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谷歌人工智能DeepMind與《星際爭霸2》戰隊進行交流
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近日，一段網友投稿視頻引發關註，將抵達出口時，突然出現一名男孩俯趴在滑板上，從車頭下方快速橫穿車庫出口……網傳視頻截圖↓↓據瞭解。事發時，由於出口完全處於盲區位置，直到過後觀看的行車記錄儀，才發現這驚險的一幕。孩子趴在地上幸運的是，車子沒有
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新浪科技訊 3月美國商標註冊15日上午消息，海淀法院發佈案件快報稱，因認為天貓公司在360搜索上設定與惠惠及惠惠購物助手相關關鍵詞的行為使網絡用戶對於服務來源極易產生混淆和誤認，影響瞭其運營模式，造成瞭巨額經濟損失，網易公司以不正當競爭糾紛為由訴至法院
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加州聖塔芭芭拉2018年3月15日電/美通社/--由於能夠不以令人心生畏懼和價格高昂的內容創造流程來打造良好廣告，Plotaverse成為Facebook所推薦的十大應用之一。年輕初創企業Plotaverse的iOS應用迅速繞過久負盛名的應
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在1998年《星際爭霸》問世之時，DeepMind人工智能（AI）研究員Oriol Vinyals還是一名西班牙少年。他當時就愛上瞭這款遊戲，排名也不斷提升，甚至還奪得瞭世界電子競技大賽（WCG）的第三名。自那時起，他就成為瞭AI研究中的最強大腦之一。他目前正在進行什麼項目？開發一款精通《星際爭霸II》的機器人，或稱之為“智能體”。
感謝您抽出時間與我們交流！您能介紹一下自己嗎？
Oriol：我是Oriol Vinyals，DeepMind的研究員。我目前負責主持《星際爭霸II》項目。我致力於發展人工智能相關科技。《星際爭霸》是優秀的研究媒介——事實上，我在加州大學伯克利分校讀博期間就針對該遊戲進行瞭部分研究。
您在攻讀博士學位商標註冊費用時主要研究的是《星際爭霸》嗎？
Oriol：我的一位朋友曾說：“在伯克利分校中，有團隊準備參加‘AI對抗AI’的比賽。既然你曾經參加過競技比賽，那麼去瞭解一下應該很不錯。”
他們當時正在以異蟲單位——異龍為基礎，創造機器人。於是我就開始與智能體比賽……他們都喊我“教練”。
該項目的遊戲方式是以專傢規則為基礎的。“我們計劃建造許多異龍，因此我們需要設計一個建造命令，希望其能夠應對早期的快速發展，並擴展到足以滿足生產需要。”諸如此類。這種方法非常程序化，盡管其已經學會瞭實際中的異龍微操。我們其實贏瞭那場比賽。真是有趣極瞭。
那項工作與您現在在DeepMind中的工作有何不同？
Oriol：DeepMind如今正在開發人們稱為“AGI”——即通用人工智能的技術。我們不僅僅單純地開發玩某一種遊戲的智能體，而是想要瞭解到底什麼是學習范式。正因為如此，這種智能體在沒有大量先驗知識的情況下，也能夠玩任何遊戲。我認為，這項機器人的開發任務很有挑戰性，同時又充滿趣味性——我們不編寫規則，僅讓智能體看屏幕。“這是鼠標和鍵盤。去吧，開始與遊戲互動，試著玩得更好。”
是什麼吸引DeepMind去研究《星際爭霸》？
Oriol：對於AI來說，這款遊戲確實頗具挑戰性。在圍棋中，你總是可以縱觀棋局；但在《星際爭霸》中卻不能如此，所以你需要使用偵察機……當然還有交互界面——這是一個很棒的測試平臺，通過它你能夠瞭解，自己的智能體是否能夠用“選中-點擊”的方式與遊戲交互，這與Atari中的14個動作有所不同。這確實是一項令人興奮的挑戰。
項目進行的如何？
Oriol：因為訓練模型的方式，肯定會出現一些非常明顯的差別。回顧起來，其威力是顯而易見的。例如，利用單動作進行鏡頭移動，環視地圖。事實證明，隨機智能體會把鏡頭從它們的營地移開，並且從來不會返回來看它們需要關註的東西——比如營地、建築建造等。
很簡單地，對於人類來說——鏡頭的概念就是幫助他們在左下方查看小地圖；這些智能體遍佈整片區域，不斷點擊小地圖，但這種做法肯定不能讓它們到達任何地方。如果它們突然幸運地點到瞭營地，它們下一步的行動就會是：選擇所有工人，並將它們派出去。
這也是我們極不願意看到的。自此，它們確實需要獲得某些訊號、獎勵。我希望它們能夠獲得好運氣，完成正確的事，並且隨後（到那時）開始學習。這與Atari的遊戲有所不同——在Atari中，你可以迅速地采取合理的行動；而《星際爭霸》擁有不同的指數行動空間。在這片區域中，尤其是在不受限制的遊戲設置中，是很難順利開展行動的。
我們發佈瞭一套迷你遊戲，它是《星際爭霸》的簡化版本。我們將遊戲的某些部分分割為地圖，其中包括“擴展和建造大量工人”、“移動單位並嘗試覆蓋盡可能多的地圖”等等內容。在迷你遊戲中，我們讓智能體有機會學習在四周移動單位的基礎要素，比如戰局......
