人工智能本质上来讲，是模拟人的思维模式开展技术创新，游戏科技为人工智能提供了一种“低成本”的试验场景。在游戏科技领域，人类为了追求更清晰的可视化效果、更流畅的交互体验、更快的运行速度和更生动的游戏角色，不断从理论、技术和伦理层面对人工智能提出新的科学问题和技术需求，从而推动人工智能持续向前发展。
　　▶为AI提供“低成本”试验场景
　　人工智能是计算机学科的一个分支，具有很强的科学探索属性，基于计算机这个“公约数”，游戏科技成为促进人工智能发展的重要驱动力，游戏科技与科学探索形成“双螺旋结构”，共同推动了人工智能的发展。
　　2015年以来，游戏科技与人工智能结合产生的创新成果在科学领域已经成为新的热点。1971年到2015年游戏科技相关人工智能论文总数不到1000篇，但从2015年到2022年，相关论文数量就达到1625篇，其中有17篇成为《自然》和《科学》的封面文章。
　　为何人工智能如此“偏爱”游戏科技？人工智能本质上来讲，是模拟人的思维模式开展的技术创新，游戏科技为人工智能提供了一种‘低成本’的试验场景。
　　在游戏科技领域，人类为了追求更清晰的可视化效果、更流畅的交互体验、更快的运行速度和更生动的游戏角色，不断从理论、技术和伦理层面对人工智能提出新的科学问题和技术需求，从而推动人工智能持续向前发展。
　　在未来，当人工智能学会了和人类一样的实时感知、理解、推理、决策、行动和交互时，就可能在多变、复杂的真实环境中发挥更大的作用，而通用人工智能就可能在人工智能与游戏不断迭代性地向上纠缠的过程中悄然实现。
　　▶教AI在游戏中战胜人类
　　近20年来，伴随着人工智能第三波浪潮的崛起，游戏科技、科学探索和产业需求一起创造了一系列举世瞩目的创新成果，推动着人工智能呈现爆发式发展。
　　1950年，被誉为“人工智能之父”的图灵在人工智能领域的开创性论文《计算机器与智能》中提到了人工智能研究与游戏的关系，认为棋类游戏是展示机器“思维”能力的重要场域。在这篇论文中，图灵提出了人工智能领域最著名的一个测试程序——图灵测试。该测试某种意义上是一个以游戏形式展现的科学实验剧本，其核心内容是如何让人工智能成功“骗过”人类考官，让人类考官误认为测试场景幕后的人工智能就是人类。很长一段时间内，如何在图灵测试中让人工智能获胜成为推动人工智能发展的最重要动力之一。过去20多年来，科学家一直在试着教会电脑下棋，但在很长一段时间里，即使是最好的计算机软件却连厉害点的业余围棋棋手都赢不了。
　　直到1997年5月，IBM研发的超级计算机系统“深蓝”击败国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫，结束了人工智能发展的“寒冬”。“深蓝”的成功也被认为是人工智能历史上的一个里程碑，提升了人工智能领域科学家和工程师的信心。
　　更为重要的是，通过“深蓝”事件，人工智能领域的探索者们意识到机器处理速度和数据存储空间的重要性，收集了更多的数据，为当时的机器学习算法提供了不可或缺的训练数据。通过吸收“深蓝”的成功经验，后来的人工智能棋类博弈项目将重点转向软件系统程序的设计与通用芯片的结合，而不是使用专用的棋类芯片。这个转变也对20年后第三个人工智能里程碑事件—AlphaGo的诞生产生了重要影响。
　　▶在更多领域挖掘应用价值
　　随着成熟度与影响力的不断提高，人工智能在各个领域的应用不断扩大和深入，游戏科技与人工智能结合所形成的创新案例也日益丰富。游戏科技在发展的过程中既得到了人工智能技术最新成果的支撑，同时也不断反哺人工智能技术推动其向前发展。智能化技术在游戏中的应用非常有价值，同时游戏科技可以与人工智能结合，在教育、工业生产等领域应用，挖掘更多价值，引领行业发展。
　　从交通到医疗，从金融到文旅，游戏科技对人工智能及其产业应用形成了价值外溢效应，为人工智能的可持续、创新性发展提供了更加丰富的基础场景，游戏科技凭借其“先导性”的应用场景优势为人工智能前沿领域的大规模创新带来了可持续的积极影响。
　　如2020年，由AkiliInteractive公司开发的《奋进处方》游戏获得了美国食品药品监督管理局（FDA）的处方药批准认证，成为数字新药，正式用于儿童注意力缺陷与认知障碍的临床治疗。
　　游戏产业的发展应进一步超越游戏边界，孵化更具竞争力、更贴近现实应用的前沿科技。

（叶青）