【继围棋后 足球成为下一代 AI技术“陪练”】
在击败了围棋这一古老的人类棋类游戏以后， 谷歌现在正着眼于全球最受欢迎的运动足球， 训练它的下一波人工智能技术踢足球 。
该美国互联网巨头在6月发表的研究显示， 它的“大脑团队”(Brain Team)正在研究一项名为“谷歌研究足球环境”的游戏， 训练智能代理人与周围的环境交互， 并解决复杂的任务 。 他们希望该项研究能够给无人驾驶汽车、机器人等现实世界的人工智能应用带来启发 。
谷歌于今年早些时候在知名开源社区Github上以开源代码形式发布了“谷歌研究足球环境”的测试版 。 根据谷歌人工智能博客上的公告， 这款游戏在开发时使用的公开名称是“可玩性足球”(Gameplay Football)， 它拥有逼真先进的游戏模拟效果， 其中涉及进球、犯规、角球、点球和越位 。
当下， 各家科技巨头纷纷努力开发人工智能技术的潜能 。 人工智能是机器学习的一种形式， 被称为第四工业革命 。 从自动驾驶汽车到智慧城市基础设施， 再到物联网(IoT)应用和车间自动化， 人工智能正越来越多地渗透到日常生活和工作的方方面面 。
2017年， 谷歌母公司Alphabet旗下DeepMind Technologies的电脑程序AlphaGo以3比0击败了世界顶级围棋选手柯洁 。 这一“斯普特尼克时刻”也促使中国寻求在人工智能领域迎头赶上 。
柯洁完败后落泪， 称谷歌开发的人工智能程序“完美， 没有任何缺陷， 没有心态波动” 。 AlphaGo在三场比赛中接连击败了他 。
尽管人们普遍认为美国在人工智能领域处于领先地位， 但在中国政府的“中国制造2025”宏大计划中， 人工智能占据了关键地位 。 根据该分三步走的路线图， 中国政府希望到2020年大体上跟上领先的人工智能技术和应用;到2025年实现人工智能突破;并最终在2030年成为国内产业价值1500亿美元的世界领导者 。
谷歌人工智能足球的研究工作由公司在苏黎世的大脑团队的机器学习研究员卡罗尔·库拉奇(Karol Kurach)领导 。 根据谷歌的人工智能博客文章， 足球被认为对人工智能强化学习特别有帮助， 因为该运动需要“身心合一”， 需要在瞬时的身体控制和概念学习之间取得自然的平衡， 比如准确传球和领悟高水平的技战术 。
谷歌的DeepMind在2017年推出了AlphaGo Zero， 该程序不需要人类专家的帮助来训练自己 。 AlphaGo Zero被认为比打败柯洁的版本更加强大， 因为它与自己对战， 从自己的经验中学习 。
DeepMind和加州旧金山人工智能研究机构OpenAI也开发人工智能来玩复杂的游戏， 比如多人实时策略型游戏Dota和《星际争霸》 (Starcraft) 。 2018年 。 OpenAI的计算机程序OpenAI Five在dota2击败了世界级电子竞技队OG 。
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