AI左右互搏5億次，煉出來的東西連它爹都不認(rèn)識(shí)…

學(xué)習(xí)雪雪 2019-10-29

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大家好

昨天我居然被一個(gè)游戲視頻

直接給嚇哭了...

大家都知道比比我

是個(gè)懟天懟地的娛樂科技博主

什么世面沒見過？

但昨天我居然被一個(gè)

AI版“躲貓貓”游戲視頻嚇哭...

游戲的規(guī)則，其實(shí)很簡單——

就是小藍(lán)人藏，小紅人找（都由AI操作）

但系統(tǒng)會(huì)給小藍(lán)人幾十秒做準(zhǔn)備

小藍(lán)人被小紅人找到算輸，反之則贏

可以說，是個(gè)再簡單不過的游戲

然而，在被AI玩了4.81億次后

游戲開始朝著詭異的方向發(fā)展了...

一開始，兩方AI毛都不會(huì)

但在數(shù)百萬次對(duì)抗迭代后

他們便學(xué)會(huì)了追逐與躲藏的方法

而且小藍(lán)人還很快學(xué)會(huì)了

用道具給自己造一個(gè)庇護(hù)所

以躲開小紅人的搜查

但就在你以為小紅人

即將束手無策之時(shí)

它們卻領(lǐng)悟了破局之道——

斜坡翻墻！

只不過，這招才好使了一會(huì)兒

小藍(lán)人便又摸索出了解決辦法——

斜坡藏起，看你咋翻？

于是三下五除二

封閉環(huán)境下的玩法

就被AI們給窮盡了...

無奈的開發(fā)者只好將其改成開放空間

本以為這會(huì)是一場全新的較量

但小藍(lán)人立馬就學(xué)會(huì)造庇護(hù)所

而且庇護(hù)所還離滑梯賊遠(yuǎn)...

這一巨的騷操作

讓研究人員差點(diǎn)以為游戲

即將迎來終局...

但馬上，更騷的來了！

一段時(shí)間的試錯(cuò)后

小紅人居然學(xué)會(huì)了借助斜坡...

帶箱沖浪

這一操作簡直秀得我一臉

所以你根本想象不出

如果讓它們?nèi)ジ祟愡M(jìn)行電子競技

人類將會(huì)被它們虐成啥樣...

而AI們之所以能搗鼓出騷操作

得歸功于一個(gè)神奇的算法——

遺傳算法

這玩意，咋聽起來高大上

但其實(shí)就是進(jìn)化學(xué)那套

我用一種神奇的生物皮筋蟲

給大家演示生動(dòng)一下...

皮筋蟲全身只有腿和肌肉組成

其中腿能抓地，顏色越深力越強(qiáng)

而肌肉用來拉動(dòng)腿

越深越粗，也就越有力量

首先，我們隨機(jī)生成1000只

然后讓它們?nèi)⒓淤惻?/span>

目標(biāo)就是跑得越遠(yuǎn)越牛逼

不過大家都知道

隨機(jī)生成多是歪瓜裂棗

絕大多數(shù)只會(huì)令人目不忍視...

有些還是原地蠕動(dòng)的廢物...

甚至極個(gè)別的還逆行倒施...

不過沒有關(guān)系

我們直接淘汰掉那些跑得慢的

然后將剩下的選手隨機(jī)雜交

產(chǎn)生新的一代~

這過程中好的性狀會(huì)遺傳下去

而且偶爾還會(huì)加入一些變異

變異得好，就接著遺傳下去

變異不好，那只能消失殆盡

周而復(fù)始地進(jìn)行這一過程

皮筋蟲的奔跑速度

便能以肉眼可見的速度增長

而在進(jìn)化300代后

有只皮筋蟲的速度秀得上天！

這就是遺傳算法的牛逼之處

你可以扮演上帝的角色

只需要弄出些歪瓜裂棗即可

剩下的工作就交給進(jìn)化

它自會(huì)產(chǎn)出一個(gè)完美的解決方法

按說，有這么一個(gè)好東西

大家理應(yīng)搶著來用

比如我就會(huì)用它來生成鴿的段子

但為什么沒有完全普及呢？

答案是——這算法有個(gè)嚴(yán)重的BUG...

因?yàn)锳I跟人不同，它們只管達(dá)成目標(biāo)

這過程中，自然就會(huì)不擇手段

尤其是當(dāng)環(huán)境設(shè)定沒考慮周全時(shí)

AI便會(huì)作弊，搞出超展開的解法

比如之前那個(gè)躲貓貓的游戲

小紅人后面就整了個(gè)上天的方法...

類似的例子

果殼之前還整理過不少...

既然遺傳算法存在這一缺陷

于是大佬們又構(gòu)思了一個(gè)新的想法

既然規(guī)則是產(chǎn)生作弊的根源

那直接搞個(gè)沒規(guī)則的不就行了？

邏輯真TM無懈可擊

于是——元胞機(jī)誕生了！

這是一種新型的計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)

它仿照我們的人類的細(xì)胞

沒有CPU，也沒有內(nèi)存

所有的信息傳遞

就像在一個(gè)可以交頭接耳的課堂

你只能看自己的書本

和問周遭的同學(xué)來了解情況

而這其實(shí)也是我們大腦的工作形式

大腦神經(jīng)元僅與周圍少數(shù)神經(jīng)元連接

大腦要傳遞一個(gè)信息

就會(huì)通過讓神經(jīng)元交頭接耳地傳遞

所以理論上，只要元胞機(jī)數(shù)量夠多

就能模擬真正的人類智能！

但問題就在于，這玩意設(shè)想很好

可就是遲遲沒弄出成品來

搗鼓了這么多年

就只有一些唬人的點(diǎn)陣圖而已...

