人工智能
超级AI游戏激发人类创造新的制胜策略
机器在与人类的游戏对抗中是否失去了优势？
这一切始于1940年纽约世博会，当时一位核物理学家Edward Condon展示了一台重达一吨的电子机械机器，它成功地玩了一种叫做Nim的简单古老的中国游戏，在这个游戏中，两个对手从堆中取走物品，直到只剩下一个。这台机器是有记录以来最早的计算机化游戏之一，它轻松地击败了大多数人类挑战者。
这也可能是人类第一次面对一个无生命物体可能比他们更聪明的现实。
快进到六十年前，大小相当于一个小房间的IBM深蓝计算机(Deep Blue)，征服了世界象棋冠军Gary Kasparov，赢得了三局并和了一局。十年后，锦标赛挑战者被一个装在手机里的AI象棋程序击败。
2000年代，人工智能迅速发展，导致出现了能够自己学习如何玩分析流行、复杂视频游戏的庞大计算机系统。
例如，电脑版围棋(一个看似简单但却比象棋复杂google倍的游戏)多年来最多只能达到业余人类水平。但DeepMind公司开发的AlphaGo利用神经网络引入了AI新维度，分析10^170种可能的棋盘配置，创建了一个能够决定性地击败顶尖围棋大师的程序。
但根据本周发表在《美国国家科学院院刊》上的一篇研究论文，人类可能正在追赶(如果还没有击败)超级智能程序。
香港城市大学市场营销助理教授Minkyu Shin说，超人类人工智能的出现促使人类在游戏策略上变得更有创造力，并且是他们提高游戏水平的原因。
Shin和其他研究人员进行了大规模的分析，处理了一个包含580万个围棋棋手从1950年(围棋规则标准化)开始的71年内所走的步数的数据库。
Shin说：“我们的发现表明，超人类AI程序的发展可能促使人类玩家摆脱传统策略，并诱导他们探索新颖的棋路，这反过来可能提高了他们的决策能力。”
他们开发了一个公式来评估每一步游戏中人类决策的质量。使用一个超人类AI程序KataGo，他们将赢得胜利的人类棋路与近600亿种理论上可能的棋局模式进行比较。这产生了一个叫做决策质量指数(DQI)的分数。
Shin和他的团队在几十年间检查了DQI分数，发现虽然在围棋游戏最初几十年里，人类玩家取得了微小进步，但在2016年之后立即出现了显著改善，那一年是AlphaGo首次取得惊人成就之后。
Shin说：“我们发现，在超人类AI出现之后，人类决策显著提高。这种提高与人类决策中更大的新颖性有关。”
DeepMind公司科学家David Silver对这些发现评论道：“看到人类玩家如此快地适应并将这些新发现融入自己的游戏中真是令人惊叹。”他补充说，“这些结果表明，人类将适应并建立在这些发现之上，以极大地提高自己的潜力。”
因此，在与超级智能机器游戏对抗中，尽管还不能宣布将死局(checkmate)，但却已经不再是被动挨打的棋子，而是因为AI提供了前所未有的制胜策略。
本文译自 techxplore，由 BALI 编辑发布。