AI vs Human: DeepMind的最新成果能否让雷神之锤3中的AI挑战人类？

DeepMind团队开发的人工智能系统，在《雷神之锤3》中表现出色，甚至超过了人类。这表明AI技术在游戏领域展现出强大的潜力和广阔的应用前景。

在人工智能击败了许多顶尖的人类大师之后，Deepmind 已经转向了更雄心勃勃的东西，Deepmind 开始使用强化学习来促进人工智能学习和玩雷神之锤3（Quake III）多人夺旗模式。

在经典射击游戏《雷神之锤3》的夺旗模式中，人工智能需要分析通过显示电缆发送的原始图像，以确定规则是什么，以及如何获胜，为了与“普通玩家”竞争，它需要14万场比赛；为了与“老手”竞争，人工智能需要17.5万场比赛，当研究人员让人工智能玩45万多人模式时，人工智能明显优于所有人类玩家。

人工智能对随机生成的地图进行了训练，以防止其采用特定地图的独特策略，在整个过程中，人类团队比人工智能少了16面旗帜，一对专业游戏玩家在练习12小时后与人工智能竞争时只有25个胜率％在这段时间内击败AI，40名人类玩家认为AI比其他人类玩家更合作。

研究人员在人工智能中建立了两层，即负责元策略的“思维”层和将这些策略解释为特定操作的“执行”层，它开发了一种特殊的神经元来检查它是否有旗帜，队友是否有旗帜，敌人在哪里，敌人的基地在哪里。

对于比赛，研究人员将人工智能的反应时间增加了267毫秒，这是他们计算的平均玩家的反应时间，对人工智能的性能几乎没有影响，与人类50％与人工智能相比，人工智能的最初准确率是80％。

研究中最有趣的发现之一是，最好的队友组合是人类和人工智能，虽然不能像一对人类那样交流，也不能像人工智能预期的那样预测对方的行动，但不太可能赢得比纯人工智能队友组合高5的胜率％。

Deepmind 在《雷神之锤3》中的表现令人印象深刻，该模型能够理解和模拟复杂的环境，包括地形、武器系统和敌人行为，它们还能够在多人游戏中进行协作，这使得他们在与其他玩家的竞争中脱颖而出，这些技术不仅展示了人工智能的潜力，也展示了人类和机器之间的互补性。