你的未来如何不被AI取代？秘密都在你的碎片时间里( 四 )_对创新技术从业者来说

该团队还创建了几个复杂程度不同的标准环境来训练和测试人工智能机器。机器需要完成的任务包括打进一个空门，跑动以及在守门员防守的情况下进球，在 3 对 1 的比赛中进球，同时还要鼓励传球，等等。总体上来说，测试是一个跟机器人对手进行的标准比赛，所有常用规则都适用。

机器算法可以与其他机器或人类对抗，在对抗中体验不同策略，避免机器只是简单地学习机器对手弱点的情况，而这种弱点在一般的比赛中可能不会普遍存在。库拉奇和他的同事说:“这是一个具有挑战性的强化学习问题，因为足球需要在短期控制、学习传球等概念和高水平策略之间达成自然平衡。”

这项有趣的工作可能有助于把机器学习应用在在更加真实的环境中。但这也可能促使机器学习人类从未想到过的新的足球策略，就像他们在围棋中做的那样（创造新策略）。这些战术可能在机器人足球比赛中，甚至在人类之间的比赛中发挥作用。至于这些策略在真正球赛中的效果是否和在模拟球赛中的一样好，就是一个有趣的，值得关注的问题了，足以让球迷和人工智能研究人员着迷。