## 477｜谷歌AI通关《精灵宝可梦蓝》，为什么AI会玩游戏很重要？

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五一假期，谷歌CEO桑达尔·皮查伊在社交媒体上发了一条推文，主要是庆祝自己旗下的大模型Gemini 2.5 Pro完成了一项创举，它通关了1996年的经典游戏《精灵宝可梦蓝》。2024年诺贝尔奖获得者、全球顶级人工智能专家哈萨比斯也转发了这条消息，祝贺谷歌Gemini团队达成了这一里程碑。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025050619/1875324456428710444/050619.jpeg)

我想同学们肯定有些迷惑，毕竟是一个用几十亿美金训练出来的最先进的大模型，现在仅仅是玩通关了一个29年前的老游戏，那粗糙的画质和带着锯齿的字体，为啥这么多人要为这个事情欢呼？让AI学会玩游戏真的那么难吗？或者说有这个必要吗？

当然，这次“通关直播”其实并不是谷歌官方搞的，而是由一位叫JoelZ的软件工程师发起的。他从上个月就开始尝试用Gemini模型来玩《精灵宝可梦》，当时已经拿下了五个徽章，而游戏的最终通关需要集齐八个。

并不是只有谷歌对精灵宝可梦情有独钟，早在二月份，另外一家顶级AI公司，也用自己的Claude模型玩了《精灵宝可梦红》，这是精灵宝可梦在1996年推出的另一个版本。当时Claude模型升级了“思维链和智能体训练”的新能力，他们的技术人员发现，有了这些新能力之后的Claude，玩游戏的表现有了显著提升。

不过这位用Gemini模型通关的工程师也在自己的直播页面上提醒大家，不要把“是不是通关了”当成衡量AI模型水平的唯一标准。毕竟不同模型使用的工具和接收到的信息差别很大。

而且，说是“AI玩游戏”，其实也不完全准确。至少在《精灵宝可梦》这类游戏中，AI并不是直接操控手柄或者点击屏幕的。它的角色更像是“出主意”的——人类会把游戏画面截图提交给模型，AI再根据画面判断下一步该怎么走，然后由人类玩家去按按钮执行。

所以这个过程本质上是：AI出脑子，人类出手。这种方式也就比较适合像《精灵宝可梦》这样偏策略、回合制的游戏。

当然，让AI来玩游戏，这可不是第一次了。其实如果你稍微了解一下AI的发展史，就会发现，“玩游戏”一直是这个领域里非常关键的一条主线。

有人打过一个很形象的比方：游戏之于AI，就像果蝇之于生物实验。成本低、反馈快、可控性强，非常适合用来做各种训练和测试。也正是通过一个又一个游戏的挑战，AI不仅学会了怎么和人类对抗，更重要的是，它在这个过程中学会了“怎么成长”。

所以接下来，我想跟大家简单聊聊AI在“玩游戏”这条路上，走过的几个关键里程碑。

我们要说的第一个里程碑，还得追溯到1952年。当时IBM的一位工程师，阿瑟·萨缪尔，开发了一个会下西洋跳棋的计算机程序。别小看这个程序，它可是历史上第一个具备“自我学习能力”的游戏AI。

萨缪尔并没有手把手教它怎么下棋，而是让它通过分析大量棋局，自行总结经验、提升棋艺。随着时间推移，这个程序越下越厉害，到了1961年，竟然成功打败了当时的全州跳棋冠军——在当年引起了不小的轰动。

可以说，这就是“机器学习”这个概念的早期雏形，而AI玩游戏的故事，也正是从这里悄悄开始的。

接下来的事情，其实我们很多人都应该知道了，那就是1997年，一台叫做深蓝的超级计算机在国际象棋比赛中，战胜了世界棋王卡斯帕罗夫。要知道一年前，深蓝还输给了卡斯帕罗夫，但是它经过强大的计算能力和优化后的算法，完成了复仇。这个事件当时就引起了全球关注，因为这意味着人工智能在复杂智力游戏上，首次真正击败人类顶尖高手。

棋类游戏上的最后堡垒，就是围棋了。

我还记得在2016年阿尔法狗横空出世之前，几乎所有的专家都认为——AI是不可能在围棋上战胜人类棋手的。

因为围棋的棋盘比国际象棋要大得多，变化更是天文数字，光靠算力是无法“硬算”出来的。可就是在这一年，阿尔法狗对战李世石，一下子把整个AI世界推上了一个新台阶。

这不仅是AI学会了人类棋谱，更重要的是它开始了真正的自我训练：阿尔法狗和自己下一盘又一盘棋，全天候、无休止地对弈，从每一局中修正错误、不断提升，最终打败了人类世界冠军。这场比赛，毫无疑问是人工智能发展史上的一个重大里程碑。

更惊人的是第二年发布的阿尔法 Zero。虽然它不像前一代那样那么震撼，但在技术层面，它实现了一个更激进的跨越：不需要任何人类棋谱、也不学习历史对局数据，只告诉它围棋的基本规则，它就能从零开始自学。

结果只用了三天时间，它就以100比0的压倒性战绩击败了前一代阿尔法狗。到这个时刻，在棋类游戏上，AI已经完全超越的人类，比胜负更重要的是，在过程中让AI自我博弈，不断学习，会激发出远远超出我们想象的能力。

除了围棋、象棋这类棋类游戏，其实AI和“屏幕上的电子游戏”打交道，也已经不是新鲜事了。

比如在2013年前后，DeepMind 的创始人——也就是我们前面提到的那位后来拿了诺贝尔化学奖的哈萨比斯，他和团队就提出了一种新的训练方式：让AI从零开始学会玩雅达利街机游戏。

