导语：伴随着围棋也被最终攻破，棋类这样的“复古游戏”最后还是被人类创造的计算机征服了。那谷歌的“DeepMind”下一步想要转攻哪个智力游戏呢？就目前的影响力来看的话，也许是《万智牌》和《炉石传说》了吧。
要知道此前没有任何计划来放任AI去玩《游戏王》、《炉石传说》这些流行的卡牌游戏。现在，大伙儿可以为牛津大学让DeepMind分析卡牌数据并把它转换为代码而欢呼了。
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前阵子的AlphaGo大战李世乭让聚光灯重新打到了“人工智能”上
从本质上讲，这个任务只是把数据“翻译”成人机对话的语言，然而卡牌却有它自己的“游戏语言”和体系，在特定的时间使用某些卡牌才能发挥它的最好功效。这些才显然是最复杂的部分。
以下是他们的原话解释：
许多语句的生成任务都需要适配于结构化和非结构化的文本输入。我们提出了一种创新的神经式网络结构，它能生成一个适配于任意量函数输入的输出序列。关键的是，我们这种方式允许作用环境的选择和生成的间隔，就像人物和衍生物，会被边缘化，因此这是个可成长可训练的东西。利用这种框架，我们从一种混合的自然语言和结构化的描述中生成程序代码，解决问题。我们创建了两个新的数据集，这些样式采自集换式卡牌游戏《万智牌》和《炉石传说》（严格来说，炉石并不算集换式卡牌游戏）。
说得神TM复杂，总而言之就是：
我们这个东西很屌，像人一样，能够学习和成长。我们还从卡牌游戏里弄了数据库给它学。
成熟的卡牌游戏中都会有完备且合理的资源、能量系统
举例来说，像卡牌中的资源花费（费用）这些元素实际上不怎么会变化，所以很容易被破译。然而，一张卡的卡面描述就会使费用在某些情况下增加或减少。
所以你可以想象，写一个能够分析和判断卡牌游戏中这些变化的程序是多么牛逼。与其写一个满是if/else的玩意儿，还不如把这个交给“DeepMind”来做。
通过给它足够的数据资料，比如成千上万的万智卡牌，就意味着AI能够学习卡面描述的“语言”，并计算出许多种精准的情况。很显然，这个工作量特别适合当前的《炉石传说》。
左边是卡牌，右边是DeepMind基于卡面描述生成的代码
在处理“疯狂爆破者”这张牌上它做得还好，但是对于“伺机待发”这张牌它就完全晕头转向了。
好吧，就连好多职业选手都在“伺机待发”这张卡上犯过错误，我们姑且就原谅DeepMind犯下这个错误吧。（P.S.低级错误......）
25仔可是炉石里的传奇人物，别人家的25仔尤其厉害
研究人员指出，之所以“疯狂爆破者”被正确处理了是因为AI很好的捕捉到了它与类似卡的区别。
“疯狂爆破者”这张卡的生成正确是因为之前有了类似卡“疯狂投弹者”的训练库。它们的效果几乎一样，除了把造成3点伤害换成6点伤害。这算是个令人满意的结果吧，因为模型发现了这个差异。
是的，目前来看DeepMind干得不错。现阶段最让人担心的就是DeepMind会开包上瘾，把谷歌的钱全部花在炉石的卡包上，那可会是一大笔钱......
译自：Kotaku
