关于战略人工智能的深度综述

本文将片面探求战略性人工智能的概念、开展及相关博弈论通常，并对战略人工智能的未来开展方向提出倡导。

收场白

1997年5月11 日，纽约市。

这是纽约市一个漂亮的春日，天空晴天，气温攀升至20摄氏度。洋基队预备在洋基体育场迎战堪萨斯城皇家队，漂泊者队在麦迪逊广场花园迎战魔鬼队。

一切仿佛都清淡无奇，但是汇集在曼哈顿中城偏心中心的人们行将体验到真正共同的体验。他们行将见证这一历史性事情：一台计算机将初次在规范较量条件下击败国内象棋卫冕环球冠军。

代表人类的是加里·卡斯帕罗夫，他过后被公以为环球顶级国内象棋选手。代表机器的是深蓝——IBM开发的国内象棋计算机。在较量的最后一局和第六局，两位选手都取得了2.5分。当天将决出输赢。

加里一开局执黑棋，但一开局就犯了一个失误，并面临深蓝的弱小而保守的攻打。仅仅19步之后，一切就完结了。卡斯帕罗夫感到士气高涨，压力重重，他以为自己的位置无法维持，于是辞职了。这是一个具无心味意义的时辰，许多人美化这是人与机器之间最关键的时辰之一。这一里程碑事情标记着人工智能开展的转机点，凸显了战略人工智能的后劲和应战。

简介

受生成式人工智能最近的提高以及我自己对大型言语模型及其战略才干的实验的启示，我越来越多地思索战略人工智能的疑问。过去咱们是如何尝试处置这个话题的？在咱们领有一个更多面手的战略人工智能代理之前，面临哪些应战和须要处置的疑问？

作为数据迷信家，咱们越来越多地为客户和雇主实施人工智能处置方案。关于整个社会来说，与人工智能日益增长的互动使得了解人工智能的开展，特意是战略人工智能变得至关关键。一旦咱们领有能够在战略环境中很好地操纵的自主代理，这将对每团体都会发生深远的影响。

但是，当咱们提及战略性人工智能时，咱们究竟是什么意思呢？从实质上讲，战略性人工智能触及机器做出决策，这些决策不只思索潜在的执行，还预测和影响他人的反响。这是关于在复杂、不确定的环境中最大化预期结果。

在本文中，咱们将定义战略性人工智能，讨论它是什么，以及自1997年IBM的深蓝击败卡斯帕罗夫以来，它是如何开展的。咱们将尝试了解一些模型的总体架构，此外还将钻研大型言语模型（LLM）如何融入其中。经过了解这些趋向和开展，咱们可以更好地为自主AI代理融入社会的环球做好必要的预备。

定义战略性人工智能

围绕战略人工智能的更深化讨论始于对该主题的明白定义。

当咱们在商业环境中思索战略时，咱们往往倾向于将其与常年思想、资源调配和优化、对组织外部相互依赖的片面了解、决策与公司目的和使命的分歧性等主题咨询起来。虽然这些主题很有用，但在处置人工智能和自主代理时，我通常更青睐对战略启动更具博弈论意义的定义。在这种状况下，咱们将战略性定义为：

“选用一个执行方案，不只要思索你自己的潜在执行，还要思索其他人对这些执行的反响，以及你的选择如何影响环境的全体灵活，从而最大限制地提高你的预期报答。”

这个定义的关键局部是，战略选用不是在真地面出现的，而是在其余介入者的背景下出现的，无论是人类、组织还是其他人工智能。这些其余实体或许有相似或相互抵触的指标，也或许试图采取战略执行来促成自己的利益。

此外，战略选用总是寻求最大化预期报答，无论这些报答是金钱、成效还是其余价值权衡规范。假设咱们想归入与战略相关的更传统的“商业”主题，咱们可以想象，咱们宿愿在10年后使公司的价值最大化。在这种状况下，为了制订一个好的战略，咱们须要采取“常年”的目光，也或许思索公司的“目的和使命”，以确保与战略坚持分歧。但是，谋求这些致力仅仅是战略执行实践意义的结果。

