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文·姜昊騫

人工智能（artificial intelligence，AI）的觸角，正伸向個(gè)人與社會(huì)生活的各個(gè)角落。語(yǔ)音識(shí)別、決策管理、生物信息處理乃至內(nèi)容創(chuàng)作等領(lǐng)域的AI應(yīng)用，越來(lái)越多。同時(shí)，AI戰(zhàn)勝人類(lèi)的消息，也在不時(shí)挑動(dòng)著人們的神經(jīng)。

對(duì)許多人來(lái)說(shuō)，AI是一個(gè)無(wú)法具體把握的黑箱，它是如此復(fù)雜，以至于我們只能默默地看著它塑造個(gè)體、領(lǐng)域與社會(huì)。但是，AI并不是黑箱，它是可以理解進(jìn)而去把握的，我們需要的可能只是一個(gè)合適的突破口與契機(jī)，而這正是紐約大學(xué)教授朱利安·圖吉利斯的《人工智能如何玩游戲》一書(shū)的目標(biāo)。作者從游戲切入，深入淺出地介紹了人類(lèi)智能與AI的區(qū)別、AI的基本模式與潛力，以及人類(lèi)在AI發(fā)展的過(guò)程中所能扮演的角色。

AI比人更聰明嗎？

對(duì)大眾來(lái)說(shuō)，機(jī)器人和人工智能（AI）正在或即將沖擊自己的生活乃至社會(huì)的命運(yùn)。快遞員會(huì)擔(dān)心配送機(jī)器人搶了自己的飯碗，職業(yè)譯者每次看到人機(jī)翻譯對(duì)比結(jié)果時(shí)都難免感到緊張。游戲則似乎與我們的切身利益并無(wú)直接關(guān)系。聽(tīng)到阿爾法狗擊敗李世石的消息時(shí)，人們可能會(huì)感到一種沒(méi)有具體指向的泛化焦慮，不過(guò)很快會(huì)恢復(fù)如常，甚至?xí)X(jué)得AI暫時(shí)或永遠(yuǎn)不會(huì)影響到自己。這種自我安慰是否正確暫且不論，卻肯定是缺乏建設(shè)性的。

如果對(duì)AI沒(méi)有一定的具體把握，那么AI就仿佛是一種類(lèi)似于隕石撞擊、火山爆發(fā)的自然災(zāi)害，不僅無(wú)法理解，更無(wú)從應(yīng)對(duì)。為此，紐約大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程教授朱利安·圖吉利斯（Julian Togelius）的《人工智能如何玩游戲》給出了有益的洞見(jiàn)。

圖吉利斯從兒時(shí)起，就醉心于思考人類(lèi)與機(jī)器的智能。讀博期間，他對(duì)智能機(jī)器人做過(guò)研究實(shí)驗(yàn)。他發(fā)現(xiàn)：“這種實(shí)驗(yàn)需要我隨時(shí)待命，做一名機(jī)械師；但我對(duì)維修機(jī)器人不感興趣……令人興奮的是這些機(jī)器人背后的理念。”于是，他想到可以用游戲代替機(jī)器人來(lái)做實(shí)驗(yàn)，探索AI在游戲領(lǐng)域的各種應(yīng)用，最后繞了一大圈，通過(guò)游戲思考人類(lèi)智能與人工智能。

人類(lèi)歷史上，已經(jīng)為“智能”給出了許多種定義。比如，心理學(xué)界的一個(gè)主流智力模型是卡特爾—霍恩—卡羅爾理論（CHC理論），列舉出了人的11種廣義認(rèn)知能力，包括理解力、數(shù)理能力、讀寫(xiě)能力、視覺(jué)處理、決策/反應(yīng)時(shí)間等。

圖靈測(cè)試也是一個(gè)簡(jiǎn)潔明了的人工智能衡量標(biāo)準(zhǔn)：只要真人在對(duì)話中無(wú)法將一臺(tái)計(jì)算機(jī)與其他真人區(qū)分開(kāi)，那么這臺(tái)計(jì)算機(jī)就可以認(rèn)為是有智能的。客服機(jī)器人的不斷進(jìn)步，似乎暗示計(jì)算機(jī)正在突破圖靈測(cè)試。

