卡bug玩游戲就相當于是作弊，但是卻一直有玩家樂此不彼，通過卡bug快速達到自己想要的目標，有的人甚至迷上了這種尋找bug的樂趣，這次小編要說的就是作弊卡bug玩游戲似乎有人更擅長，那就是AI，難倒AI也學會了嗎？

AI的游戲方式大大出乎研究人員的意料。

多年以前，當我第一次見識到朋友們是如何在《超級馬里奧》中通過卡一個龜殼無限刷分，在《魂斗羅》中用一種奇怪的方式獲得額外生命的時候，拯救世界和公主就再也不是我想做的事了。

在我看來，游戲里發(fā)掘各種奇怪的Bug明顯比拯救公主更有趣。

在《惡魔城：月下》里研究各種各樣的出城Bug一直是我樂此不疲的一件事

但是現在，關于“利用Bug快速完成游戲目標”這件事情上，AI似乎比我還要擅長。

今年四月，曾經開發(fā)出擊敗Dota2職業(yè)選手的OpenAI公司，舉辦了首屆針對AI的強化學習競賽。這個比賽的目標，旨在評估強化學習算法從以往經驗中泛化的能力。這聽起來很拗口，具體地說，就是讓AI來玩單機游戲，而且玩的是NES平臺上的《刺猬索尼克》。

世嘉公司在多年前開發(fā)的初代索尼克游戲成了AI的實驗對象

每個參賽團隊需要讓自己研發(fā)的AI在不同的訓練關卡上運行，通過短時間的機器學習，讓AI掌握這款游戲的規(guī)則和操作方法，并在游戲設計師重新設計的地圖上迅速找到最優(yōu)的通關策略。

OpenAI舉辦這次比賽的目的，是想驗證這樣一個觀點：強化學習的強泛化性是通往通用人工智能的關鍵路徑之一。舉個例子，如果你在《CS：GO》中是一個百發(fā)百中的神槍手，那么其他的FPS游戲你可能也會很輕松的上手。但如果你把一個針對《CS：GO》訓練的AI直接扔到《守望先鋒》里，那么它估計會直接崩潰。

因此，參賽選手需要讓AI自己學習游戲的策略和技巧，以便在陌生的地圖上自己找到最優(yōu)的通關方法。

不過這一次，AI們好像聰明過了頭。

在研究人員的調試下，AI被告知要優(yōu)先獲得更高的分數(一般通過擊殺敵人和拾取金環(huán)獲得)，同時在僅可能短的時間內到達終點。這樣的條件導致了一個奇怪但有趣的結果：AI開始通過尋找游戲內的Bug來更好的完成目標。

就像上面演示的這樣，AI控制的索尼克在游戲中找到了一些特殊的“捷徑”來讓自己更快的達成目標，這些捷徑都是通過類似于“卡Bug”的方式實現的。

這樣的方式大大出乎研究人員的意料。最開始，研究人員希望AI能通過所提供的人類玩家數據來模仿人類的操作和行為，最終完成游戲目標。

但通過機器學習的人工智能對游戲顯然有自己的一套理解，除了在游戲中尋找能讓自己快速通關的Bug以外，它們還會做許多在研究人員眼里匪夷所思的事情。

古哥Deepmind AI項目的研究人員維多利亞·克拉科夫納就搜集了大量像索尼克這樣的例子。

比如在一個《海岸賽艇》的小游戲里，AI操縱的船只沉迷于利用Bug不斷地撞擊獎勵目標以達到更高的分數，順利到達終點這件事已經不在它的計劃之內了。

另一個研究人員試圖讓AI玩一款經典的像素游戲《Q伯特》，同樣，AI在游戲里找到了一個無限刷分的嚴重Bug并在時間結束之前達到了最高分。不僅如此，當它發(fā)現敵人會跟著Q伯特一起掉下懸崖后，AI甚至采取了自殺的方式來獲得更高的分數。

就連《俄羅斯方塊》這樣的游戲，AI也能找到自己的另類玩法。由于每增加一個掉落的方塊都會使AI的評分略微升高，所以它采取了完全錯誤的游戲方式——盡可能快的落下每一個方塊并在快要Game Over時暫停游戲以確保自己不會輸。

好像聽上去還蠻智能的……

雖然在比賽的最后，使用特殊方法獲得勝利的AI并沒有得到研究人員的認可，但他們還是表示：

“AI展示了它如何在沒有人類介入的情況下贏得游戲勝利，出乎意料其富有創(chuàng)造性，可能會完全顛覆人類對游戲如何運行的理解?！?

人工智能無意間找到了獲取游戲勝利更好的方法，雖然暴露了目前人類對于機器學習仍無法完全控制的的缺陷，但也顯露出了AI異于人類的創(chuàng)造性火花。正是這種創(chuàng)造性的潛力讓Deepmind投入大量的資金來讓人工智能學習像《星際爭霸2》這樣復雜的競技游戲。

在2017年的暴雪嘉年華上，Deepmind宣布將讓自己的AI嘗試《星際爭霸2》這樣的游戲，雖然讓它和世界頂尖選手交戰(zhàn)還為時尚早，但在今年，暴雪表示它已經可以應對其他AI的前期速攻戰(zhàn)術。

在《星際爭霸》2中，有人曾經設計出一種名為“悍馬2000”的腳本，雖然它能憑借操作以極少的兵力戰(zhàn)勝遠多于自己部隊(比如100條狗沖破坦克陣)，但這是在后臺讀取游戲內部數據的結果，算是真正的作弊，而不是能夠自己學習和進化的AI。

2年前，AlphaGo帶給人類關于圍棋的新理解，也許再過不久，AI也能用全新的戰(zhàn)術體系來顛覆人類在星際爭霸上的統治。

當然就算失敗了，當一個專門找Bug的游戲測試員也是個不錯的選擇嘛。