（若想瞭解更多細節，請參閱DeepMind與暴雪聯合發佈的文件，其主要內容為他們在《星際爭霸II》中獲取的早期成果。）
到目前為止，您獲得過什麼驚喜嗎？
Oriol：在這張地圖中有兩名陸戰隊員，他們的任務是拾取地圖上散佈的晶體礦。而智能體難以完成的事項之一就是——搞清楚如何獨立使用陸戰隊員。但它們能夠學習到的是采用巡邏的方式移動陸戰隊員。我當時並不知道這一點。巡邏能夠讓陸戰隊員之間的距離保持一致，並使他們能夠在受到控制的同時獲得額外的晶體礦。那是我第一次說——好的，我剛剛學到瞭關於《星際爭霸II》的新內容。
讓我們再聊點題外話。這項技術最終會超越最出色的人類台灣商標註冊嗎？
Oriol：我不知道。但我確信這種方式本身具有很廣闊的發展潛力。如果你根據我們在伯克利時所做的一切，用2010年的方法創造機器人，那麼機器人應該可以執行一個、或兩到三個建造命令，但也僅限於此。最終，人們還是可以瞭解它的運行方式，並揭露其弱點。我喜歡我們的方法的原因是——如果一切順利，智能體就學到瞭很多編程不可能實現的戰術部署。這就和你不能編寫程序，創造出一名優秀的圍棋棋手一樣。
至於能不能超越最優秀的人類——我確實不知道。時間會證明一切。我不能預言我們是否能夠打敗他們。
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Oriol：對於AI來說，這款遊戲確實頗具挑戰性。在圍棋中，你總是可以縱觀棋局；但在《星際爭霸》中卻不能如此，所以你需要使用偵察機……當然還有交互界面——這是一個很棒的測試平臺，通過它你能夠瞭解，自己的智能體是否能夠用“選中-點擊”的方式與遊戲交互，這與Atari中的14個動作有所不同。這確實是一項令人興奮的挑戰。
項目進行的如何？
Oriol：因為訓練模型的方式，肯定會出現一些非常明顯的差別。回顧起來，其威力是顯而易見的。例如，利用單動作進行鏡頭移動，環視地圖。事實證明，隨機智能體會把鏡頭從它們的營地移開，並且從來不會返回來看它們需要關註的東西——比如營地、建築建造等。
很簡單地，對於人類來說——鏡頭的概念就是幫助他們在左下方查看小地圖；這些智能體遍佈整片區域，不斷點擊小地圖，但這種做法肯定不能讓它們到達任何地方。如果它們突然幸運地點到瞭營地，它們下一步的行動就會是：選擇所有工人，並將它們派出去。
這也是我們極不願意看到的。自此，它們確實需要獲得某些訊號、獎勵。我希望它們能夠獲得好運氣，完成正確的事，並且隨後（到那時）開始學習。這與Atari的遊戲有所不同——在Atari中，你可以迅速地采取合理的行動；而《星際爭霸》擁有不同的指數行動空間。在這片區域中，尤其是在不受限制的遊戲設置中，是很難順利開展行動的。
我們發佈瞭一套迷你遊戲，它是《星際爭霸》的簡化版本。我們將遊戲的某些部分分割為地圖，其中包括“擴展和建造大量工人”、“移動單位並嘗試覆蓋盡可能多的地圖”等等內容。在迷你遊戲中，我們讓智能體有機會學習在四周移動單位的基礎要素，比如戰局......
（若想瞭解更多細節，請參閱DeepMind與暴雪聯合發佈的文件，其主要內容為他們在《星際爭霸II》中獲取的早期成果。）
到目前為止，您獲得過什麼驚喜嗎？
Oriol：在這張地圖中有兩名陸戰隊員，他們的任務是拾取地圖上散佈的晶體礦。而智能體難以完成的事項之一就是——搞清楚如何獨立使用陸戰隊員。但它們能夠學習到的是采用巡邏的方式移動陸戰隊員。我當時並不知道這一點。巡邏能夠讓陸戰隊員之間的距離保持一致，並使他們能夠在受到控制的同時獲得額外的晶體礦。那是我第一次說——好的，我剛剛學到瞭關於《星際爭霸II》的新內容。
讓我們再聊點題外話。這項技術最終會超越最出色的人類台灣商標註冊嗎？
Oriol：我不知道。但我確信這種方式本身具有很廣闊的發展潛力。如果你根據我們在伯克利時所做的一切，用2010年的方法創造機器人，那麼機器人應該可以執行一個、或兩到三個建造命令，但也僅限於此。最終，人們還是可以瞭解它的運行方式，並揭露其弱點。我喜歡我們的方法的原因是——如果一切順利，智能體就學到瞭很多編程不可能實現的戰術部署。這就和你不能編寫程序，創造出一名優秀的圍棋棋手一樣。
至於能不能超越最優秀的人類——我確實不知道。時間會證明一切。我不能預言我們是否能夠打敗他們。
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