有朋友问我，游戏程序是死的，人工智能应该就是活的，那么如果人工智能在游戏里和设定好的程序进行对决，结果会如何呢？

乍一听，这就是个诡辩式的命题：两段代码之间的战争？当时听到这个问题时，我自然而然地想到了电影《复仇者联盟2：奥创纪元》里人工智能奥创用光电攻击钢铁侠的管家那一幕。这个想法太过科幻，至少在现实世界里，人工智能对战游戏程序，已经悄然展开。开路先锋依然是这个开发了“阿尔法狗”、击败李世石的谷歌人工智能团队DeepMind。

就在这场著名的围棋人机大战前一年，2015年3月，DeepMind曾对外透露说，他们开发出一项单一算法，能学会49种不同电子游戏，其中包括19世纪70年代的经典游戏“乒乓”（Pong）和“太空侵略者”（Space Invaders）。这台电脑对半数以上的游戏已经相当熟练，足以击败专业的人类玩家。如果用更通俗的说法来解读，就是他们搞了个人工智能程序，会玩游戏，而且玩得还特别“溜”。这则新闻当时并没有多少人关注，反倒是围棋人机大战结束后，爆出“阿尔法狗”将在《星际争霸》中再次挑战人类的新闻时，许多媒体因为不知道那则旧闻的存在，还在津津乐道于“阿尔法狗”到底是“潜入”到电脑里和玩家在游戏里作战，还是操控游戏臂、用“眼睛”识别屏幕上的战局，像个电竞玩家一样面对面决斗。

实际上，这个会玩游戏的人工智能程序早在2013年就已经对外发布了，官方对它的注释是“首个能基于极少量起始信息从头开始学习各种任务的人工智能系统”，这个解释太复杂，让人看不太懂。其实说简单点，它就和科幻片里那些人工智能程序一样，不用人教，自己试着玩下游戏，就能自动在一款陌生游戏里慢慢生存下来，并逐步通关，也就是说，它与人类玩游戏的过程差不多。

那么，这个会玩游戏的人工智能程序，在学习能力上如何呢？笔者没见过实物或者视频，但根据媒体报道，它往往花上几小时学习一款游戏，然后就“精通”了。这样的学习速度不可谓不快！只是人工智能玩家和人类玩家还有一个明显的不同，即精通一款游戏并不能使目前的系统更擅长下一款游戏。说白了，它其实并不知道自己是在玩游戏，而只是在根据自己在游戏中寻找出路的时候不断积累经验，最后形成最佳通关路径，从而击败只能“直行”、不会“拐弯”的游戏程序。当然，这已经是极大的进步了。我们也可以对人工智能和传统程序做个简单的区分，只会“直行”（执行）的叫程序，能够根据路况变化而“拐弯”的就是人工智能。

这也算是一种思考能力吧，尽管只处于人类婴幼儿的智力阶段。毕竟，在游戏世界里，可以重新来过，可以复盘，还有经验可积累。因此，如果“拐弯”后遇到了“堵车”，下次就另外选路好了。可在现实世界中，有多少错误可以重来呢？按照新闻的说法，这个缺陷使它还无法精通“吃豆人”之类的迷宫游戏，因为以它的联想能力，还无法真正把自己的当前行动与深远的后果联系起来。

（来源： 人民邮电报）