战略的博弈论观念抓住了战略决策的实质，因此让咱们清楚地定义了战略人工智能的含意。从定义中咱们可以看出，假设一团体工智能系统或代理要采取战略执行，它须要具有一些外围才干。详细而言，它须要能够：

目前，还没有一个妇孺皆知或地下的系统能够无理想环球中以自主的方式执行一切这些操作。但是，鉴于人工智能系统的最新停顿和LLM的迅速崛起，这种状况或许行将扭转！

博弈论中的其余关键概念

在咱们进一步讨论争略人工智能之前，回忆博弈论中的一些概念和想法或许是有用的。围绕战略人工智能所做的许多上班都以博弈论概念为基础，经常使用博弈论中的定理可以证实某些属性的存在，这些属性使一些博弈和状况比其余博弈和状况更容易处置。它还有助于突出博弈论无理想环球状况下的一些缺陷，并突出咱们最好从其余方向寻觅灵感的中央。

什么是博弈？

咱们将博弈定义为一个由三个关键局部组成的数学模型：

这种正式结构准许对战略互动和决策环节启动系统钻研。

有限与有限博弈

在议论博弈时，首先了解有限博弈和有限博弈之间的区别也是无心义的。

有限博弈有一组固定的玩家、定义好的规定和明白的终点。有限博弈的指标就是赢，这方面的例子包括国内象棋、围棋、跳棋和大少数传统的棋盘博弈。

另一方面，有限博弈没有预先确定的终点，规定可以随着期间的推移而演化。有限博弈的指标不是赢，而是继续较量。商业竞争或社会退化等理想环球场景就可以被视为有限的博弈。热战可以被视为一个有限博弈的例子。这是美国及其盟友（西方）和苏联及其盟友（西方）之间常年的地缘政治奋斗。抵触没有固定的终点，战略和规定随着期间的推移而演化。

子博弈

有时，咱们可以在更大的博弈环境中找到更小的博弈。从数学上讲，子博弈自身就是自蕴含的博弈，须要满足一些不同的规范：

假设咱们想象一棵代表整个博弈的大树，咱们就可以笼统化一个子博弈。子博弈就像从某个点（节点）开局选用这棵树的一个分支，并包括从该点加长的一切内容，同时确保任何不确定性都在这个分支中失掉充沛表现。

子博弈面前的外围理想使其对咱们关于战略人工智能的讨论十分有用。要素关键是，玩家之间的一些有限博弈或许十分复杂，难以建模，而假设咱们选用在该博弈中检查较小的博弈，咱们可以更成功地运行博弈论剖析。

回到咱们的例子，热战是一个有限的博弈，咱们可以在这个背景下识别出几个子博弈。上方是一些代表性的例子：

1962年古巴导弹危机：

柏林封锁和空运（1948-1949）：

当然，虽然处置起来十分艰巨和复杂，但这两个“子博弈”比整个热战更容易剖析和制订应答措施。他们有一套明白的介入者，一套有限的战略和报答，还有一个更明晰的期间框架。这使得它们更适用于博弈论剖析。

在战略人工智能的背景下，剖析这些子博弈关于开发能够在复杂灵活环境中做出最佳决策的智能系统至关关键。

双人博弈

双人博弈只是两个玩家之间的博弈。例如，这或许是两个棋手之间的博弈，或许回到咱们的热战例子——西方对西方。游戏中只要两名玩家的情形简化了剖析，但依然可捕捉到基本的竞争或协作灵活。博弈论中的许多结果都是基于两人博弈。

零和博弈

零和博弈是博弈的一个子集，其中一个玩家的收益是另一个博弈玩家的损失。总收益坚持不变，玩家之间存在间接竞争。

纳什平衡与最优行为

纳什平衡（NE）是一组战略，假定其余介入者坚持不变，任何介入者都不能经过双方面扭转自己的战略来取得额外的利益。在这种形态下，每个玩家的战略都是对其余玩家战略的最佳回应，从而造成稳固的结果，没有玩家有偏离的动机。

