解放軍報：即時戰略遊戲可以用于軍事指揮訓練
谷歌子公司DeepMind生產的「阿爾法狗」戰勝圍棋大師李世石後，「即時戰略遊戲」就成為許多人工智慧專家眼中的下一個目標。DeepMind宣布將為研究人員提供一個用《星際爭霸Ⅱ》測試人工智慧的新演算法，阿里巴巴也曾開發過一款《星際爭霸》的增強學習框架。
可能很多人只關注到人工智慧挑戰「即時戰略遊戲」事件本身，而忽略了其在軍事方面的重大意義。大多數「即時戰略遊戲」其實就是一款軍事作戰指揮模擬軟體，比如一些二戰系列的遊戲，玩家可以通過扮演某個國家的將領，充分體驗各軍兵種在戰爭中所發揮的獨特作用，猶如親身親歷那些經典戰役。還有一些策略性非常強的遊戲，更偏重於對整體戰略和局部戰術的運用，玩家可以像在沙盤上一樣運籌帷幄，指揮調配自己的各種軍事力量，運用各種戰略戰術攻擊對方。雖然戰鬥過程被大大簡化，但其對實戰分析的模擬程度卻相當高。因此，「即時戰略遊戲」本身對提升軍事指揮訓練水平有很大助益。
戰爭是你死我活的對抗，一款真正的軍事遊戲必須具備高度對抗性。實戰對抗遊戲的樂趣來自於旗鼓相當的「對手」，因為水平差異所產生的「實力碾壓」會破壞遊戲本身對抗的樂趣。目前，遊戲中自帶的人工智慧還比較原始，是基於預編程序的規則，沒有學習能力，也無法進行訓練，一旦被人類對手找到弱點後就很難再取勝。
原始人工智慧的另一種情形，是快速從遊戲代碼中獲取信息，同時對屏幕內外所有單位下達指令，「手速」遠超人類，可以一直「碾壓」人類對手。這種情況下，人類與原始人工智慧「對戰」很快就會失去興趣，進步也不快。提高水平的最好辦法，就是找到一個旗鼓相當的人類對手，但不同的選手之間水平差別比較大，很難找到一個水平層次相當的對手，更何況是一直陪伴自己共同提高的「夥伴」。
當擁有增強學習能力的人工智慧開始挑戰「即時戰略遊戲」時，我們看到了解決上述問題的曙光。人工智慧通過成千上萬次高強度的訓練和比賽，不斷積累經驗，提升自身水平，找到各種複雜局面下的最優方案。相信用不了幾年，人工智慧就能輕鬆擊敗《星際爭霸》遊戲中的一般選手。隨著DeepMind的強勢介入，擊敗頂級選手將指日可待。
之後，人工智慧就可以向軍事指揮訓練方面拓展。利用情報系統提供的素材和模擬實驗得到的大數據，將各類軍事作戰想定、規則和參數移植到「即時戰略遊戲」，較為逼真地建立起「藍軍」模擬系統。對抗的一方是真實的指揮員，另一方則是人工智慧系統。人工智慧通過強化學習將自己打造成為指揮員的「私人教練」，成為一個旗鼓相當的對手，並對指揮員開展個性化培訓，讓其在每局對戰中都能發現自己值得改進的地方。隨著指揮員水平的不斷提升，人工智慧還會自動調整自己的水平，讓指揮員一直感受到對抗的樂趣和挑戰。
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