人工智能模仿人类而非用来超越人类技能的国际象棋AI

据外媒报道，AI在所有经典桌游中打败我们人类已有很多年时间。但现在，研究人员正在寻找一种方法来阻碍会下棋的AI并教授一套新模型做出更像人类的决定。这显然是一个新奇的概念：大多数下棋和玩棋盘游戏的AI再一次地试图击败最优秀的人。事实上，在某些情况下，AI玩家非常优秀，以至于他们将一些职业玩家完全赶出了游戏社区。

然而，Maia--一个全新的国际象棋引擎寻求的是模仿而非超越。正如研究人员指出的那样，这可能会给AI对手带来更有趣的国际象棋体验，同时也能让对手学习和提高自己的技能。

来自多伦多大学的研究员Ashton Anderson表示：“目前的国际象棋AI并不知道人们在某个特定能力水平上通常会犯什么错误。虽然它们会告诉你你犯过的所有错误--所有你在哪些情况下没能像机器一样精准地运作--但它们无法区分你应该做什么。”

对于新手或中级玩家来说，如果被对手碾压则很难确定自己的弱点。然而当挑战是公平的、竞争环境是公平的，你就更容易找到那些你本可以做得更好的小地方。

Anderson继续说道：“Maia从算法上描述了哪些错误属于哪些关卡的典型特征，并因此决定了哪些错误是人们应该克服的、哪些错误是他们不应该克服的，因为(纠正)这些错误仍是非常困难的。

截止到目前，Maia已经能在50%以上的时间里匹配人类的动作。虽然这还算不上一个很好的数字，但却是一个不错的开始。

几周前，Maia被介绍到免费的在线象棋服务网站lichess.org。在上线的第一周，该模型玩了4万场，现在这个数字已经上升到了11.637万。当把这个数字分解下可以看到--66000场胜局、9000场和局、40000败局。在lichess首次亮相之前，该模型在真实的人类象棋游戏中接受了9套50万个“位置”的训练。

新一代人工智能的发展需要脑科学、神经科学、认知心理学、信息科学等相关学科的实验科学家和理论科学家的共同努力，寻找人工智能的突破点，同时必须要以严谨的态度进行科学研究，让人工智能学科走在正确、健康的发展道路上。