例如，在游戏《石头剪刀》（RPS）中，NE是一切玩家随机玩石头、布和剪刀的形态，每个玩家都有相等的概率。假设你作为一名玩家选用玩NE战略，你可以确保没有其余玩家可以应用你的游戏，在双人零和博弈中，可以证实你不会在预期中失败，你能做的最蹩脚的事情就是收支平衡。

但是，玩NE战略或许并不总是最佳战略，特意是假设你的对手以可预测的次优方式玩。思索一个有两个玩家A和B的场景。假设玩家B开局玩更多的纸，玩家A可以识别出这一点，并参与其玩剪刀的频率。但是，B可以再次应用与A的这种偏向，从而扭转战略并出更多石头。

关于战略性人工智能的关键要点

回忆博弈论概念，子博弈的概念仿佛对战略人工智能特意有用。在更大的背景下找到或许更小、更容易剖析的博弈的才干，使运行已知的处置方案和求解器变得愈加容易。

例如，假定你正在致力开展你的职业生涯，这可以被归类为一个有限的博弈，很难“处置”，但突然间你无时机谈判一份新合同。这个谈判环节为你的职业生涯中的一个子博弈提供了时机，关于经常使用博弈论概念的战略人工智能来说，这将更容易凑近。

理想上，数千年来，人类不时在咱们的生存中发明子博弈。大概1500年前，在印度，咱们发明了如今被称为国内象棋的来源。国内象棋对人工智能来说是一个相当大的应战，但也让咱们开局开发更成熟的工具和技术，可用于更复杂、更艰巨的战略状况。

博弈中的战略人工智能简史

博弈为开发战略性人工智能提供了一个令人惊叹的实验场。博弈的敞开性使其比放开式系统更容易训练模型和开发处置方案技术。博弈有明白的定义；介入者是妇孺皆知的，报答也是如此。最早的里程碑之一是深蓝，这台机器击败了国内象棋环球冠军。

早期里程碑：深蓝

深蓝是IBM在20世纪90年代开发的一台下棋超级计算机。正如本文开局所述，1997年5月，它在六局较量中击败了卫冕环球国内象棋冠军加里·卡斯帕罗夫，发明了历史。深蓝驳回了专门的配件和算法，每秒能够评价2亿个国内象棋位置。它将暴力搜查技术与启示式评价函数相结合，使其能够比任何以前的系统更深化地搜查潜在的移动序列。深蓝的特意之处在于它能够极速处置少量的位置，有效地处置国内象棋的组合复杂性，并标记着人工智能的一个关键里程碑。

但是，正如加里·卡斯帕罗夫在接受莱克斯·弗里德曼采访时所指出的那样，深蓝比其余任何产品都更像是一台蛮力机器，所以或许很难将其定性为任何类型的智能。搜查的外围基本上只是试错。说到失误，它比人类犯的失误少得多，据卡斯帕罗夫说，这是它难以被击败的特色之一。

复杂博弈的提高：AlphaGo

在深蓝在国内象棋中获胜19年后，谷歌DeepMind的一个团队开发了另一个模型，这将为人工智能历史上的一个不凡时辰做出奉献。2016年，AlphaGo成为第一个击败环球冠军围棋选手李世石的人工智能模型。

围棋是一种十分新鲜的棋盘游戏，来源于亚洲，以其高度的复杂性和少量的或许位置而知名，远远超越了国内象棋。AlphaGo将深度神经网络与蒙特卡洛树搜查相结合，使其能够有效地评价位置和布局移动。AlphaGo推理的期间越长，它的表现就越好。

人工智能在人类专家游戏的数据集上启动训练，并经过自我游戏进一步改良。AlphaGo的共同之处在于它能够处置围棋的复杂性，应用先进的机器学习技术在以前被以尴尬以把握人工智能的畛域成功超人的表现。

