智能的飛速發展。

　　但是我們不能沾沾自喜，盡管取得了這些勝利，人工智能的發展仍有相當長的路要走。因為人工智能的反應速度比人類快的多，因而Smash人工智能攻擊性比人類玩家大，并且能及時避開攻擊。但是，人工智能沒有能力處理游戲中的投射物，所以沒法跟遠程角色對戰;而當對手躲藏在角落時，它還會不知所措，甚至跳崖自殺。

　　因此，有人會質疑，Smash AI是否真的比人類更聰明，還是它只是利用了優越的反應速度來獲取勝利。然而，人工智能只花了幾周時間就能讓已經練習了數年的人類棋手們黯然失色。最近在諸如Smash和撲克等領域的人工智能的勝利都表明，隨著游戲參數的改變，人工智能可以學習不同類型的游戲動作。兩場比賽進一步強調了一點：不同的人工智能系統可以學會合作，也可以根據比賽的不同性質互相爭斗。

　　從某種意義上說，任何我們編寫人工智能程序都可以被理解為一種游戲。無論是在游戲中打敗玩家還是進行戰術的分析，人工智能都受到特定參數的約束，無論是通過程序員的設計還是通過神經網絡學習，它都能不斷地實現自我提升。縱觀人類歷史，游戲常常被視為智力高的象征，比如有很多偉大的領導者喜歡國際象棋。由于在各種各樣的游戲中，人工智能都能打敗人類，這表明人工智能可以通過程序員編程獲得不同類型的智能。神經網絡和機器學習有可能徹底改變人工智能，但要想在每一場游戲中戰勝人類，仍需要相當大的進步。