本文摘要：随着AI技术的发展，完全每次有新的成果，都会有人担忧，我们离被机器统治者的距离还有多近。不过，最近几条关于AI的消息可以让我们泊一口气：最少它们现在还和普通孩子没什么区别。 “我不是在玩游戏，我是在自学！”这是很多孩子被捉到偷走玩电脑时常常说道的一句话。不过在AI领域，这还真为就是这样。 因为，比起棋类运动这类全然依赖策略的训练，游戏往往需要更佳地模拟出现实世界的恐慌。

随着AI技术的发展，完全每次有新的成果，都会有人担忧，我们离被机器统治者的距离还有多近。不过，最近几条关于AI的消息可以让我们泊一口气：最少它们现在还和普通孩子没什么区别。

“我不是在玩游戏，我是在自学！”这是很多孩子被捉到偷走玩电脑时常常说道的一句话。不过在AI领域，这还真为就是这样。

因为，比起棋类运动这类全然依赖策略的训练，游戏往往需要更佳地模拟出现实世界的恐慌。在2015年，Google旗下人工智能创业公司DeepMind就通过自我自学切断了还包括弹头砖块在内的49款雅达利经典游戏。

但这其中，并不还包括经典的不吃豆人。不吃豆人这款看起来非常简单的游戏，只不过其背后蕴藏的策略，要比棋士简单得多。要玩好这个游戏，对AI来说，它必须已完成四件事情：回头迷宫、不吃小球、吃水果和逃离敌人。

而确实的难题，在于如何让AI在将近1秒的时间内基于这四种情况作出最佳自由选择。非常简单的说道，就看起来让四个分属有所不同部门的人在1秒内已完成对当前状况的评估并就如何行动达成协议完全一致，还无法错误。此前，这款游戏未知的最高分由人类威尔逊（WilsonOyama）维持，为266,330分。

但在几天前，这一纪录被加拿大的一家创业公司超越。他们训练的AI顺利获得了之前被指出不能通过作弊来取得的理论上最低成绩——999,990分。（26万分必须碰到第35关。

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