有人或许会说，AlphaGo比深蓝表现出更多的智慧，由于它具有深化评价棋盘形态和选用举措的出色才干。2016年对阵李世石的较量中的第37步就是一个经典的例子。关于那些相熟围棋的人来说，这是第五行的肩侵，最后让包括李世石自己在内的评论员感到困惑。但起初很显著，这一举动是一场精彩的较量，展现了AlphaGo将如何探求人类玩家或许漠视和无视的战略。

结合国内象棋和围棋：AlphaZero

一年后，谷歌DeepMind再次成为头条资讯。这一次性，他们从AlphaGo学到了很多常识，并创立了AlphaZero，它更像是一个把握国内象棋、围棋和将棋的通用人工智能系统。钻研人员能够在没有人类先验常识或数据的状况下，仅经过自我游戏和强化学习来构建人工智能。与依赖于手工制造的评价函数和宽泛的放开库的传统国内象棋引擎不同，AlphaZero经常使用了深度神经网络和一种将蒙特卡洛树搜查与自学习相结合的新算法。

该系统从基本规定开局，经过与自己玩数百万个游戏来学习最佳战略。AlphaZero的共同之处在于它能够发现发明性和高效的战略，展现了一种应用自我学习而非人类工程常识的人工智能新范式。

速度与战略的融合：《星际争霸II》

谷歌DeepMind团队继续在人工智能畛域占据主导位置，将重点转向了一款十分受欢迎的电脑游戏《星际争霸II》。2019年，他们开发了一种名为AlphaStar（【参考文献2】）的人工智能，能够成功巨匠级游戏，在竞争排行榜上的排名高于99.8%的人类玩家。

《星际争霸II》是一款实时战略游戏，为DeepMind的团队带来了几个新鲜的应战。游戏的指标是经过搜集资源、建造修建和集结可以击败对手的军队来降服对手。这款游戏的关键应战来自须要思索的渺小举措空间、实时决策、抗争迷雾形成的局部可观察性以及常年战略布局的须要，由于有些游戏可以继续数小时。

经过构建为以前的人工智能开发的一些技术，比如经过自我游戏和深度神经网络启动强化学习，该团队能够制造出一个共同的游戏引擎。首先，他们经常使用监视学习和人类游戏训练了一个神经网络。而后，他们用它来收获另一种算法，该算法可以在多智能体游戏框架中与自己反抗。DeepMind团队创立了一个虚构联盟，在这个联盟中，智能体可以探求彼此反抗的战略，并对占主导位置的战略启动鼓励。最终，他们将联盟的战略组分解一个超级战略，可以有效地反抗许多不同的对手和战略。用他们自己的话说（【参考文献3】）：

“最终的AlphaStar代理由联盟纳什散布的组件组成；换句话说，是曾经发现的最有效的战略组合，在单个桌面GPU上运转。”

深化了解Pluribus和扑克

我青睐玩扑克，当我在特隆赫姆生存和学习时，咱们每周都会有一场游戏，相当强烈！最后一个被战略性人工智能逾越的里程碑是扑克游戏。详细来说，是扑克游戏中最受欢迎的方式之一，6人有限注德州扑克。在这个游戏中，咱们经常使用一副有52张牌的普通牌，游戏结构如下：

玩家可以经常使用桌上的牌和手中的两张牌来组成一手5张牌的扑克牌。在游戏的每一轮中，玩家轮番下注，假设一名玩家下注而其他人都不情愿跟注，游戏可以在任何一轮完结。

虽然学习起来相当便捷，但人们只要要知道各种玩家的档次结构，虽然几十年来不时在致力，但理想证实，这个游戏很难用人工智能来处置。

有多个要素造成了处置扑克牌的难度。首先，咱们有一个暗藏信息的疑问，由于你不知道其余玩家有哪些牌。其次，咱们有一个多人游戏设置，有很多玩家，每个额外的玩家都会成倍参与或许的互动和战略的数量。第三，咱们有有限制的下注规定，这准许一个复杂的下注结构，一个玩家可以突然选择下注他的所有筹码。第四，由于底牌、公共牌和下注序列的组合，咱们的游戏树复杂性十分大。此外，由于牌的随机性、虚张气势的或许性和对手建模，咱们的复杂性也很高！

