人工智能又來玩《馬里奧兄弟》了，這次靠的是“好奇心”

在游戲中卡殼時(shí)，你是會(huì)繼續(xù)反復(fù)地撞南墻，還是轉(zhuǎn)而探索游戲地圖的其它方向？也許是受古裝戲影響，我們可能會(huì)四處尋找密道開關(guān)。但當(dāng)前的人工智能可能會(huì)選擇前一種，不達(dá)目的不罷休。

加州大學(xué)伯克利分校最近發(fā)布的論文，則想要開闊人工智能的視野，讓它在卡殼時(shí)退一步，轉(zhuǎn)而探索更廣闊的天地，對(duì)視野外的世界產(chǎn)生興趣。論文被 8 月的國際機(jī)器學(xué)習(xí)大會(huì)接收。

剛剛退役的 AlphaGo，使用蒙特卡羅樹搜索來決定下一步，并依據(jù)此前的經(jīng)驗(yàn)確定加權(quán)值，給出相對(duì)的獎(jiǎng)勵(lì)反饋，借此讓機(jī)器具備人工編程沒有設(shè)計(jì)的技能。這種機(jī)器學(xué)習(xí)方法叫做“增強(qiáng)學(xué)習(xí)”，特點(diǎn)是獎(jiǎng)勵(lì)高效和阻止無效的行為。

這種方法的缺點(diǎn)則是，需要大量的訓(xùn)練工作，并且不管什么情況都只追求高回報(bào)的行動(dòng)，哪怕?lián)p害整體效率也不在乎。如果 AI 不能立即獲得所需的反饋，繼續(xù)行進(jìn)可能會(huì)遇到困難，尤其是在反饋不明顯的電子游戲中。

伯克利研究團(tuán)隊(duì)的方法，是在缺乏獎(jiǎng)勵(lì)、甚至沒有獎(jiǎng)勵(lì)的情況下，訓(xùn)練人工智能探索環(huán)境。研究人員讓 AI 學(xué)會(huì)了在動(dòng)態(tài)環(huán)境中預(yù)測(cè)行動(dòng)造成的誤差，并將這種探索的動(dòng)力稱為“好奇心”。小寶寶們經(jīng)常就有這種實(shí)驗(yàn)行為，他們受好奇心的指引，在天馬行空的探索中學(xué)習(xí)技能。

為了訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，研究人員讓人工智能學(xué)習(xí)玩《馬里奧兄弟》和射擊游戲《毀滅戰(zhàn)士》。結(jié)果有好奇心的 AI 沒有盲目地重復(fù)回報(bào)較高的行動(dòng)，對(duì)游戲整體有了更多把握，學(xué)會(huì)了觀察周遭環(huán)境和快速地移動(dòng)，而沒有花很多時(shí)間去撞眼前的墻。

研究人員認(rèn)為，在許多現(xiàn)實(shí)的場(chǎng)景常常缺乏外在的獎(jiǎng)勵(lì)。在這種情況下，好奇心可以作為內(nèi)在的動(dòng)力，讓 AI 探索環(huán)境，學(xué)習(xí)后期才會(huì)有用的技能。這或許可以為機(jī)器人導(dǎo)航任務(wù)帶來啟發(fā)，也能讓機(jī)器人學(xué)會(huì)抓握奇形怪狀的物體。機(jī)器人往往浪費(fèi)大量時(shí)間做無用功，比如嘗試很多隨機(jī)的手勢(shì)。如果配備了好奇心，機(jī)器人可以很快掌握環(huán)境信息并作出相應(yīng)的動(dòng)作。

讓人工智能具備好奇心已經(jīng)成為該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。紐約大學(xué)的科學(xué)家 Brenden Lake 接受《麻省理工科技評(píng)論》采訪時(shí)說，好奇心驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)技術(shù)并沒有關(guān)注得分，但也能在游戲中讓 AI 表現(xiàn)更好，這令人驚訝，“配備與人相似的特征，是開發(fā)出具備人類的學(xué)習(xí)思考能力的機(jī)器人的重要一步”，但這項(xiàng)研究里的好奇心仍然不同于孩童身上的好奇心，“AI 只好奇和自己有關(guān)的環(huán)境特點(diǎn)。但人類的好奇心更加寬泛。他們不只關(guān)心周遭的世界。”

這也不是 AI 第一次玩《馬里奧兄弟》。這款游戲一直是人工智能的試驗(yàn)田。2015 年，德州大學(xué)奧斯汀分校開發(fā)的 MarI/O 程序（ GitHub 鏈接），用吃一塹長一智的方法在 34 次嘗試后通關(guān)，但它并沒有預(yù)測(cè)的能力。

也是 2015 年，德國蒂賓根大學(xué)開發(fā)的 Mario A.I. 項(xiàng)目，讓 AI 學(xué)習(xí)人類的語音內(nèi)容，理解英文的攻略，并獲得過關(guān)的經(jīng)驗(yàn)。更早的年代，2009 ～ 2012 年間，網(wǎng)絡(luò)上還曾舉辦過馬里奧 AI 大賽，之后被平臺(tái) AI 大賽所取代。

而谷歌(微博)旗下的 DeepMind 在拿下圍棋之后，也要挑戰(zhàn)《星際爭(zhēng)霸》了。過去七年間一直有類似的嘗試，但 AI 從未贏過和熟練玩家的比賽。DeepMind 也并未表明何時(shí)會(huì)開展人機(jī)對(duì)決，只計(jì)劃在未來幾個(gè)月內(nèi)發(fā)布相關(guān)的接口。

但人工智能發(fā)展速度如此之快，在電子競(jìng)技上打敗人類的那一天也許并不遙遠(yuǎn)。