在人工智能 AlphaGo 擊敗世界頂級(jí)圍棋選手韓國傳說李世石之前，有太多的人提出論證——盡管人工智能在許多方面都有著先天優(yōu)勢(shì)，但在圍棋領(lǐng)域是無法擊敗人類的——顯然，不久前的“驚世之戰(zhàn)”給了這些自信的人們一個(gè)響亮的回?fù)?，也讓大家更加好奇，AlphaGo 下一步會(huì)做些什么？

爐石傳說

　　日前，Google發(fā)表了一篇新的論文表示，他們正在教 AlphaGo 按照《爐石傳說》和《萬智牌》的卡牌編寫方法完成代碼——簡單的說，就是人工智能開始學(xué)習(xí)玩牌了。據(jù)悉，之所以選擇卡牌游戲作為切入點(diǎn)，首先，卡牌游戲現(xiàn)在比較熱門，可以引起比較大的關(guān)注度；其次就是卡牌游戲的詞綴比較少，可以簡化模型，而樣本總量也足夠大。

萬智牌分析

　　那么，這個(gè)學(xué)習(xí)過程是怎么進(jìn)行的呢？在一開始，程序員會(huì)給 AlphaGo 一部分卡牌，通過學(xué)習(xí)讓它掌握這些卡牌的使用方法，然后給它一張新牌，讓它自己琢磨該如何玩下去。

　　目前，AlphaGo 已經(jīng)錄入了 10000 張萬智牌和 500 張爐石數(shù)據(jù)。而在已經(jīng)學(xué)會(huì)的 664 張萬智牌和 66 張爐石牌中，多數(shù)都是生物隨從牌——這些卡牌因?yàn)橛忻黠@的力量和血量標(biāo)識(shí)，對(duì)于攻擊防御都有明確描述，所以難度稍小。但在有關(guān)法術(shù)方面，則因無法準(zhǔn)確編譯，造成學(xué)習(xí)上的困難。

爐石卡牌編程

　　相較于圍棋的落子、棋子之間聯(lián)動(dòng)都是清晰可見的，而爐石的實(shí)戰(zhàn)中會(huì)有各種各樣的不確定因素，比如“對(duì)手的手牌”“神抽”“攻擊隨機(jī)角色”等等。這些幾率事件人類玩家也許可以通過經(jīng)驗(yàn)以及大局觀來判斷，而人工智能則需要龐大的計(jì)算量才能夠達(dá)成。這樣想來，AlphaGo 想要進(jìn)軍爐石并站上制高點(diǎn)，并不是那么容易的事。不過，誰知道呢？未來的人工智能發(fā)展或許會(huì)是現(xiàn)在的我們所無法想像的。

　　論文原文點(diǎn)這里