直到2019年，Noam Brown和Tuomas Sandholm这两位钻研人员才最终破解了明码。在《迷信》杂志宣布的一篇论文中，他们形容了一种新型的扑克人工智能——Pluribus——在6层有限制德州扑克中击败了环球上最好的玩家（【参考文献4】）。他们启动了两个不同的实验，每个实验由10000个扑克手组成，这两个实验都清楚地标明了Pluribus的主导位置。

在第一个实验中，Pluribus与5名人类对手较量，平均获胜率为4800mbb/场，规范差为2500mbb/局。（mbb/game代表每场较量中的每场百万大盲注，即每1000场较量中赢得多少个大盲注。）4800mbb/场被以为是一个十分高的获胜率，尤其是在精英扑克玩家中，这意味着Pluribus比人类对手更强。

在第二个实验中，钻研人员让5个版本的Pluribus对战1团体。他们设置了这个实验，让两个不同的人区分与5台机器玩5000手牌。Pluribus最终以平均3200mbb/场的效果击败了人类，规范误差为1500mbb/局，再次显示了其战略长处。

Pluribus的统治位置十分惊人，特意是思索到钻研人员必需克制的一切复杂性。Brown和Sandholm提出了几个痴呆的战略，协助Pluribus成为超人，在计算上比以前的顶级扑克AI更高效。他们的一些技术包括：

从Pluribus中可以得出很多幽默的观察结果，但兴许最幽默的是，它并没有扭转对不同对手的打法，而是开发了一种弱小的战略，对各种各样的玩家都有效。由于许多扑克玩家以为他们必需依据不同的状况和人调整自己的游戏，Pluribus向咱们标明，思索到它如何击败一切与之反抗的人，这是不用要的，甚至或许不是最佳的。

在咱们对博弈论的持久探求中，咱们留意到，假设你在双人零和博弈中玩NE战略，你保障不会在预期中失败。但是，关于像6人扑克这样的多人游戏，没有这样的保障。诺姆·布朗推测，兴许是扑克这种游戏的反抗性依然适宜尝试用NE战略来凑近它。雷同，在像Risk这样的游戏中，玩家可以更多地协作，谋求NE战略并不能保障奏效，由于假设你和6团体玩一个危险游戏，假设你的5个对手选择联结起来杀死你，你什么也做不了。

评价战略人工智能的开展趋向

总结博弈中战略人工智能的历史，咱们看到一个显著的趋向正在出现。这些博弈正在缓缓但必需地变得更凑近人类每天所处的理想环球战略环境。

首先，咱们正在从双人形式转向多人形式。从双人博弈的最后成功到6人扑克等多人博弈，都可以看出这一点。其次，咱们看到对暗藏信息博弈的把握有所参与。第三，咱们还看到，对具有更多随机元素的博弈的把握水平有所提高。

暗藏信息、多人博弈设置和随机事情是人类之间战略互动的常态，而不是例外，因此把握这些复杂性是成性能够无理想环球中导航的更通用的超人战略人工智能的关键。

大型言语模型与战略性人工智能

我最近做了一个实验，让大型言语模型（LLM）相互玩棋盘游戏《危险》。我做这个实验的目的是权衡LLM在战略环境中的表现，更多的是开箱即用。向代理人提供了相当多的详细揭示，以提供正确的背景，但是，兴许并不奇异，LLM的表现相当伟大。

链接 处找到一篇关于这个实验的文章《在危险博弈环境中探求LLM的战略才干》（在模拟的危险环境中，Anthropic、OpenAI和Meta的大型言语模型展现了不同的战略……）

