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進入AI也會團體戰 多玩家遊戲首擊敗人類
英國人工智慧科技公司「DeepMind」繪製的示意圖，顯示奪旗遊戲的自動「代理人」，正在進行競爭與團隊合作等行為。（法新社）
〔編譯陳正健／綜合報導〕美國《科學》（Science）期刊五月三十日公布最新研究指出，英國人工智慧科技公司「DeepMind」已在多人連線射擊遊戲「雷神之鎚III競技場」（Quake III Arena ）中，設計出一種自動「代理人」，可以自我學習及展現人類般行為，並在與人類合作或對抗時，對應地調整行為，已成功在該「奪旗」遊戲中首度擊敗人類。
這項研究的目的，是要建立能玩極端複雜3D電玩遊戲的人工智慧。許多專家相信，若能在電玩虛擬領域成功，可藉此發展出演算法，最終促成自動化系統問世，解決現實世界問題。
人工智慧已證明可在「一對一」回合制遊戲中主宰人類。如二○一七年，「DeepMind」研發的人工智慧「AlphaGo」，戰勝世界第一的中國圍棋冠軍柯潔。然而，在需要團隊合作及複雜環境互動的「多人玩家」遊戲中，人工智慧要擊敗人類，仍屬不可逾越的任務，因為此類遊戲需要隊友間的協調。為此，「DeepMind」以「雷神之鎚III競技場」為研究目標。該遊戲規則是，兩個團隊要保護自身旗幟，奪取對手旗幟，遊戲要求玩家與隊員合作，在不斷變化的地圖中與對手競爭，採取混合侵略及防守的複雜策略。
程式設計師依靠名為「強化學習」（Reinforcement Learning）的數學技術，使其研發的代理人透過反覆試驗來自我學習任務。實驗結果顯示，在給予代理人時間自我訓練後，能力足以與專業遊戲測試人員相提並論。經十二個小時練習後，在與代理人對戰時，人類測試員的勝率只有廿五％。之後，研究人員調低代理人的瞄準能力，將其反應速度調降至人類水平，但其勝率仍優於人類。
