自2010年DeepMind成立以来，游戏一直是其AI研究的重要试验场。从最初的雅达利游戏到如今的EVE Online，这家谷歌旗下的人工智能实验室与游戏开发者的合作已走过15年。近日，Google DeepMind宣布与Fenris Creations及EVE Universe建立新的研究合作伙伴关系，同时与Hello Games、Coffee Stain Studios等知名工作室展开合作，共同探索AI与游戏融合的新可能。

游戏驱动的AI突破

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游戏在DeepMind的研究中扮演着关键角色。2015年，团队训练深度神经网络直接通过原始像素玩雅达利2600游戏，开发出深度Q网络（DQN），无需任何游戏特定工程就能玩49款不同游戏——从《乓》到《打砖块》再到《太空侵略者》。这项发表在《自然》杂志上的研究，催化了现代深度强化学习时代。

此后，团队不断挑战更复杂的游戏。2016年，AlphaGo击败围棋世界冠军李世石，这一成就当时被许多专家认为还需要十年才能实现。AlphaGo Zero完全通过自我对弈学习，不使用任何人类数据，就超越了此前所有版本。AlphaZero用单一算法掌握了国际象棋、将棋和围棋，而MuZero甚至在不了解规则的情况下学会了游戏。2019年，AlphaStar在《星际争霸II》中达到宗师级别，应对了实时复杂性和不完美信息的挑战。

AI如何丰富游戏体验

在每一款游戏中，AI都丰富了玩家的体验。AlphaGo著名的"第37手"出乎意料，职业解说员最初以为那是失误，但它颠覆了围棋数百年的传统智慧，启发了专家探索新策略。AlphaZero同样在国际象棋中激发了全新的走法思路。这种在游戏中成功的探索精神，对其他AI系统产生了深远影响：AlphaFold将这些基础应用于解决蛋白质结构预测这一50年难题，该突破获得了2024年诺贝尔化学奖。

Google DeepMind联合创始人Demis Hassabis本身就是前游戏开发者，团队中许多人也有游戏开发经验。他们强调，用游戏做AI研究需要与游戏开发者深度合作。此次与EVE Universe的合作，正是这一理念的最新实践——在推动AI前沿的同时，为玩家创造前所未有的游戏体验。