总结一下实验中的一些关键发现，这一代的LLM在进攻和识别获胜举措等基本战略概念上遇到了艰巨。它们也未能消弭其余介入者，而这样做在战略上对它们无利。

上述实验标明，虽然咱们曾经看到LLM的极速改良，但它们依然不足战略推理的复杂性。鉴于它们十分通用的训练数据以及它们是如何构建的，这不应该令人惊讶。

那么，它们如何融入围绕战略人工智能的讨论呢？要了解这一点，咱们须要了解LLM真正长于的是什么。兴许LLM最有宿愿的特点是它们能够消化和生成少量文本。如今有了多形式模型，视频和音频也是如此。换句话说，LLM十分适宜在人类和其余环境中与理想环球互动。最近，Meta的一团体工智能团队能够将言语模型的通用言语才干与战略引擎的战略洞察力相结合。

案例钻研：《西塞罗》与《外交》游戏

《外交》游戏是一个2到7人的战略游戏，Meta将其形容为危险、扑克和电视节目《幸存者》的混合体。玩家从1900年左右的欧洲地图开局，指标是控制大少数供应中心。详细来说，玩家的指标是控制34个供应中心中的18个，以取失利利。经过这样做，玩家可以有效地控制地图，代表了他们的国度在第一次性环球大战前对欧洲的长处。

《外交》游戏与咱们迄今为止讨论的许多其余游戏的不同之处在于它依赖于玩家之间的谈判。这是一种比扑克更须要协作的游戏方式。每个玩家在每次回合之前都会经常使用人造言语与其余玩家交换，并制订彼此结盟的方案。当预备上班成功时，一切玩家同时泄漏他们的方案，而后执行回合。这种类型的游戏显然比大少数其余棋盘游戏更凑近实践的外交和理想生存中的谈判，但由于人造言语成分，人工智能很难把握。

这种状况在2022年出现了变动，过后Meta的人工智能团队开发了西塞罗（Cicero）。Cicero应用言语建模的最新停顿，结合战略模块，是一个游戏引擎，能够成功“人类玩家平均得分的两倍以上，并在玩过多个游戏的介入者中排名前10%”。正如Meta所形容的那样，他们的模型能够发生基于战略的对话，并生成一个具有对话看法的战略。

《西塞罗》与其余战略AI模型的差异

《外交》游戏和其余一些咱们最近在人工智能方面取得战略提高的游戏之间有一些关键区别。最值得留意的是游戏的协作性质——与其余游戏的反抗性质相比——以及它经常使用的放开式人造言语格局。我以为这些差异使游戏更像实在的人际互动，但也限制了钻研人员如何训练为西塞罗提供动力的算法。

与Pluribus和AlphaZero不同，西塞罗关键不是经过自我游戏和强化学习来训练的。雷同，Meta团队经常使用了一个蕴含125000多个游戏和00000条信息的数据集来协助训练算法。他们以为，思索到游戏的谈判、压服和建设信赖方面，假设他们让人工智能经过自我游戏与自己谈判，他们或许会看到奇异的行为，而且它或许无法捕捉到人类互动的实质。援用他们的钻研文章：

“…咱们发现，在2p0s版本的游戏中成功超兽性能的自玩算法在有多团体类玩家的游戏中表现不佳，由于学习的战略与潜在人类盟友的规范和希冀不分歧。”

但是，强化学习被用来训练战略引擎的一局部，特意是用来训练西塞罗的价值函数——它须要预测其行为的成效。钻研人员经常使用了行为克隆的改良版本piKL，该版本旨在最大限制地提高举措的预期成效，同时尽量缩小与人类行为的差异。简而言之，他们宿愿该模型能够找到具有战略意义的正当举措，同时坚持与人类举措的凑近。

外交的上述特色突出了与创立可以无理想环球的人类环境中运转的战略人工智能相关的一些关键疑问，在咱们评价战略人工智能将如何开展时须要思索这些疑问。

战略人工智能的未来

预测未来总是很辣手；但是，一种方法可以是应用的趋向并推断出未来的情形。上方，咱们考查了一些与咱们之前的讨论亲密相关的话题，并评价了它们如何影响战略人工智能的未来。

