水管工的新目标
但是近年来,这个小水管工找到了一个超越纯娱乐的新目标——对一些人来说,它还是一个对人工智能(AI)研究的试验台。 这款游戏已经被用于开发人工智能,用来学习马里奥的微妙之处:如何足够好地通关游戏以及明智地提升自己的游戏水平。甚至于,从2009年到2012年,每年都有关于马里奥的AI竞赛。就在本周,英国曼彻斯特大学计算机科学家Ke Chen和Peizi Shi在ArXiv preprint server上发表一篇论文,描述他们如何使用人工智能提升马里奥的水平,并指出「超级马里奥,一个典型的2D游戏平台,已经成为一种流行的测试平台」。 对于AI,游戏是逻辑能力、创造能力、情境感知以及玩家更高地发挥决策技能的理想平台,也正是人工智能研究人员追求所在。但究竟到底是什么让马里奥游戏成为研究机器智能的平台?是其中的微观机械学?又或许人工智能研究人员只是像我们这样,简单地喜欢玩这款游戏?事实证明,两者兼而有之。 Mark Riedl和Matthew Guzdial是佐治亚理工学院的AI研究人员,他们使用电脑软件来更新超级马里奥,探索机器如何帮助人类设计游戏。其中,马里奥吸引研究人员的一件事,是其在简单性和复杂性之间近乎完美的平衡。大体上,游戏的力学会给算法带来一些有趣的挑战,但也并不是无法解决。 「目前许多研究者使用Atari公司的游戏来测试AI,超级玛丽比它们更加快速、有活力」,Riedl和Guzdial在一封关于教AI玩游戏的邮件中说道。「这个游戏是横向展开的,所以AI难以观察到游戏的很多内容,相反许多简单街机游戏的所有信息都显示在屏幕上了。」 在生成马里奥水平的算法中,马里奥游戏还处在简单和复杂之间的中间地带。「马里奥的水平肯定有其模式,但是也比较抽象,」Riedl和Guzdial写道。虽然看起来也许简单,但它是人工智能研究的「难以挑战的极限」。 卡内基梅隆大学的计算机科学家Tom Murphy,设计了LearnFun算法,使AI能够通过玩超级马里奥来实现「学习」,马里奥的游戏结构使得它成为了实验的理想选择。更具体地说,吸引Murphy的是,游戏中马里奥遵循一个嵌套模式,每个关卡包含四个阶段,该种机制贯穿在整个马里奥游戏中。 [caption id="attachment_5991" align="aligncenter" width="640"] Riedl电脑自动生成的水平。佐治亚理工学院[/caption] Murphy基于字母顺序来设计算法流程,也就是采用一种简单数学方法来对一些数值进行排序。就舞台设计和宝贝收集而言,普遍存在和简单易懂的系统嵌套结构,让超级马里奥非常适合Murphy的选择。 「在游戏中,其他重要的事情都遵循这种嵌套结构,」Murphy在一封电子邮件中写道。「例如,每升一级大约需要100金币。正是因此,我才设计出了LearnFun去学习这种结构。事实证明,它在许多游戏中都很有效,但都无法像马里奥那样进行概念性匹配。」其他游戏呢?
但是,电子游戏里不止马里奥一种。除了马里奥,还有很多的游戏平台,例如索尼克,魂斗罗,或银河战士,它们也会一样奏效么? 纽约大学Tandon工程学院的计算机科学教授Julian Togelius创办了马里奥AI竞赛。他认为,其他游戏也能有效工作,尽管可能没有马里奥那样的性能。对人工智能研究人员,超级马里奥的最大优势,可以说,在于它的受欢迎程度和影响力。对,这就是超级马里奥的世界。放我一马。
Togelius说,每个人都知道怎么玩超级马里奥,所以,如果有一个AI也能玩这个游戏并玩得非常完美,这件事就很吸引眼球。他说:「大多数人都知道怎样玩超级马里奥,人类做事情总会停下来想一想,但AI永远不会这样。它不断与自己去比较,使自己的能力变得更加强大。」
Murphy说,马里奥对实验平台的影响,有点像一种「模式生物」(model organism),因为AI从马里奥游戏中学会的东西可以转移到其他的游戏中。
尽管Togelius在马里奥游戏世界中设计了最受欢迎的人工智能平台——Super Mario Evolution,并创立了马里奥AI竞赛,但是他的下一个目标是将类似的AI应用到其他各种游戏中。马里奥是一个很好的起点,但是Togelius认为,几年后,由于每个人都使用超级马里奥,这种方式也可能会过时。
下一步,可能是索尼克系列
对于Riedl和Guzdial,他们打算接下来在索尼克系列中,应用他们的算法。
但他们认为索尼克有些难度——「索尼克中有点困难,因为其游戏水平并不依赖于直线特性(如斜坡和倾斜程度)。游戏也有点快。然而,我们相信索尼克只比马里奥略微困难一点。用相同的游戏设计学习算法,能在马里奥和索尼克中产生出一个更一般的知识『流派』。」
原来,超级马里奥受玩家欢迎和受AI研究者欢迎的原因有许多相同之处。它很容易上手,又不是挑战性,逻辑严密又常出乎你意料之外。尤其当马里奥钻进水管里时,真是太扣人心弦了——哪怕是机器在玩,也同样如此。
来自motherboard,作者JORDAN PEARSON,机器之心编译出品。参与人员:黄志臻,汪汪。