人工智慧玩遊戲超高明 真人玩家當心

谷歌旗下研究公司DeepMind團隊在科學期刊「自然」（Nature）發表報告指出，這套系統不只不會讓真人玩家輕鬆贏得遊戲，還可以發現就連程式設計師也不知道的秘技。

共同開發者哈薩比斯（Demis Hassabis）說：「這是史上首次有人打造出單一普遍學習系統，可以直接從經驗中學習，並精通各式各樣具挑戰性任務。」

這讓我們離智慧型多用途機器人的未來更近一步，它們能自行學習後執行任務、儲存嘗試錯誤的「記憶」，調整行為後下次就會有更佳表現。

這支團隊表示，這種機器將可執行從開車到規劃假期旅遊和進行科學研究等任何作業。

哈薩比斯在自然期刊的影片中解釋：「他們（系統）唯一獲得的資訊是（螢幕上的）像素和遊戲分數，他們被告知的目標就是將分數最大化。」

「除此以外，它們不知道自己在玩什麼遊戲、控制的功用、以及在遊戲中正在控制什麼。」

以螢幕上出現的球拍和球為例，真人玩家知道這個遊戲一定跟用球拍擊球有關。

相對而言，系統是利用隨機敲擊電腦鍵盤，透過嘗試錯誤開始得分來學習。（譯者：中央社陳昱婷）