通用符号战略引擎与公用模块

假设咱们钻研迄今为止战略AI引擎的开展轨迹，咱们会发现每个游戏引擎的专业性都令人印象深入。虽然架构或许相似（例如AlphaZero学习如何玩多种不同的游戏），但AI依然会针对每款特定游戏与自己启动数百万次游戏。关于国内象棋，AlphaZero玩了4万场，而关于围棋，玩了1.3亿场！（【参考文献7】）一团体造而然的疑问是，咱们能否应该尝试构建更通用的战略引擎，还是继续专一于特定义务的公用模块？

通用战略引擎旨无了解和运行不同状况下的宽泛战略准则。兴许经过创立能够捕捉人类战略互动许多方面的游戏，AI可以经过与自己对弈来学习并制订适用于理想环球场景的战略。这种方法可以协助AI概括其学习，使其在各种状况下都很有用。

另一方面，公用模块是为特定场景或义务设计的人工智能系统。咱们可以想象，经过结合多个专业代理，咱们可以创立一个通用的战略人工智能。人工智能代理经过训练，可以在每个特定畛域都表现出色，在最须要的中央提供深沉的专业常识。虽然这种方法或许会限制人工智能的泛化才干，但它可以确保特定畛域的高性能，从而更快地实理想际运行。

思索到在协作环境中经常使用AI启动自我游戏的疑问（正如咱们在外交中观察到的那样），以及目前的趋向仿佛倾向于针对不同战略状况经常使用公用模块，在不久的未来，咱们或许会为不同的环境提供公用战略模块。但是，咱们也可以想象一个混合系统，在这个系统中，咱们经常使用通用战略引擎来提供对更宽泛主题的洞察，而公用模块则处置复杂、详细的应战。这种平衡可以让AI系统运行普通战略洞察，同时顺应特定状况的细节。

LLMs弥合战略模块和理想环球运行之间的差距

大型言语模型扭转了人工智能与人类言语的交互方式，提供了一种将战略人工智能模块与理想环球用例衔接起来的弱小方式。LLM长于了解和生成类人文本，使其成为理想的中介，可以将理想环球的状况转化为战略引擎可以处置的结构化数据。正如Meta的《西塞罗》游戏所示，将LLM与战略推理相结合，使人工智能能够了解人类在协作环境中的沟通、协商和方案执行。

鉴于多模态模型的趋向，LLM不只能够将文本，而且能够将任何理想环球的高低文翻译成机器可读的语法。这使得模型作为中介更有用。

假设咱们以《西塞罗》游戏的想法为基础，咱们还可以想象为特定义务（如外交沟通）微调不同的言语模型，兴许是经过微调历史外交函件的模型，而后训练独自的战略引擎来提出最佳执行。

人类与人工智能的协作：Centaur模型

战略人工智能的未来不只仅是机器接收决策；在过渡期间，这也是人类和人工智能有效协作的疑问。这种协作相关通常被称为“半人马模型”，将人类直觉与人工智能的计算才干相结合。在这个模型中，人类带来了发明力、品德判别和灵敏性，而人工智能系统提供了弱小的数据处置和战略准则的分歧运行。

这种模型的理想环球例子包括人类人工智能团队逾越人类或独自上班的机器的畛域。例如，在国内象棋中，加里·卡斯帕罗夫提出了与人工智能协作的想法，将人类的战略洞察力与人工智能的准确计算相结合。半人马模型仿佛在国内象棋中运转良好，直到程序开局变得十分好。在那一点上，人类的奉献毫无价值，在最坏的状况下是有害的。

但是，在比国内象棋更放开、更像理想环球的其余畛域，半人马模型或许是一个不错的选用。便捷地思索一下，人类与现代LLM的协作如何有或许大大提高消费劲。

这种协作方法经过将人类判别与人工智能剖析相结合来改善决策，或许会带来更理智敌对衡的结果。它准许极速顺应新的和异常的状况，由于人类可以在人工智能的支持下实时调整战略。

