2017年12月27日发生了一件让全体AI大惊失色的事。

当天，AI棋类家族中的新晋尖兵——兵棋AI“先知”按照约定，参加了由中国指挥与控制学会主办的全国兵棋推演大赛2017“中创杯”南通邀请赛。

邀请赛，就是邀请最牛棋手参加的大赛，本质上是一场秀，然而还是要一决高下，因此算是人类和AI两个物种之间最激烈的智慧秀。

以下是参赛双方最牛赛绩。

兵棋AI“先知1.0”

中国科学院自动化研究所研发的一款知识驱动型兵棋AI，掌握了现行几乎所有的人类兵棋战略战法战术。它的学习对象之一，就是本次邀请赛总导演兼总裁判闫科。至于战绩，今年9月的全国兵棋推演大赛决赛上，AI“先知”国际首次亮相即以7：1碾压了人类选手。

顶级兵棋选手

一共16人，由8名来自军队的专业兵棋手和8名来自高校企业的业余兵棋手组成。3个月来，他们突破层层关卡踩着全国5000多名兵棋手的“鲜血”走到今天，是人类兵棋选手中的佼佼者，其中，包括全国兵棋四甲。

人类兵棋选手是不敢懈怠的，在以围棋AI选手AlphaGo战胜世界冠军李世石为代表的“人机对抗”赛中，人类多次战败的阴影犹在。16名选手面对战功累累的AI棋类家族成员，很是紧张。他们兵分两路列在赛场电影屏幕大小的兵棋赛况直播屏幕两侧，头戴耳机紧盯电脑，没有交头接耳，只有严阵以待。

兵棋人机对抗环节有5个回合，每个回合5分钟，采取一对一的方式，即一个AI选手对阵一个人类选手。闫科宣布比赛开始。需要提醒的是，大家对兵棋的想象力不能局限在一张棋盘两人对弈的场景，如果要形容，它更像多人组团打英雄联盟的网游对决。

选手胡璟用谷歌浏览器打开邀请赛专用的“铁甲突击群”兵棋对抗系统网页，选择蓝队后加入了“人机对抗”环节的比赛。他要与红队兵棋AI“先知”进行一场抢占“主次夺控点”的陆军装甲战斗。

AI“先知”就是一款应用程序，只不过与“铁甲突击群”联机了。AI“先知”在人类将其双击打开后也加入比赛。

比赛激烈进行着。但我们先花几分钟插播讲解一下什么是兵棋。

在世界战争史上，兵棋发挥了极其重要的作用。兵棋推演可以对**力量、**环境、**行动和**结果进行全过程的仿真、模拟以及再现。自1811年普鲁士的文职**顾问冯•莱斯维茨发明兵棋以来，兵棋先后在中途岛战役、海湾战争、伊拉克战争等全球多次重大战役提供了制定**方案、应对突发事件、论证****、教育训练等的重要参考。

兵棋到底长啥样？一款兵棋通常包括一张地图、推演棋子和一套规则三个要素。近年来，兵棋推演的各类网络游戏大量出现。玩兵棋有利于培养****思维与理性**观念。

现在再切回现场。大赛进行到第十分钟，戏剧性的一幕突然出现，让全体AI大惊失色的事发生了。

凡是看赛况直播大屏幕的人，都被怔住：几乎所有兵棋AI选手都处在初始点，只有一个出发了的AI选手在死撑，16名全国顶尖兵棋手正对它进行包抄和围攻，战况惨烈。“人类选手该挽回颜面了。”观众席一片欣喜的躁动。

“那是因为AI的WiFi被现场的来宾抢了，AI的网被挤掉了，AI被踢出去了。”闫科大声说，“拔了网线断了电的AI现在任人吊打。” 

AI还从未出现过这种状况哩。

解说员冷静下来后要求重启比赛系统，总裁判闫科拒绝了，他也已经很久没看见人类兵棋选手围攻AI了，确切地说，他也是第一次看见人类选手大规模围剿AI。在闫科的坚持下，AI坚持输到了最后，吃了15个“鸭蛋”并输掉了人机对抗赛。

有点赖皮，好不好？

人类的噩梦还是来了，连上了有线网络的AI归来。只见兵棋AI指挥着车或步兵样式的棋子，在铁甲突击群设计的南方水网稻田地中自由穿梭，设计好一条条缜密的机动路线，碾压过一个又一个兵棋棋盘上的六角格所代表的丛林地、居民地、小河及松软地。兵棋AI势如破竹，很快就夺取了战略目标“主次夺控点”。

新的一局结束，发挥出全部潜力的兵棋AI“先知”以总比分3：1的成绩战胜了人类选手，全国专业兵棋手排名第一的朱贞旭也遗憾失利。

看过“人机对抗”赛后，该款兵棋的研发者，济南棋战网络科技有限公司CEO陶伟认为，AI在地形分析和运算能力上强于人类选手，其次，AI不会害怕和逃跑，更加勇敢。不过，人类选手经验丰富并身经百战，这使其在计谋上暂时领先AI。

兵棋AI“先知”总算力挽狂澜。

然而，事情还远远没有结束。迎接兵棋AI“先知”的还有一场机机对抗环节。兵棋AI“先知”要对阵的是自己的孪生弟弟——数据驱动型AI。

一场介于知识驱动和数据驱动两个AI模型之间的博弈已经打响。知识驱动型AI已经有较多人类兵棋经验知识，而数据驱动型AI还只是经过三个月深度学习的“小宝”，不过，它已经学习了15000场兵棋大赛的数据，实力不可小觑。

一局打完，知识驱动的兵棋AI没有让“意外”再次发生，大胜胞弟数据驱动型AI。

相关负责人表示，兵棋复杂程度远超围棋，数据驱动型AI虽然经过3个月的深度学习，仍处于蹒跚学步阶段。

数据驱动型AI没有一举夺魁，不过，中国科学院自动化研究所副所长杨一平认为，犹如国际象棋领域能够诞生深蓝，围棋领域能够诞生AlphaGo一样，兵棋领域预计在两三年内可诞生成熟的数据型兵棋AI。

杨一平还表示，人机对抗是为了分析人的经验，机机对抗则可以自我学习生成海量数据。知识驱动的先知系统代表人类经验的最高总结，而尚在“蹒跚学步”的数据驱动先知系统则代表着人工智能未来的前景。

其实，人工智能与人类棋手的对抗一直在上演，此前在三子棋、跳棋、国际象棋和围棋等棋类上，计算机程序都曾打败过人类。与以上棋类不同的是，兵棋是更复杂、更灵活、更加不透明的、不完全信息下的博弈。

兵棋AI的目标和使命十分明确，不是为了“打爆”人类兵棋选手，而是为了辅助人类进行兵棋推演。就如同大赛的主旨“聚焦新时代**教育，树立科学理性**观”一样，这场友谊大赛是为了促进人工智能技术在兵棋推演中的应用。

注：文中图片除注明外均由作者提供

编辑：左常睿

审核：管晶晶