谷歌DeepMind的研究员正在教授人工智能理解并重现炉石传说里的卡牌。

注：谷歌的Deepmind团队就是刚刚击败李世石的Alaph GO机器人的开发团队。

全球范围内共有上千万的炉石传说的玩家。炉石传说是一款以魔兽世界这款流行MMO网游为基础制作的在线卡牌类游戏。

在最近，谷歌DeepMind的人工智能系统才刚刚击败了世界级的围棋选手。现在，在炉石传说里，它又被研究员用来测试机械的学习系统，这套系统可以创造生成自然语种：比如英语，也可以用以生成格式化语言，比如程序代码。

研究员正在制作一个系统，可以按照炉石传说的卡牌编写办法完成代码，除了炉石外还有著名的万智牌。

DeepMind安装了一套小说神经网络结构，最初的训练是利用了Pyhon编写的炉石传说的开源版本，以及Java编写的万智牌程序。这个系统将解析超过10000张万智牌及500张炉石传说卡牌。

训练完成后，研究员会利用这套系统测试炉石传说和万智牌的卡牌编写能力。

炉石传说和万智牌的卡牌说明包括卡牌的攻击和能力提升。Deepmind系统给予一张训练中没有的卡牌描述，并为其编写能在游戏中可用的卡牌。

当然，这套系统还有待提升。在卡牌的代码编写后，会于游戏里的真实卡牌进行对比，但结果，只有一小部分是正确生成的。虽然卡牌代码没有错误，但是产生的卡牌却依然和训练卡牌里类似。

比如，下面可以看到，系统正确地编写了炉石传说疯狂爆破者的代码，攻击虽然相同，但是造成的伤害却比较少。

而炉石的另外一张卡牌，伺机待发则完全编写错误，只有属性是对的。

然后，Deepmind所生成的代码，对比游戏的真实代码，利用代码翻译器得出结论是，万智牌正确率是61.4，炉石传说则是65.6。

研究员会继续研究如何让生成的代码能够更准确多玩地重现这些卡牌，主要是和攻击和效果提升一类的部分。

这个工作重点是为了自动生成Python和Java代码，研究员表示，更广泛的用途是协助设计能够回答人类自然语言问题的系统。

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