游戏之外的理想环球运行

游戏不时是开发战略性人工智能的绝佳实验场，但真正的影响来自将这些提高运行于理想环球的应战。上方咱们重点引见几个例子。

在过去几年中，智能驾驶汽车畛域取得了渺小的开展，以及它们如何应用战略性人工智能安保地驾驶路途。他们必需预测并照应其余司机、行人和骑自行车的人的行为。例如，智能驾驶汽车须要预测行人能否行将过马路，或许另一名驾驶员能否行将异常变道。

就在往年，Waymo——一家开发智能驾驶汽车和打车服务的公司——开局在美国三个市区经常使用齐全智能驾驶的出租车：亚利桑那州的凤凰城，以及加利福尼亚州的洛杉矶和旧金山。在未来几年，由于战略人工智能的改良，咱们或许会看到全智能驾驶汽车的大幅增长。

在金融市场中，人工智能驱动的买卖系统剖析少量数据以做出投资决策。这些系统思索了其余市场介入者（如买卖员和机构）的或许行为，以预测市场走势。他们经常使用战略推理来执行买卖，以最大限制地提高报答，同时最大限制地降落危险，通常是在高度动乱的环境中。

人工智能系统还经过思索供应商、竞争对手和客户的行为来优化供应链。他们可以依据预期的需求和竞争对手的行为，战略性地调整消费方案、库存水温和物流。例如，假设竞争对手估量将推出新产品，人工智能可以倡导参与库存水平以满足潜在的需求增长。

战略人工智能也被用于高效治理动力调配。智能电网应用人工智能来预测消费形式并相应地调整供应。他们思索消费者如何依据定价信号或环境要素扭转经常使用方式。人工智能战略性地调配资源以平衡负载、防止终止和整合可再活泼力。

上方的例子清楚地标明了战略性人工智能是如何被整合到各个行业和畛域的。经过思索他人的行为，这些人工智能系统可以做出理智的决策，优化结果，提高效率，并经常提供竞争长处。随着战略性人工智能的不时改良，这些系统也将不时改良，咱们或许会看到它们在许多其余畛域的出现。

论断

自从深蓝打败加里·卡斯帕罗夫以来，战略人工智能曾经取得了长足的提高。从把握复杂的棋盘游戏到介入相似人类的谈判，人工智能系统越来越多地表现出战略推理才干。

在本文中，咱们钻研了战略人工智能的基本概念，强调了博弈论的关键性以及该畛域的一些概念如何运行于战略人工智能。咱们还钻研了专门的人工智能系统如何经过专一于狭窄的畛域和宽泛的自我游戏，在特定的游戏中取得超人的表现。这就提出了一个疑问，即战略人工智能的未来是开发能够更宽泛运行的通用符号战略引擎，还是继续开发针对特定义务量身定制的公用模块。

正如咱们在《西塞罗》游戏身上看到的那样，言语模型在战略人工智能畛域也或许有未来。OpenAI、Anthropic和Meta等提供商的新模型使将这些工具集成到自主代理中比以往任何时刻都更容易，这些代理可以经常使用它们将理想环球转换为人工智能系统可以处置的结构化数据。

但是，通往能够驾驭理想环球复杂性的通用战略人工智能的旅程才刚刚开局。在开发能够跨畛域推行、顺应无法预感的状况并将伦理思索归入决策环节的系统方面依然存在应战。

参考文献

2.Vinyals, O., Babuschkin, I., Czarnecki, W.M.等人。《Grandmaster level in StarCraft II using multi-agent reinforcement learning》。《人造》杂志，2019年，第575，350–354页。网址：

4.Brown等人，（2019年8月30日）。《Superhuman AI for multiplayer poker》，《迷信》杂志，2019年，第365，885–890页。网址

7.David Silver等人，《A general reinforcement learning algorithm that masters chess, shogi, and Go through self-play》。《迷信》杂志，2018年，第362，1140–1144页。DOI：10.1126/science.aar6404，网址：

译者引见

朱先忠，社区编辑，专家博客、讲师，潍坊一所高校计算机老师，自在编程界老兵一枚。

When Machines Think Ahead: The Rise of Strategic AI