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​李文新:游戏浓缩世界,AI预见未来 | CNCC专家谈

阅读量:306 2022-11-09 收藏本文

李文新:游戏浓缩世界,AI预见未来 | CNCC专家谈


在即将于今年12月8-10日在贵阳举办的CNCC2022期间,122个涵盖计算+行业、人工智能、云计算、教育、安全等30个热门专业领域的技术论坛上,700余位专家将着力探讨计算技术与未来宏观发展趋势,并由各领域深具影响力的重磅学者专家担纲论坛主席。


本专题力邀CNCC2022技术论坛主席亲自撰稿,深度围绕论坛话题分享独家观点,带你提前走进CNCC,领略其特殊专业魅力!



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本期特别嘉宾:

李文新 CCF杰出会员、北京大学教授



游戏浓缩世界,AI预见未来——作者:李文新









游戏是人类智力体力的竞技场和训练场

人类在漫长的历史进化中,除了解决肉身的供养问题,更重要的是在不断地创造并丰富其精神世界。在这个看不见摸不着却能真实感觉得到的精神世界中,游戏从来都占有一席之地。循着多种多样的想象和希望,人们将现实世界投射到丰富多彩的游戏世界里。在游戏世界里,规则是人为设定的,利弊得失不必与现实世界挂钩,成与败、喜与忧主要是精神层面的。这就让我们能够暂时脱离真实世界,在一个人设的虚拟世界里获得我们在真实世界里想要而不可得的体验。真实世界和游戏世界共同构成了我们生活的整个世界。我们游弋穿梭其中,寻找平衡、平等和自我满足。


游戏是现实世界的高度抽象。象棋、军旗、围棋等棋类游戏是人类战争的缩影,掼蛋、斗地主、双升、拖拉机等牌类游戏提供了合作组队竞争的场景。麻将给出了一个人在与多人竞争中集聚资源达成个人目标的虚拟场景。篮球、排球、足球、橄榄球等体育项目是多人合作,同时运用智力和体力进行团队竞争的游戏。游戏既象真实又非真实的性质,使其成为习得真实世界所需技能的低成本试验场。


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信息技术拓展了游戏的形式和功能

计算机和通信技术的发展大大拓展了游戏世界能够为人类提供的想象空间和可能性。一方面大型电子游戏可以模拟一个众多智能体合作和博弈的场景,另一方面人类在电子游戏中的决策行为被毫无遗漏地记录下来。人工智能技术利用被记录下来的人类行为还原出与人类行为高度相似的智能体。这些智能体可以被用来在游戏环境中模仿人类进行决策。由此我们就可以预知一定的环境设置(比如政策法规)下,智能体经过一段时间的博弈决策,将会引发怎样的后果。如果后果不是我们想要的样子,那我们就有必要修改预设的环境设置(政策法规),使得未来能够朝着我们希望的方向发展。


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游戏AI研究面临的挑战与动力是什么?

如何制作出能够与真实世界高度相似的游戏环境和如何设计出与人类智力相当的游戏智能体,是当前游戏AI领域的两个最重要难题。虽然目前已经积累了一些技术手段,但还远没有达到复刻真实环境和人类智能水平的程度。因此,目前游戏AI领域还是一个高度活跃并且具有无限前景的研究领域。对人类自身智力的好奇和透过虚拟场景与智能体交互演进来预知未来的欲望,是推动游戏AI研究的两大动力。


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游戏AI对战平台是游戏AI研究的重要基础设施


游戏AI对战平台是一个开放的能够管理游戏环境和游戏智能体,并且能够安排和调度游戏智能体比赛的计算机系统。游戏环境是对战平台上的重要资源,支持一种还是多种游戏环境,是单人、双人还是多人游戏,游戏的复杂程度,以及是否支持人机对战、人人对战和机机对战等多种对战形式,都是衡量平台价值的重要参数。游戏智能体也是对战平台的重要资源,平台上已有的游戏智能体所使用的算法和达到的高度,是平台能够提供给研究者的重要研究基础。同时,对于一个支持人机对战的平台,拥有不同水平的智能体可以大大提升平台的趣味性。基于平台的智能体对战(包括人人、人机、机机对战)实况的日志文件详细记录了智能体在面对不同游戏局面时所做出的决策,是后续研究人类决策模式,对人类决策方式进行聚类,以及研究人机合作、人人合作、机机合作方式的重要基础数据。拥有多个游戏的平台,为研究跨任务通用人工智能提供了实验场地。建设游戏AI对战平台需要设计通用的游戏接口、包容所有可能的算法和编程语言、针对不同游戏设计公平的评测方法、具有足够的算力,并且能够高效应用有限算力完成尽可能多的对局评测。


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算法是游戏AI的灵魂


游戏智能体依靠算法做出决策,算法是智能的灵魂。1997年IBM的“深蓝”在国际象棋游戏上战胜了世界冠军卡斯帕罗夫。“深蓝”使用了极大极小搜索、αβ剪枝、启发式搜索等搜索算法。2016年DeepMind的AlphaGO在围棋游戏上战胜了世界级围棋大师李世石,AlphaGO 使用了蒙特卡洛树搜索、神经网络和强化学习相关算法。设计更好的算法解决更难的问题一直是人工智能领域的不懈追求。当下研究者们对多人非完全信息博弈游戏非常感兴趣。这类游戏因为信息不完全而使搜索空间过大,不能够用现有方法有效解决。同时,多人甚至众人参与的游戏,在竞争的同时,引入了合作问题,使得我们必须开发新的算法来描摹人类合作的智慧。


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技术论坛是促进领域发展的重要手段


组织技术论坛是帮助游戏AI领域的研究者总结经验、交换心得、畅想未来,利用集体智慧促进领域发展的重要手段。在本次论坛中,来自北京大学、清华大学、南京大学、中科院自动化所、哈尔滨工业大学(深圳)、腾讯公司的研究者将分享他们在游戏AI领域的最近进展和对未来研究的展望。期待游戏A领域的广大研究者、开发者和感兴趣的人士参与论坛,一起交流。


本年度CNCC大会将举办“游戏AI算法与平台”技术论坛,邀请数位人工智能领域的重磅学者专家,共同探讨现有的游戏对战平台和经典游戏AI目前发展的最新动态。欢迎你来参与。


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论坛名称:游戏AI算法与平台


主席:李文新 CCF杰出会员、北京大学教授

共同主席:阳 CCF人工智能与模式识别专业委员会秘书长、南京大学教授



主题

主讲嘉宾

单位

1

AI提升我们对传统游戏的认知

李文新

北京大学

2

大规模不完美信息博弈平台与算法

兴军亮

清华大学

3

游戏AI的一些新的发展趋势

王轩

哈尔滨工业大学

(深圳)

4

及第多智能体开源开放平台

张海峰

中科院自动化所

5

腾讯开悟平台的持续开放之路

邓民文

腾讯

6

多智能体镜学习:面向合作博弈的通用求解框架

杨耀东

北京大学


Panel环节

全部嘉宾和主席


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