从人工智能的早期研究开始,开发能够在游戏中超越人类的AI程序就成为一个激动人心的挑战。通过游戏,AI研究者能够在高度受控的环境中测试、优化和突破智能体的性能,而游戏中的策略博弈又与现实中的决策过程息息相关。DeepMind的AlphaGo项目在这一领域实现了标志性的成功,为AI在游戏中的应用带来了一次里程碑式的飞跃。
本文将梳理强化学习和深度Q学习的发展,探讨AlphaGo和AlphaGo Zero的核心技术及其背后的算法,并分析这些AI技术在游戏之外的潜力和影响。
游戏与人工智能:一个经典研究场景
游戏一直是AI开发的理想测试场景。DeepMind创始人哈萨比斯指出,电子游戏如同现实世界的微缩版本,提供了一个纯净且更易控制的测试平台。游戏的明确规则和评价标准使得AI在游戏中可以更快地训练和调整,而这些策略也为其在更复杂环境中的应用提供了借鉴。
在游戏中战胜人类曾被认为是AI实现通用智能的重要标志,尤其在象棋、围棋等智力博弈中,因为这些游戏被视为人类智力的经典体现。计算机科学家约翰·麦卡锡的名言“一旦它开始奏效,就没人再称它为人工智能了”在AI击败人类棋手的过程中不断得到验证。
深度Q学习:从更好的猜测中学习猜测
在游戏AI的开发中,**深度Q学习(Deep Q-Learning, DQN)**是一项关键技术。DQN结合了传统的Q学习和深度神经网络的能力,使