什么叫“从零开始”？就是AI一开始什么都不会，连游戏规则都不知道。它只能瞎按按钮，然后根据游戏的得分来判断自己做得好不好。

这个过程，其实就有点像训练宠物——你做对了，我给你奖励；做错了，就没有反应。AI就是在这样的机制下，自己摸索着该怎么操作，逐渐找出有效的打法。

结果很惊人：用这套方法，AI不仅学会了像《乒乓》《太空入侵者》这样的经典街机游戏，而且面对每款完全不同的游戏，它都能通过反复尝试自学出一套适合自己的通关策略。

年龄稍微大一点的男同学，应该对一款游戏不陌生——那就是《刀塔》（Dota 2）。当年无论是在网吧，还是宿舍，常能看到一群男生大呼小叫地组队开黑。

其实早在2017年，OpenAI就开始训练能打Dota2的AI了。一开始他们是从简单的一对一练起，先练“单挑”，结果很快就能击败一些半职业选手。

但真正的难点是打5V5的完整比赛。因为这不仅需要AI会操作、会打架，更重要的是它们之间还要有团队配合和整体战略意识。

OpenAI就采取了自我对战的训练方法，就让五个AI英雄不断的彼此切磋，相当于每天在内网打比赛。经过将近相当于4.5万年游戏时长的强化训练，终于诞生了一支五个AI英雄的梦之队，叫做OpenAIFive。

2019年4月，这支AI战队对阵当年刀塔2的冠军战队OG，最终比分是二比零完胜。我记得赛后职业选手感叹，说AI释放技能精准，决策特别果断，团队配合仿佛一个大脑在控制。这场比赛就意味着AI在复杂电竞项目上，也取得了突破。

差不多在同一时间，DeepMind团队也在“练兵”，他们训练AI去玩另一款经典游戏——《星际争霸 2》。

这款游戏可不是纯操作类，它更像是一场复杂的“战争模拟”：既考验玩家的经营决策，也要应对大规模部队的调度和作战策略。

DeepMind给这款AI起名叫AlphaStar，你可能听出来了，这正是之前AlphaZero的“升级版”。

2019年1月，AlphaStar跟当时的两位欧洲职业冠军进行了一场公开对战，结果非常震撼——总比分10比1，AI取得压倒性胜利。

要知道为了保持比赛的公平性，官方还特意限制了AI的操作频率，把它的每分钟操作次数控制在280左右，和人类高手持平。不过依然让人类选手无法招架。

刚才我们提到的这些游戏，比如围棋、Dota2、星际争霸，它们都有一个共同点，那就是规则明确。AI可以很快拿到反馈，不断优化策略。

但如果换成像《我的世界》这样的沙盒类游戏，情况就完全不同了。

这类游戏的世界非常开放，玩家可以自由探索、建造、完成各种任务，没有一个固定的“赢”或“输”。也就是说，AI没办法像在棋类或竞技游戏中那样，靠分数或奖励快速知道自己做得对不对。

不过，还是有一些团队在挑战沙盒类游戏的难题，比如让AI通过观看人类的游戏视频，自主学习。

在《我的世界》里，有一个看起来挺简单但其实非常难的经典挑战：“从零开始，在15分钟内挖到一颗钻石。”

听起来好像就是挖一块矿石而已，但对AI来说，这个任务非常复杂。它不仅要理解人类演示视频的意图，还要在完全开放的游戏世界里，做出一连串采挖动作。

2019年，学术界还专门举办了一个叫MineRL的竞赛，号召各路团队来训练AI完成这个任务。结果那一年，没有一个AI能圆满完成挑战。就连当年的冠军，最终得分也只有满分的40%。不过，AI的进步速度远超我们的想象。到了2021年，腾讯的 绝悟AI把这个任务的得分提升到了76.97分，刷新了历史记录，也让人看到了在开放世界里AI能力的跃升。

到了2022年，这个方向终于迎来了关键性的突破。

OpenAI提出了一种全新的训练方法，让AI像小朋友一样学会玩游戏。他们不是直接告诉AI要怎么做，而是先让它“看视频学”。不过这些视频并不只是普通的游戏录像，而是包含了玩家的键盘和鼠标操作记录。

简单说，就是研究者一边播放游戏画面，一边告诉AI：在这时候，玩家按了哪个键、点了哪个位置。这种方式就像是把每一个动作都“配上了字幕”，帮助AI建立起游戏行为和操作指令之间的映射关系。

最终，人类让AI看了大约7万小时的《我的世界》视频。看完之后，AI的表现令人惊艳：它不仅能独立完成整个工具制造流程，甚至成功打造出了钻石工具。在这个过程中，研究者们也逐渐意识到——这已经不再是“AI玩游戏”这么简单了，而是AI真正开始学会了“如何学习”。

当然啦，如果有同学是《王者荣耀》的玩家，也可以自己去试试他们的“人机模式”。虽然官方没怎么大力宣传，但我个人感觉非常明显——这两年的人机对战，AI的操作越来越流畅，反应也越来越像真人了。

今天我们主要讲的是AI“玩”游戏 的部分，但其实在整个游戏行业里，AI的作用远远不止这些。真正的想象空间，在于未来AI可以“参与制作游戏”，甚至为每个玩家提供完全个性化的体验。

你可以想象一下——如果每个人进入游戏时，AI都能根据你的兴趣和需求，动态生成新的剧情、关卡甚至角色，那这个游戏对你来说就不再是固定的、别人也在玩的版本，而是一个属于你自己的世界。

到那时，玩游戏不仅仅是消遣，更像是一场和AI合作创造的沉浸式冒险。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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