另外，在許多其他曾經(jīng)被認(rèn)為人類(lèi)特有的活動(dòng)中，AI也在不斷取得新的進(jìn)展，在很多領(lǐng)域更是超過(guò)了人類(lèi)。最明顯的例子就是記憶和計(jì)算。用本書(shū)作者的話說(shuō)：“人類(lèi)總說(shuō)：‘金魚(yú)的記憶只有7秒’，但是從計(jì)算機(jī)的角度來(lái)看，人類(lèi)和金魚(yú)在記憶力上并沒(méi)有差別。”

即使是在運(yùn)動(dòng)控制、模式識(shí)別、語(yǔ)言處理等傳統(tǒng)的人類(lèi)優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域，AI的表現(xiàn)都讓人不禁懷疑：人類(lèi)智能是否真的有一條可以永遠(yuǎn)隔絕AI的紅線？近年來(lái)，尤其是疫情以來(lái)大規(guī)模鋪開(kāi)的人臉識(shí)別功能，就是一個(gè)明證。

但是，計(jì)算機(jī)比人擅長(zhǎng)做某件事并不意味著計(jì)算機(jī)就有了“智能”。人類(lèi)擅長(zhǎng)適應(yīng)各種情況和問(wèn)題，而AI通常僅僅適合完成特定的任務(wù)。而且在很多情況下，用簡(jiǎn)單規(guī)則執(zhí)行簡(jiǎn)單任務(wù)的簡(jiǎn)單機(jī)器人，在實(shí)際表現(xiàn)上要優(yōu)于更復(fù)雜的機(jī)器人。建造無(wú)數(shù)種互不相通的專(zhuān)業(yè)機(jī)器人，拋棄無(wú)用的“普遍問(wèn)題解決能力”似乎更加明智。如此一來(lái)，AI是不是智能、AI能否超越人類(lèi)的問(wèn)題，就不攻自破了。AI不需要貪大求全，只要做好規(guī)定好的任務(wù)就可以了，而試圖全面模仿乃至超越人類(lèi)的“廣義AI”并無(wú)實(shí)際意義。

人工智能會(huì)不會(huì)超越人類(lèi)的智能，替代人的腦力勞動(dòng)，甚至摧毀人類(lèi)作為理性動(dòng)物的尊嚴(yán)？至少?gòu)?950年英國(guó)計(jì)算機(jī)科學(xué)家圖靈在《計(jì)算機(jī)器與智能》一文中提出“圖靈測(cè)試”的概念以來(lái)，人們就一直在思考這個(gè)問(wèn)題。隨著“深藍(lán)”挫敗象棋大師卡帕斯洛夫，“阿爾法狗”（AlphaGo）戰(zhàn)勝韓國(guó)頂級(jí)棋手李世石以來(lái)，人工智能碾壓人腦的圖景似乎越來(lái)越近了。

近半個(gè)多世紀(jì)以來(lái)，人們?cè)A(yù)言過(guò)許多計(jì)算機(jī)永遠(yuǎn)做不到的事。例如，美國(guó)哲學(xué)家休伯特·德雷福斯（Hubert Dreyfus），曾在1986年的《計(jì)算機(jī)不能做什么》一書(shū)中深入批判了人工智能樂(lè)觀論的哲學(xué)基礎(chǔ)。他在此基礎(chǔ)上，對(duì)語(yǔ)義理解、模式識(shí)別、模糊復(fù)雜問(wèn)題求解等具體應(yīng)用領(lǐng)域提出了質(zhì)疑。他在當(dāng)時(shí)就遭到了麻省理工學(xué)院同事們的批駁，而在三十多年后的今天，我們更有理由懷疑所謂“計(jì)算機(jī)智能的極限”到底是絕對(duì)的邊界，或者僅僅是暫時(shí)發(fā)展程度的局限。

這不僅僅是一個(gè)技術(shù)問(wèn)題。重復(fù)性體力勞動(dòng)一向被認(rèn)為會(huì)是最早被取代的職業(yè)，但如今越來(lái)越多的所謂高級(jí)技術(shù)工種也有了失業(yè)的隱憂，包括會(huì)計(jì)、律師和醫(yī)生。要想認(rèn)清這個(gè)社會(huì)問(wèn)題，除了從經(jīng)濟(jì)、文化、歷史層面進(jìn)行外部分析以外，內(nèi)部視角也是不可或缺的。換言之，我們需要了解人工智能處理和解決問(wèn)題的具體方法與思路。

