很多人喜歡玩遊戲，或許還不知道，人工智能與遊戲背後的一些有趣的AI故事，喜歡玩棋牌類與遊戲的，可以與東方林語一起深入了解一下。

        2019年，一場人與機器的遊戲對戰——Open AI Five以全面壓倒性的表現戰勝了Dota2世界冠軍戰隊OG。

        棋類遊戲一直被視為頂級人類智力及人工智能的試金石。

        人工智能與人類棋手的對抗一直在不斷上演中，從三子棋、五子棋、跳棋、象棋、軍棋、國際象棋、再到最高水平的圍棋類遊戲，計算機人工智能程序都已經打敗了人類。

        人工智能取得的成績讓人側目，至少在遊戲領域，已經全面壓倒人類。

        然而在這令人側目驚歎的表現背後，是人類遠遠無法企及的大數據訓練的結果，以訓練Open AI Five為例，看看它的學習過程消耗了多少資源:

        12.8萬個CPU；

        256塊P100；

        長達數個月的訓練……

        如果轉化成更容易理解的數據，就是相當于一個遊戲選手不分日夜的持續練習45000年的遊戲，才能達到同樣的戰果。

        按照人類目前的壽命和思維容量，顯然這是一個永遠不可能完成的任務。

        這就是目前人工智能行業，尤其是深度學習領域，當前面臨的最大問題與挑戰之一，具體主要包括包括:

        大量的數據依賴；

        長時間的學習與訓練；

        高昂的軟硬件訓練成本……

        那麼，解決方法是什麼呢？

        2020年，學術界提出了因果關系的小樣本學習的概念。

        如何進行小樣本學習呢？其實這個概念與幾年前楊強教授(現微衆銀行首席人工智能官)與戴文淵(現第四範式首席執行官)提出的遷移學習概念比較類似。

        小樣本學習與遷移學習，都可以說是學習模仿人類，看看人類是如何快速學習各種知識的。

        以玩遊戲為例:

        星際争霸系列遊戲，涉及人族、神族、蟲族三個種族，數十個兵種，從戰略到戰術，可以演化為成千上萬種打法。這個遊戲，不到最後一刻，往往很難猜出誰勝誰負。因此，也成為了人工智能重點“練手”的即時策略對戰遊戲。

        對于喜歡玩即時策略遊戲的人而言，如果會玩星際争霸系列遊戲，那麼其他的即時策略類遊戲，比如:暴雪的魔獸争霸，DOTA2系列；微軟的帝國時代系列等等，就很容易上手了。

        因為可以運用之前的遊戲經驗，玩同類型的遊戲，其背後的思路方法是類似的，觸類旁通，舉一反三，就是這個意思。

        同樣的，對于機器學習而言，在少量樣本上快速泛化的核心，就是借助先驗知識(類似人類的經驗)。

        而小樣本學習就緻力于通過極少的訓練數據（1-5個樣本/類）來實現模型的泛化(機器學習算法對新鮮樣本的适應能力）。

        這裡面，還要提出一個是指機器學習“預訓練”的概念。

        具體來說，就是在大型數據集上，學習一個強大的神經網絡作為特征提取器，例如:

        CV(計算機視覺)裡面常見的在ImageNet上預訓練的ResNet網絡；

        NLP(自然語言處理)裡面在Wikipedia上預訓練的BERT；

        都是代表一種特征表達的先驗知識，也就是預訓練。

        遷移學習裡面，依據的“庫伯學習圈”理論，也是類似的原理。

        預訓練相當于給了小樣本學習一個好的起點，就像一個人在上課前預習了大量的知識點。

        當然，如果想獲得更好的效果，還要了解一下元學習（meta learning）的概念，簡單來說就是通過不斷學習，找到更好效果的機器學習方法。

        所以，人工智能與機器學習，簡單來說，就是不斷學習和模仿人類思維的過程。