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　　互联网上早期诞生的游戏，主要是为了满足人类的娱乐休闲，到20世纪末出现的MUD游戏，开始有了更多社交属性。21世纪以来，随着教育、科研、工作等属性越来越多的加入到互联网的游戏世界中，游戏的社会价值得到了凸显。人类对网络游戏的品质和价值的追求也不断刺激着前沿科技的发展，从对显示技术、计算速度的追求到交互技术，智能水平的追求。由此成为互联网的网络速度、存储空间、计算能力、交互技术、智能技术的最重要推动力之一。

　　2016年3月，Google旗下DeepMind公司开发的人工智能程序AlphaGo，以4：1战胜世界围棋冠军李世石。2017年5月，AlphaGo又以3：0战胜人类排名第一的选手柯杰。而后面DeepMind也迅速的发布了AlphaGo Zero 和 AlphaZero, 基于深度强化学习自我对弈的方式，完全抛弃人类知识，只从棋类的规则出发，不单在围棋上，也在国际象棋和将棋上同样达到了世界最强的水平。

　　除了棋类游戏之外，牌类游戏也是游戏AI关注的一个焦点。相比于棋类这样的完全信息博弈游戏，牌类这样的非完全信息博弈游戏有一定的运气因素，同时还牵扯到和对手的博弈，不完全是计算智能所关注的方向，更多的可能要和博弈论相结合。2017年1月，在美国宾夕法尼亚州匹兹堡的河流赌场，一个名为Libratus的AI程序，在共计12万手的一对一无限注德州扑克比赛中，轮流击败四名顶尖人类高手，斩获20万美元奖金和约177万美元的筹码。

　　在AI电子竞技领域，2015年，谷歌 DeepMind在《自然》杂志上发表了著名的文章《通过深度强化学习达到人类水平的控制》，提出了著名的深度Q网络（DQN）。面对策略类电脑游戏，挑战难点不仅仅是像素点阵组成的画面，更在于高级认知水平的表现，考察AI能否综合对多种单位、多种要素等的分析，设计复杂的计划，并随时根据情况灵活调整计划，尤其是即时类策略游戏，被视为AI最难玩的游戏。星际争霸（StarCraft）就是一款这样的游戏，

　　开悟作为中国为数不多的研究多智能体博弈的开放算法平台，一方面，以多智能体作为核心研究问题，依托《王者荣耀》模拟环境，结合算法、数据、算力优势，为学术研究人员提供AI研究应用探索平台。另一方面，开悟以游戏AI为切入，携手高校与研究机构共同推动多智能体研究发展，共同打造AI+游戏产学研新生态。目前，以开悟为平台基础，两届“腾讯开悟多智能体强化学习高校邀请赛”已经成功落地，国内20+名校积极响应，成为国内高校顶级AI竞赛。

　　其次，《王者荣耀》开悟平台在帮助解决科研技术瓶颈，突破基础科学壁垒，加速“通用人工智能”研究也有重要的价值。现阶段，逼近或超越人类的“通用人工智能”仍是一个构想，但在人类不断向这个目标冲击的过程中，将可以涌现出智能领域的基础科学突破，智能产业技术的创新。利用《王者荣耀》作为科学与技术的实验田，链接科学院所、科技企业和政府机构，储备人才与技术资源，深耕底层技术发展，为未来埋下可以引发“智能爆炸”的种子。

　　正如《百面机器学习》里人工智能在游戏领域的应用一节中提到的，游戏世界与现实世界独立，既可以模拟现实世界的物理规则，也可以打破物理规则，看智能体的应对策略。前者对现实世界高度仿真，有助于在开展硬件实验前，如无人车、机器人，先期探索适用的AI模型和算法，大大降低耗费在硬件上的成本。后者呢？在我们尚未抵达或尚未了解的极端物理世界、网络世界或其他世界，进行假设性试验，先假设一些未知的规则，再看智能体的进化轨迹，为人类的未来作打算。由此可见游戏与AI的结合不但可以娱乐人类，让人类在轻松中前行，它的未来发展对于人类的未来命运也将起到越来越重要的作用。（中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心研究组成员，南京财经大学教授，远望智库数字大脑研究院院长 刘锋 ）