AI不僅會(huì)玩游戲，還能創(chuàng)造游戲

首先，游戲是AI的未來(lái)。游戲是很好的AI試金石。自AI研究開(kāi)始以來(lái)，五子棋、象棋、圍棋等經(jīng)典棋類(lèi)游戲，就被用來(lái)檢驗(yàn)AI的能力。“深藍(lán)”和“阿爾法狗”，正是這一方面的產(chǎn)物。此外，更復(fù)雜、不確定性更強(qiáng)、難度更高的電子游戲AI，也在蓬勃發(fā)展中，例如可以玩《超級(jí)馬里奧兄弟》、《憤怒的小鳥(niǎo)》、《星際爭(zhēng)霸》的AI程序。

作者提出；“在《星際爭(zhēng)霸》中，表現(xiàn)最好的代理（AI程序）仍然比不上優(yōu)秀的人類(lèi)玩家。在大多數(shù)此類(lèi)比賽中……我們都能看到代理明顯的進(jìn)步。”這似乎印證了悲觀者的論調(diào)：AI或許暫時(shí)還比不上人類(lèi)，但終將超越人類(lèi)。

不過(guò)，一個(gè)值得注意的狀況是，AI之所以能在各類(lèi)游戲中取得越來(lái)越好的成績(jī)，很大程度上是因?yàn)锳I算法被“降級(jí)”了。以賽車(chē)游戲AI為例，為了追求跑圈速度，開(kāi)發(fā)者會(huì)對(duì)算法進(jìn)行深度定制，針對(duì)游戲中車(chē)輛配置、賽道形狀、駕駛行為制定細(xì)致的人為規(guī)則，而并非完全依賴大眾想象的“機(jī)器學(xué)習(xí)”或“深度學(xué)習(xí)”。于是，包括深藍(lán)、阿爾法狗在內(nèi)的游戲AI代理，成為了純粹的專(zhuān)用人工智能。用作者的話說(shuō)：“阿爾法狗很擅長(zhǎng)玩圍棋，但也只能玩圍棋。它玩不了其他游戲，連國(guó)際象棋也玩不了。”

傳統(tǒng)上，開(kāi)發(fā)專(zhuān)用AI是一個(gè)乏味且勞動(dòng)密集型的工種。如果玩家在游戲中看到了一個(gè)看起來(lái)很聰明的非玩家角色（NPC），原因很可能并不是開(kāi)發(fā)商采用了某種高精尖的算法，而是因?yàn)槟硞€(gè)或某群程序員用大量代碼和時(shí)間來(lái)規(guī)定它的行為。

最基礎(chǔ)的算法是“有限狀態(tài)機(jī)”。開(kāi)發(fā)者先要為角色設(shè)定若干狀態(tài)，以射擊游戲中的一個(gè)簡(jiǎn)單敵人為例，他可能有六個(gè)狀態(tài)：守衛(wèi)（在兩個(gè)點(diǎn)之間來(lái)回走動(dòng)）、掩護(hù)（跑到設(shè)定好的掩體）、躲藏（蹲在掩體后面）、射擊（起身，并以設(shè)定好的頻率和角度向玩家開(kāi)槍?zhuān)⒔砉簦ㄏ蛟竭^(guò)掩體的玩家連續(xù)射擊）、死亡（生命值降到0時(shí)倒地停止活動(dòng)）。

接著是設(shè)定狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換規(guī)則。比方說(shuō)，玩家出現(xiàn)在NPC視野內(nèi)時(shí)，NPC就會(huì)從默認(rèn)狀態(tài)“守衛(wèi)”進(jìn)入“掩護(hù)”狀態(tài)。可見(jiàn)，角色狀態(tài)越多，狀態(tài)轉(zhuǎn)換規(guī)則越細(xì)致，則NPC就會(huì)顯得越聰明。這是游戲行業(yè)長(zhǎng)期以來(lái)的主流模式，在工業(yè)機(jī)器人和無(wú)人駕駛汽車(chē)領(lǐng)域中也有廣泛運(yùn)用。

