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让 AI 玩游戏这件事远比我们想象的要早得多。追溯到 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 Alpha Go 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 Alpha Star 的 AI，教它玩《星际争霸 2》这款即时策略游戏。在 2019 年，Alpha Star 也在这款游戏上达到了人类大师的水平。

GPT 的开发公司 Open AI，在 2017 年到 2019 年期间，也在训练 AI 玩游戏。当时它们玩的是《Dota 2》，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 去玩游戏呢？

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。（以上摘自科普中国，侵权删）

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