然而今年3月份的《Nature》封面

卻刊登了一個(gè)奇怪的玩意

它的出現(xiàn)，讓人們瞥見了希望的曙光

這個(gè)被稱之為粒子機(jī)器人的玩意

就是元胞機(jī)的實(shí)體機(jī)模型

每個(gè)粒子機(jī)器人就像一個(gè)細(xì)胞

單個(gè)時(shí)只會(huì)一張一縮毛都做不了

但是當(dāng)它們聚合在一起時(shí)

便能響應(yīng)周圍的環(huán)境信號(hào)

進(jìn)行趨光運(yùn)動(dòng)及物體搬運(yùn)行為

不知大家看到這玩意有啥感受

反正我第一眼看去就覺得

它像極了我們的免疫系統(tǒng)...

所以閉著眼睛都能知道

它在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用充滿了無限可能

探索人類大腦的機(jī)理自不用說

像定向追殺和破壞HIV病毒

或是藥物的精準(zhǔn)投放都沒問題

至于一些偏門的研究

像生態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)變化過程的模擬

液態(tài)金屬材料的凝固結(jié)晶過程

圖像處理和模式識(shí)別

對(duì)城市道路交通流的研究

估計(jì)“用不了多久”也能手到擒來

而它的締造者之一

哥倫比亞大學(xué)教授

機(jī)器人研究專家Hod Lipson

也是一個(gè)極具傳奇經(jīng)歷的人

他超愛講冷笑話的...

早在12年前，他就在TED上

展示過他設(shè)計(jì)的機(jī)器人...

而且還說了個(gè)很冷的笑話

但上面那個(gè)超像皮筋蟲的玩意

其實(shí)只是一個(gè)1.0版

后面他又拿出了個(gè)八爪魚...

然后又說了一個(gè)很冷的笑話

并且早在那個(gè)時(shí)候

他就有了讓機(jī)器人協(xié)作的概念

不過這次他倒沒講冷笑話

而是吹了一個(gè)大牛逼，注意紅框

而12年后的改進(jìn)成果

就是我前面展示的粒子機(jī)器人~

至于啥時(shí)候能造出

像他說的面粉般大小的機(jī)器人...

我覺得你可以關(guān)注一下

11月2日~4日的“騰訊科學(xué)周”活動(dòng)

屆時(shí)舉辦的騰訊科學(xué)WE大會(huì)

將會(huì)邀請(qǐng)Hod Lipson擔(dān)任大會(huì)嘉賓

所以你可以試著追一下他

那個(gè)面粉究竟啥時(shí)候能造出來？

當(dāng)然，如果你若覺得

只僅僅局限于AI不夠過癮

那么沒關(guān)系，像Hod這樣的大佬

騰訊還請(qǐng)來了6位——

狂·T細(xì)胞改造者-Carl June

弦論傳教士-Brian Greene

幽靈粒子偵探-王貽芳

AI大腦鍛造師-施路平

大地秘語翻譯-Jennifer Jackson

白魔法雜志主編-Magdalena Skipper

（Hod Lipson是絕對(duì)零度笑話大王）

如果你還涉獵醫(yī)學(xué)

OK！11月4日的首屆騰訊醫(yī)學(xué)ME大會(huì)

保準(zhǔn)讓你笑得合不攏嘴

這邊同樣匯聚了6位醫(yī)學(xué)大牛

讓你暢享人類的另一個(gè)“星空”

對(duì)于這一盛宴

諾貝爾醫(yī)學(xué)獲獎(jiǎng)?wù)?strong>屠呦呦

也向騰訊醫(yī)學(xué)ME大會(huì)發(fā)出賀信

而且在這幾天里

我們還能有幸看到馬化騰

給科學(xué)這一無盡“游戲”的充錢現(xiàn)場

騰訊基金會(huì)投入10億元人民幣

啟動(dòng)資金資助的“科學(xué)探索獎(jiǎng)”

將于11月2日當(dāng)天舉行首屆頒獎(jiǎng)典禮

每位獲獎(jiǎng)?wù)邔@得高達(dá)300萬元獎(jiǎng)金

不過你可能要問了

為啥騰訊要花那么大的資金

來資助科學(xué)呢？

我想下面視頻中這一群中國科學(xué)家

將會(huì)給予你一個(gè)答案

中國原子彈之父錢三強(qiáng)

說過這樣一句話：

科學(xué)不是為了個(gè)人榮譽(yù)

不是為了私利

而是為人類謀幸福

騰訊科學(xué)周的這三大活動(dòng)

不僅生動(dòng)地詮釋了一點(diǎn)

也踐行了它們“科技向善”的允諾

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來自：學(xué)習(xí)雪雪 > 《科普》

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