把一百个 AI 放到游戏里内斗，活下来的它会梦到黑暗森林吗？

在一个专属于 AI 的游戏世界里，它们更像动物一样活动和学习。

短短的几年间，人工智能已经在越来越多的游戏上战胜了大部分人类。

发生在围棋领域的事情不用多说，在更加复杂的电子游戏领域，人工智能的表现也越来越好——最典型的例子就是 OpenAI 在《Dota2》《星际争霸 2》以及平台跳跃等诸多游戏上的尝试，人类在面对 AI 时已经越来越讨不到好了。

现在，研究人工智能的学者们已经不再满足于让 AI 击败人类了。

去年 9 月，OpenAI 团队提交了一篇论文的初稿，题为《神经 MMO：一个人工智能的大型多人游戏环境》。与之前在竞技类游戏发力的 AI 模型不同，这次研究者并没有以「击败人类」为目的，而是试图模拟人类乃至生物的行为。

众所周知，生物能够不断进化很大的原因就是不同物种间竞争的存在，科学家们觉得这点非常契合 AI 能「不断自我学习并进化」的主基调。

他们借鉴了多款流行的大型多人在线网游，构建出了一个「资源有限，竞争者众多」的游戏环境，来观察其中的几十上百个 AI 将如何行动——是的，这个游戏的玩家只有 AI，没有真人。

这个游戏被命名为「Neural MMO」（神经 MMO）。最多 128 名 AI 会作为玩家降生在游戏地图的边缘。世界中有可以通行的草地、森林和无法通过的水域、岩石。AI 有饥饿度和口渴度，在森林方块可以获得食物，在水方块可以获得饮水。水是无限的，但森林方块能够提供的食物是有限的，被吃完后必须等很长一段时间才能回复。

当然，AI 的目标是生存下去，存活时间越长，得到的分数和评价也就越高。

单单从「存活下去」这点来看，这个游戏很像是吃鸡游戏——有限的资源，众多的竞争对手，目标是活得最长。事实上科学家们最初也觉得 AI 最终会开始互相厮杀以占有更多资源，他们还专门为 AI 们设计了三种战斗方式——高伤害的近战 AOE、低伤害的远程单体和几乎没有伤害的减速法术。

在最初的狭小地图中，AI 们确实不可避免地发生了战斗。这很大程度上不仅是由于资源有限，更多的其实是因为它们没有尝试其他选择的机会——每个 AI 都被设计有战斗策略，几个 AI 遇到一起总会有 AI 判断需要先开火，最后混战在所难免。

读过《三体》的人会发现，这种情况和《三体》中描述的黑暗森林状态有微妙的相似之处，AI 们自带的战斗策略，就像书中描写的「智慧生物天生的攻击基因」，最后导致的就是 AI 版本猜疑链的产生。

下图的小剧场就是一个简单的例子。

原本位于上方的 196 和右下的 14 和平相处，都在采集森林资源而不是互相攻击。然而左边的 AI 并没有位于森林附近（虽然它前面一格就是森林），可能正是因此，它判断攻击的优先级要更高，于是突然对 196 展开了攻击。受到攻击大大增加了 196 判断中攻击的权重，一场三方混战也就不可避免了。这里 196 被攻击后没有还击，而是选择去攻击「无辜」的 14，是因为 AI 没有报复心理，所有行动全部出于逻辑判断。

但是在更大、更类似于真实自然环境的游戏世界中，情况几乎是彻底翻转了过来。研究者们发现，环境一旦稍有增大，AI 们不再经常三个四个碰到一起，他们的攻击欲望就飞速地下跌，大部分 AI 甚至把「避免发生战斗」当做最高级别的行动策略之一。

AI 们在这种环境下不约而同地达成了一致的选择——尽可能扩大探索范围。

很难说避免战斗和扩大探索这二者，哪个是因，哪个是果。一方面，可探索的地区增多代表着资源不那么匮乏，战斗的收益也就大大降低；另一方面，战斗的收益降低让 AI 们更加热衷于扩大自己的行动范围。这两个因素互相作用，最后导致了一个出乎研究者意料，但细想起来却在情理之中的结果。

下图是 OpenAI 的研究者给出的一张比较典型的大地图下 AI 行动轨迹。

可以看出，不同颜色的线条重合得不少，代表着 AI 们时有相遇。但是大多数路线在重合后还是继续延展下去，这说明相遇后大部分 AI 没有选择你死我活的战个痛快，而是对视一眼后就继续去探索了。

这张图对于人工智能专家和普通人来说都没什么特殊意义，但是生物学家，尤其是研究生物行为的学者会发现，AI 们的行为非常接近自然界中不同动物种群的活动。

「在自然界中，动物之间的竞争可以激励它们扩散以避免冲突」，OpenAI 研究团队在报告中写道，「我们观察到 AI 的探索范围随着 AI 数量的增多而变大了。」据此，他们推测，AI 数量越多越能激励它们探索新的地图寻找资源（当然前提是不出现最开始那种狭路相逢的混战）。

这其实是一个很好理解的结果。对自然界的动物们和 AI 们而言，战斗的成本是非常高的。它们可不像坐在电脑前的人类一样，被打击后骂一句倒霉就可以继续下一局游戏了，对它们来说，生命只有一次，死亡是最大的成本（AI 可以不断重生，但它们自己不知道这点）。’

也正是因此，战斗大部分时候是万不得已的选择，这和很多人视之为普遍真理的黑暗森林法则截然相反——不过，在更大的尺度上事情更加复杂。

「事情更加复杂」，这正是计算机学者们下面要解决的问题。他们认为在目前的游戏中得出的结果，最多算是有限的推测。Neural MMO 的游戏世界虽然已经尽可能模拟了现实环境，但还是简化得太过分了。

OpenAI 团队有很多计划。下一步，他们准备引入更多的攻击方式，让 AI 们的战斗能力大幅增加（就像现实世界的人类一样）；他们还计划调低森林再生食物的速度，让环境更加恶劣；另外一个规划是引入更复杂的合作机制，目前同样颜色的 AI 被设置为不能互相攻击（模拟生物的种群），还是稍显单调，因为群体和群体之间从来不是并非简单的「非敌即友」关系。

就算学者们尽可能模拟了现实环境，AI 能不能代表人类还是很值得怀疑的问题。OpenAI 团队发布了关于这个项目的论文初稿后，就有不少学者指出，人类的行为模式和 AI 的逻辑判断有极大的区别。比如人不是完全趋利避害的生物，人类种群就更不是了；再比如对「什么是利，什么是害」，人类和目前设计的 AI 模型也有很大区别——AI 把生存时间当成「利」，但人类是不是这样想还很难说。很多学者认为现在的这个游戏更像是纯粹的自然界，而 AI 更像野生动物而不是高度社会化的人类。

然而即使是这些怀疑者，也普遍认为「这个模拟相当有趣」，在 AI 研究领域意义非凡。不同于之前更多着眼于技术水准的 AI 游戏对战，这个研究涉及到了 AI 的长期判断和选择。一个长期、稳定的环境能体现 AI 长期、稳定的取舍倾向，在人类身上，我们把这个「取舍倾向」叫做「道德」。

AI 是否会有道德准则，它们通过利弊抉择得出的判断能不能算我们所说的「道德取向」，这些大哉问一直以来被人们争论不休。现在，在一款 MMO 生存游戏中，我们很可能会看到回答这些问题的曙光