其他
《失控玩家》中的NPC数字意识觉醒，是如何发生的？
AI仍然具有相当热度。至少它还没有掉出2021年8月的Gartner 新兴技术成熟曲线图。
了解这个概念及其未来几年的价值，仍然比以往任何时候都要重要。
对于好莱坞电影界来说也不例外。作为一种艺术表达形式，电影向来热衷夸大戏剧效果，例如终结者系列中，天网派出的杀手机器人成为人类生存的最大威胁。今天，秉承AI威胁论色彩观点的群体，还常常把这个“坏AI”挂在嘴边。
在这个形象的另一端，AI是人类最好的帮手。他们可以比人类更好地执行模拟和预测等分析任务，协助完成各种任务。同样，有大量好莱坞作品描述了“好AI”。
无论“坏”还是“好”，这些电影中的AI，都反映着人类对于通用人工智能（AGI）究竟能强大到何种程度的想象。但鲜少有作品提及AGI的“起点”在哪，也就是回答这个关键问题——第一个AGI会怎样诞生。
最近上映的热门电影Free Guy 的上映，继续尝试为这个问题的回答添砖加瓦：他将在游戏世界中诞生。
片中，雷诺茨饰演的Guy，从一个NPC 是突然之间拥有自我意识的，成为了他的缔造者口中的“全世界第一个AGI”，这个变化出乎了所有真实人类的意料。
美国密歇根州立大学人工智能专家Arend Hinze曾经将机器划为4种类型，第一种类型是反应机器，Reactive machines，即只能进行反应，但没有记忆能力，也无法利用过去的经验来制定现在的决策。
电影的开头，Guy 就是这样一个尽职尽责的“反应机器”。
每一天，他说着同样的台词，穿同样的衣服，去同样的咖啡馆，点同样的咖啡，见同样的人，过着一成不变的生活。即便遇到不同的游戏玩家在自己工作的银行抢劫，他都同样会在枪响之后抱头卧倒。毕竟，NPC的设定就是游戏的背景衬托，没有属于自己的“想法和感受”。
顾名思义，这类机器希望复刻人类的记忆能力（记忆、学习和根据过往经验制定决策，被认为是人类智能的三大关键能力）。这种机器至少存储一些过去的交互，并使用这些知识来修改未来的行为。这个概念已经更接近于大部分人所设想的人工智能：不仅会思考，而且会学习的机器。
比如说自动驾驶汽车，这类产品已经能够实现一些类似的功能。例如，它们可以观察其他车辆的速度和方向，但这些历史信息存在的时间都很短暂，无法像经验丰富的人类司机那样，将其存储在脑海中的“经验库”。
在开发AlphaStar AI 的过程中，DeepMind使用了一种全新的思路提升智能体的水平。他们设计出智能体联盟（league）这样一个概念。初始化后，每一代训练的智能体在这个联盟之下，然后新一代的智能体需要和整个联盟中的其它智能体相互对抗，通过强化学习训练新智能体的网络权重。这样，智能体会持续不断地挖掘各种可能的作战策略，同时也不会将过去已经学到的策略遗忘掉。
最终，虽然 AlphaStar 没有击败所有人，但它排在前 0.5% 玩家的位置，已经是最高级别。
“有限记忆机器”如果要再往前走一步，那将绕不开——基于心智理论（Theory of mind）的机器。
心智理论是一个心理学概念，意味着明白世界上的人、生物或物体可能拥有影响其自身行为的思想和情感。基于心智理论的机器，不仅能够形成对世界的认识，还可以形成其他代理或实体的认识。即他们认识并理解其他具有感觉和意图的思维实体的存在。这种理解对于合作至关重要，意味着机器不仅能够理解特定任务，而且更全面地理解周围的世界。
这种能力让人们可以展开社交互动，能够理解彼此的动机和意图，是人类形成社会群落的关键所在。
如果AI最终能够与人类在文明的岁月中并肩行走，他们就必须能够明白，每个人都有思想和感受，会对他人形成一定的预期，并动态地调整自己的行为。
目前，在我们的真实世界中，即使是最强大的人工智能，也只能根据他们从交互中获得或收集的信息进行操作，远远没有达到心智理论的层次。
人工智能发展的最后一步，可能是构建一套能够形成自我意识（Self-awareness）的机器。
