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人工智能作为当今最前沿的科技之一，正在以令人惊叹的速度改变着我们的生活。从智能语音助手到无人驾驶汽车，从AI绘画到机器学习，它为我们打开了一个充满无限可能的未来。本栏目将以通俗易懂的方式，用视频和文字给孩子讲述人工智能的原理、应用及其对社会的深远影响。
快跟我们一起开启这场AI之旅吧！
玩游戏这件事，怎么看都像是一个人类专属项目。可在2021年，腾讯推出的AI“绝悟”在《王者荣耀》游戏上战胜了5位人类职业选手，引起了人们对AI玩游戏的关注。
其实在2017年前后，AI玩游戏就已经火了一把，只不过当时AlphaGo玩的是棋类游戏，而不是大部分人习以为常的手机、电脑游戏。
可游戏本来就是给人娱乐消遣用的，怎么AI也玩起游戏来了呢？让AI玩游戏能有什么好处呢？
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从棋类到电子竞技
其实，让AI玩游戏这件事远比我们想象的要早得多。在1948年，图灵和同事钱伯恩共同设计了国际象棋程序Turochamp。之所以设计这么个程序，图灵是想说明，机器理论上能模拟人脑能做的任何事情，包括下棋这样复杂的智力活动。
可惜的是因为这个程序太复杂了，在图灵去世之前，Turochamp并没有在任何计算机上运行，只出现了一些受到Turochamp启发的国际象棋残局破解游戏。
国际象棋算是比较复杂的棋类游戏了，在同一时期，也有科学家研发了一些规则相对简单的棋类程序。
其中最有代表性的，要数1950年，一位名叫亚瑟·塞缪尔的科学家开发的西洋跳棋程序了。
最初，这款跳棋程序只能简单地跟人类棋手进行对弈，但后来，塞缪尔想给它增加一个功能，让它能够“自我学习”。这个跳棋程序能够和自己进行对弈，记录下这些对弈的结果，调整每一步的评分，最终提高自己的技术，这可以称得上是最早的能自我学习的棋类游戏了。
塞缪尔不断改进自己的跳棋程序，让它达到了顶尖的业余爱好者的水平。可因为当时计算机硬件的限制，塞缪尔的跳棋程序和最顶尖的人类棋手还有一定的差别。第一个打败人类西洋跳棋冠军的是1989年的一款叫“支奴干”的程序。
不过，西洋跳棋的规则相对比较简单，棋局也不如国际象棋那么复杂，人们还是想看到国际象棋领域的人机大战。如果AI能战胜人类顶尖的国际象棋大师，那毫无疑问将会证明自己的实力。
这场超级大战，发生在1997年。IBM的超级计算机“深蓝”击败了国际象棋冠军卡斯帕罗夫。虽然此后，仍然有人类棋手向AI发起挑战，但已经无力回天，在国际象棋领域AI已经取得了彻彻底底的胜利。
证明了自己的能力之后，AI并没有停下脚步，接下来，它们要在围棋领域向人类大师发起挑战。
围棋虽然只有黑白两种棋子，但围棋局势的可能性、复杂性比国际象棋要高多了，因此AI要想打败人类的围棋高手，还需要更多努力。
在深蓝战胜卡斯帕罗夫之后将近20年，DeepMind研发的围棋机器人AlphaGo击败了人类围棋冠军李世石、柯洁。可以说至此，在棋类领域，AI已经没有敌手了。
接下来，AI开始转战其他领域。比如，DeepMind开始训练一款叫AlphaStar的AI，教它玩《星际争霸2》这款即时策略游戏。在2019年，AlphaStar也在这款游戏上达到了人类大师的水平。
GPT的开发公司OpenAI，在2017年到2019年期间，也在训练AI玩游戏。当时它们玩的是《Dota2》，并且在2019年4月，以2：0的成绩击败了当时的卫冕冠军。后来在为期4天的在线公开赛跟人类高手进行了4万多场比赛，赢得了99.4%的比赛。
为什么要让AI去玩游戏
那问题来了，科学家们为什么要让AI去玩游戏？
这是因为，人们在训练AI玩游戏过程中用到的算法和技术，往往可以迁移到其他领域。比如AlphaGo的深度学习技术，在AlphaFold中也得到了应用，AlphaFold帮助人类科学家解决了许许多多蛋白质折叠上的难题。
另外，AI在玩游戏的过程中，需要根据对手的动作来预测下一个动作的可能性，这样的算法也可以应用在自然语言处理中。
再者，AI玩游戏过程中涉及到的自主分类、决策、并不断自我优化的能力，在很多行业中都有应用。
总而言之，让AI玩游戏，并不是为了找事情让AI消遣，而是在解决复杂问题的过程中让AI变得越来越聪明。在这个过程中，我们不断优化AI算法，以迭代技术。
准确地说，“AI战胜人类”这样的说法实为调侃，战胜人类的并不是AI，打败人类的，还是人类的智慧。
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