前微软工程师正在训练AI征服1982年的街机游戏《机器人大战：2084》，这是一款玩家需要控制孤独的人类对抗无尽机器人大军的游戏，背景设定为机器人叛乱后的世界。
这个项目充满了讽刺意味——让AI设计策略来应对机器人大战游戏中的疯狂场面。
前微软工程师戴夫·普拉默因开发任务管理器和太空弹球游戏而闻名，他此前已经成功训练AI模型掌握了雅达利1981年的向量射击游戏《暴风雨》。
这位退休工程师的下一个目标是《机器人大战》。这款游戏曾让无数玩家投入大量零花钱，却很快在复杂的优先级冲突面前败下阵来——既要拯救人类，又要射击机器人，还要试图同时完成两个任务。游戏采用令人头疼的双摇杆控制系统，一个控制方向，另一个控制射击，面对永无止境的敌人军团。
普拉默表示："我们已经教会了一台机器征服《暴风雨》，这有点像教机器人优雅地击剑。《机器人大战》则不同，这是在教它如何在新奥尔良暴乱中打拳突围。"
尽管这款游戏已有44年历史（今年3月满44周年），但《机器人大战》仍然是一个令人上瘾的快速决策和优先级排序练习。正如普拉默所说："这是一个尖叫的1982年街机柜，试图在每秒60帧的速度下用一百个同时发生的错误决策来杀死你。"
"这是关于实时系统、人类极限以及智能与反射之间差异的残酷压缩课程。"
在解释AI在逐级游戏中面临的挑战时，普拉默说，虽然AI不会像人类那样恐慌，但"掌握《机器人大战》部分需要战术，部分需要统计，部分则是在不确定性下进行分诊的练习。AI不仅需要躲避，还需要理解什么值得朝着什么方向躲避。"
"我越深入研究《机器人大战》，越觉得它是商业娱乐产品中最纯粹的实时决策压力测试之一。"
与《暴风雨》项目一样，普拉默发布了一个实时训练仪表板，供任何对进展感兴趣的人查看。同样像《暴风雨》一样，观看这个过程具有奇特的催眠效果。
普拉默说："《机器人大战》是一款老游戏，是的。一款出色的游戏。一款喧闹的游戏。一款极不公平的游戏。但它也是一个实验室。这是一个地方，30或40年前关于CPU周期、链表、位块传输模式、跳转表和摇杆人体工程学的设计决策突然重新摆上桌面，因为它们仍然描述着一个具有可测量行为的活跃系统。当你将AI指向它的那一刻，游戏开始重新展现自己。不是作为博物馆展品，而是作为一个活跃的对手。"
或者正如任何曾经向街机投币的人会告诉你的：这是个有点讨厌的家伙。也许AI在抵御机器崛起方面会更成功。
Q&A
Q1：戴夫·普拉默是谁？他为什么要训练AI玩游戏？
A：戴夫·普拉默是前微软工程师，因开发任务管理器和太空弹球游戏而闻名。他正在训练AI征服经典街机游戏《机器人大战：2084》，这是一个有趣的技术挑战项目。
Q2：《机器人大战：2084》游戏有什么特殊之处？
A：这是1982年的街机游戏，玩家控制人类对抗机器人大军。游戏采用双摇杆控制系统，需要玩家在拯救人类和射击机器人之间做快速决策，是实时决策和优先级排序的极佳测试。
Q3：为什么说用AI玩《机器人大战》充满讽刺意味？
A：因为游戏背景是人类对抗叛乱的机器人，而现在却让AI来设计策略征服这款关于"机器人叛乱"的游戏，这种角色反转具有强烈的讽刺色彩。
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