从某种意义上讲，自我意识机器是第三类心智理论机器的延伸。
简单而言，“我想要那个东西”与“我知道我想要那个东西”还是有着很大的差异。后者是真正的自我意识，如果说心智理论更强调对外部思维体的感知的话，那么自我意识则是向内的感知，生命能够意识到自我，知道自己的内部状态，而且可以预测他人的感受。
在Free Guy这部电影中，男主角Guy有一个比较明显的从“反应机器”到“自我意识觉醒”的过程。是大热游戏《自由城》里的“工具人”，即游戏里的背景人物，是电脑程序，并非是真人。
最初，Guy作为工具人，他的生活每日重复着固定的动作。直到有一天，他突然觉得自己的生活虽然几近完美，但这种完美让他感觉到一种空虚，自己的生活好像缺了点什么。当他开始寻找究竟缺了什么的时候，进化的第一步就迈出去了。他开始渴望变化，而这种渴望是违背所有NPC原本设定的。
Guy第一次明显的自我觉醒，来自他意识到自己想喝不一样的咖啡。这时，电影中出现了意味深长的一幕，街边的坦克将炮口缓缓地转向了企图突破不变、寻求变化的NPC，Guy只好在保平安的本能支配下，暂时放下这种突然的自我。
这个重要的变化也被他的缔造者所捕获，在发现Guy拥有了自我意识之后，2位真实世界的程序员惊呼“我们创造了世界上第一个AGI”。
虽然电影中对于技术的着墨并不多，但是电子游戏成为第一个AGI诞生的土壤的这个设定，同样也非常具有现实意义。用电子游戏训练AI甚至AGI，早已不再停留在科幻层面了。
上世纪70年代起，电子视频游戏开始在全世界范围内产生影响，它以商业娱乐媒体的方式出现后，与电影、电视等媒介竞争，成为视觉娱乐产业中的不可忽视的主导力量。
但要说电子视频游戏悄悄成为训练和测试AI/AGI的新基准，还是本世纪这头几十年的事情。
在此，不如先来厘清 AGI 这个概念指的是什么。
AI学者Ben Goertzel认为，“通用智能涉及在各种不同的背景和环境中实现各种目标和执行各种任务的能力”；澳大利亚国立大学教授Marcus Hutter 、DeepMind联合创始人Shane Legg则共同提出，“智能是对智能体在各种环境中实现目标的通用能力的衡量”……如你所见，目前行业内对此还没有一个完全公认的解释，但基本都因锚定人类的智能而显得大同小异。
你可以将其简单理解为，在限定资源的条件下，通用人工智能可以解决人可以解决的所有任务和问题。
所以，电子视频游戏是如何与AGI产生直接联系的？
首先，电子视频游戏可以视作人类真实世界的迷你副本，但有一些变化和简化。游戏中的角色是agent，需要在这个迷你世界中解决其中的各种任务。此外，电子视频游戏的计算资源和知识量都是有限的。这些属性都符合上面提到的这些 AGI 定义。
而且电子视频游戏能充分调动人们的各种感官和综合能力。
拥有好的测试台对人工智能研究来说很关键。游戏就是人工智能的测试台，因为它们为人工智能提供了各种挑战，视频游戏可以在不同可控环境下运行，在极短的时间内可以运行上千种变化，为学习算法创造了条件。
与当前借助深度学习方法“克隆”人类智能中的多种单点能力（例如视觉、听觉）不同，最近一篇系统阐释他们方法论的文章中，DeepMind表示，创建AGI需要一种简单但有效的规则。
在游戏中开发Agent，正是在电子世界复现这个自然规则。因为，强化学习算法强调的就是通过采取行动和获得反馈来发展行为，类似于人类和动物通过与环境互动来学习的方式。
他们近期一项令人印象深刻的工作，是训练了一种能够在不需要人类交互数据的情况下玩许多不同游戏的智能体。这个新项目包括一个具有真实动态的 3D 环境，和一个可以学习解决各种挑战的深度强化学习智能体。
DeepMind 的说法是，新系统是“朝着创建更通用智能体迈出的重要一步，具有在不断变化的环境中快速适应的灵活性”，但也离实现AI领域数十年梦寐以求的通用智能依然非常远。
Anyway，无论前路多么漫长，这颗种子已经埋下。说不定，第一个AGI 真的就藏身于你一直在玩的电子游戏中。