顯然，這并不符合大眾對(duì)人工智能的浪漫想象。能夠自我開(kāi)發(fā)、自我完善的AI才算得上是真AI，不是嗎？本書(shū)作者以賽車(chē)游戲AI為例，展示了AI自我開(kāi)發(fā)的一種基本邏輯—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。開(kāi)車(chē)時(shí)，司機(jī)要觀察自己的車(chē)與道路邊線的距離、車(chē)輛的角度、與其他車(chē)的距離等輸入信息。接著，大腦會(huì)對(duì)這些信息進(jìn)行處理，得出要采取的行動(dòng)，比如踩油門(mén)、左轉(zhuǎn)彎等。最后，行動(dòng)產(chǎn)生的結(jié)果又會(huì)產(chǎn)生新的輸入信息，如此往復(fù)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反饋回路正是如此：傳感器輸入信息，程序處理信息，輸出結(jié)果，產(chǎn)生新的輸入信息。但是，這還做不到自我開(kāi)發(fā)。如果歸根結(jié)底還是要人來(lái)設(shè)定、觀察和修改程序參數(shù)的話，那與傳統(tǒng)模式也沒(méi)有多大區(qū)別。

在這一方面，計(jì)算機(jī)科學(xué)家借鑒了進(jìn)化論。生物個(gè)體會(huì)發(fā)生隨機(jī)的基因突變，這些突變大部分是中性或有害的，但憑借自然選擇的力量，生物種群會(huì)越來(lái)越適應(yīng)自己所處的環(huán)境。物競(jìng)天擇中，并沒(méi)有某個(gè)高等智慧在調(diào)試基因。同理，只要先隨機(jī)生成100個(gè)不同的程序，再設(shè)定好選擇的標(biāo)準(zhǔn)，比如“30秒內(nèi)行駛的距離”，然后就可以讓程序互相比拼了。每一輪篩選掉50個(gè)最差的隨機(jī)程序，將其余程序投入下一輪的競(jìng)賽。只要持續(xù)足夠多的輪數(shù)，程序總會(huì)得出越來(lái)越好的成績(jī)。

采用同樣的邏輯，AI不僅能夠成為越來(lái)越好的玩家，甚至可以自主創(chuàng)造游戲關(guān)卡乃至完整的游戲。本書(shū)作者講述了美國(guó)程序員卡梅隆·布朗（Cameron Browne）的經(jīng)歷。布朗用計(jì)算機(jī)語(yǔ)言，自動(dòng)創(chuàng)建了跳棋、圍棋、黑白棋等多種傳統(tǒng)棋類(lèi)的許多變種。這種棋類(lèi)游戲的規(guī)則，可以用幾行代碼來(lái)表示，接著就可以采用上一段描述的模式來(lái)挑選可玩性比較高的新規(guī)則。他開(kāi)發(fā)出的“嵌手棋”（Yavalath），甚至被發(fā)行商相中并推向市場(chǎng)，這可能是世界上第一個(gè)完全由計(jì)算機(jī)生成的商業(yè)游戲。

誠(chéng)然，AI目前取得的成績(jī)是不平衡的。AI在有些游戲里已經(jīng)超越了最強(qiáng)的人類(lèi)玩家，但在另一些游戲中還完全沒(méi)有摸到門(mén)路。AI游戲開(kāi)發(fā)眼下主要還是一種學(xué)術(shù)界的概念設(shè)想，少數(shù)技術(shù)展示性質(zhì)的項(xiàng)目還遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到商業(yè)化的程度。

但是，游戲是人類(lèi)認(rèn)知能力的一種典型綜合應(yīng)用。而如今AI不僅能玩游戲，甚至還能開(kāi)發(fā)游戲。因此，與其漫無(wú)目的地害怕AI搶了自己的飯碗，摧毀自己的尊嚴(yán)，不如從一個(gè)具體的角度切入，試著了解AI的思維方式，進(jìn)而考察AI對(duì)自己和社會(huì)到底意味著什么。《人工智能如何玩游戲》為此提供了一個(gè)扎實(shí)易懂的入門(mén)導(dǎo)引。