人工智能让一款有着3000年历史的中国棋盘游戏《围棋》做得很短，它的动作可能比可观测宇宙中的原子还要多，那么它将如何与《末日》这样的经典电子游戏较量呢？人工智能研究人员将要找出答案，并宣布了一项新的挑战，寻找懂得如何处理火箭发射器的计算机，最好的机器人将在今年晚些时候举行的计算智能与游戏（CIG）会议上进行一场死亡竞赛。

乍一看，这听起来像是在公园散步。毕竟，如果你曾经玩过第一人称射击对抗电脑敌人的游戏，你就会知道他们可以像电脑一样快速准确。但是你玩过的机器人可以进入游戏的内部运作——他们像《黑客帝国》中的Neo一样观察世界，对地图、武器和其他玩家的位置都了如指掌。在“视觉AI末日竞赛”中，人工智能机器人只会拥有与人类相同的信息：他们只会看到眼前的屏幕，其他什么也看不到。

“有各种各样的电子游戏，人类比电脑玩得更好。”

这意味着机器人将不得不以人类更熟悉的方式了解他们的虚拟世界。谷歌旗下击败Go的DeepMind部门的联合创始人黛米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）今年早些时候对《边缘报》表示，由于这个原因，电子游戏实际上可以成为人工智能更大的挑战。”哈萨比斯说：“很明显，人类玩的各种电子游戏都比电脑好，比如星际争霸。”在一个不完善的信息世界里，战略游戏需要高水平的战略能力，即所谓的“部分观察”。很明显，围棋的特点是你可以看到棋盘上的所有东西，所以对电脑来说，这会稍微容易一些。”

《末日》可能不像《星际争霸》那样是一款战略游戏，但它是“部分被观察到的”。出于类似的原因，人工智能研究人员将《Minecraft》作为计算机的试验场。今年3月，微软推出了一个开源平台，让机器人更容易在游戏的虚拟世界漫游——这一研究领域将有助于开发能够在物理世界控制机器人的人工智能。”我们认为这是建立这种通用情报的一个重要部分，”一位参与其中的科学家告诉BBC新闻。

大赛将聚焦“强化深度学习”

“视觉AI末日竞赛”也鼓励参赛者使用一种叫做“强化深度学习”的人工智能方法创建参赛作品。这种方法将常规深度学习（挖掘大量数据以寻找重复模式）与强化学习（训练计算机的方式与训练宠物的方式相同）结合起来当它做了正确的事情时得到奖励）。正是强化深度学习让DeepMind的AlphaGo击败了世界冠军，人工智能研究人员倾向于认为这将是下一个巨大的机会。

比赛现在接受报名参加热身赛，截止日期是5月31日。最终提交将必须在8月，并在9月，最好的机器人将在一场比赛中决一雌雄在CIG在希腊。比赛的一方将让机器人在已知的地图上玩火箭发射器，而另一方将把他们扔到一个未知的竞技场与全系列的武器和物品。就像人类的末日之战一样，拥有最多碎片的玩家将获胜。

谷歌的deepmind项目