「超級馬里奧」為什么是人工智能研究者最愛玩的游戲？ _人工

超級馬里奧無疑一直被當作是最炫酷的電子游戲。其游戲機制、物理過程和挑戰凝聚在一起，讓玩家們踩了幾十年的蘑菇人。真是太刺激了！
【「超級馬里奧」為什么是人工智能研究者最愛玩的游戲？】水管工的新目標
但是近年來，這個小水管工找到了一個超越純娛樂的新目標——對一些人來說，它還是一個對人工智能（AI）研究的試驗臺。
這款游戲已經被用于開發人工智能人工智能玩超級瑪麗，用來學習馬里奧的微妙之處：如何足夠好地通關游戲以及明智地提升自己的游戲水平。甚至于，從2009年到2012年，每年都有關于馬里奧的AI競賽。就在本周，英國曼徹斯特大學計算機科學家Ke Chen和Peizi Shi在ArXiv上發表一篇論文，描述他們如何使用人工智能提升馬里奧的水平，并指出「超級馬里奧，一個典型的2D游戲平臺，已經成為一種流行的測試平臺」。
對于AI ，游戲是邏輯能力、創造能力、情境感知以及玩家更高地發揮決策技能的理想平臺，也正是人工智能研究人員追求所在。但究竟到底是什么讓馬里奧游戲成為研究機器智能的平臺？是其中的微觀機械學？又或許人工智能研究人員只是像我們這樣，簡單地喜歡玩這款游戲？事實證明，兩者兼而有之。
Mark Riedl和是佐治亞理工學院的AI研究人員，他們使用電腦軟件來更新超級馬里奧，探索機器如何幫助人類設計游戲。其中，馬里奧吸引研究人員的一件事，是其在簡單性和復雜性之間近乎完美的平衡。大體上，游戲的力學會給算法帶來一些有趣的挑戰人工智能玩超級瑪麗，但也并不是無法解決。
「目前許多研究者使用Atari公司的游戲來測試AI，超級瑪麗比它們更加快速、有活力」， Riedl和在一封關于教AI玩游戲的郵件中說道。「這個游戲是橫向展開的，所以AI難以觀察到游戲的很多內容，相反許多簡單街機游戲的所有信息都顯示在屏幕上了。」
在生成馬里奧水平的算法中，馬里奧游戲還處在簡單和復雜之間的中間地帶。「馬里奧的水平肯定有其模式，但是也比較抽象，」Riedl和寫道。雖然看起來也許簡單，但它是人工智能研究的「難以挑戰的極限」。
卡內基梅隆大學的計算機科學家Tom，設計了算法，使AI能夠通過玩超級馬里奧來實現「學習」，馬里奧的游戲結構使得它成為了實驗的理想選擇。更具體地說，吸引的是，游戲中馬里奧遵循一個嵌套模式，每個關卡包含四個階段，該種機制貫穿在整個馬里奧游戲中。
基于字母順序來設計算法流程，也就是采用一種簡單數學方法來對一些數值進行排序。就舞臺設計和寶貝收集而言，普遍存在和簡單易懂的系統嵌套結構，讓超級馬里奧非常適合的選擇。
「在游戲中，其他重要的事情都遵循這種嵌套結構，」在一封電子郵件中寫道。「例如，每升一級大約需要100金幣。正是因此，我才設計出了去學習這種結構。事實證明，它在許多游戲中都很有效，但都無法像馬里奧那樣進行概念性匹配。」
其他游戲呢？
但是，電子游戲里不止馬里奧一種。除了馬里奧，還有很多的游戲平臺，例如索尼克，魂斗羅，或銀河戰士，它們也會一樣奏效么？
紐約大學工程學院的計算機科學教授創辦了馬里奧AI競賽。他認為，其他游戲也能有效工作，盡管可能沒有馬里奧那樣的性能。對人工智能研究人員，超級馬里奧的最大優勢，可以說，在于它的受歡迎程度和影響力。
說，每個人都知道怎么玩超級馬里奧，所以，如果有一個AI也能玩這個游戲并玩得非常完美，這件事就很吸引眼球。他說：「大多數人都知道怎樣玩超級馬里奧，人類做事情總會停下來想一想，但AI永遠不會這樣。它不斷與自己去比較，使自己的能力變得更加強大。」
說，馬里奧對實驗平臺的影響，有點像一種「模式生物」（model ），因為AI從馬里奧游戲中學會的東西可以轉移到其他的游戲中。
盡管在馬里奧游戲世界中設計了最受歡迎的人工智能平臺——Super Mario ，并創立了馬里奧AI競賽，但是他的下一個目標是將類似的AI應用到其他各種游戲中。馬里奧是一個很好的起點，但是認為，幾年后，由于每個人都使用超級馬里奧，這種方式也可能會過時。
下一步，可能是索尼克系列
對于Riedl和，他們打算接下來在索尼克系列中，應用他們的算法。
但他們認為索尼克有些難度——「索尼克中有點困難，因為其游戲水平并不依賴于直線特性(如斜坡和傾斜程度) 。游戲也有點快。然而，我們相信索尼克只比馬里奧略微困難一點。用相同的游戲設計學習算法，能在馬里奧和索尼克中產生出一個更一般的知識『流派』。」
原來，超級馬里奧受玩家歡迎和受AI研究者歡迎的原因有許多相同之處。它很容易上手，又不是挑戰性，邏輯嚴密又常出乎你意料之外。尤其當馬里奧鉆進水管里時，真是太扣人心弦了——哪怕是機器在玩，也同樣如此。
來自，作者，機器之心編譯出品。參與人員：黃志臻，汪汪。
本文到此結束，希望對大家有所幫助。

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「超級馬里奧」為什么是人工智能研究者最愛玩的游戲？