電影《失控玩家》：軟件2.0，讓游戲角色“覺醒”了？

譚婧

一個崇尚暴力的游戲，設定在一個現代化城市里，殺人無罪。 放眼望去，大街小巷全是兇案現場。 這個游戲出自電影《失控玩家》，在現實社會這個游戲會被禁掉，因為三觀不正。 雖然游戲三觀傾斜，但是電影里的高科技，值得玩味。

我們從頭講這個故事，一個永不加班的銀行職員，男的，游戲里的配角，按照游戲界的術語，叫非玩家角色。 就是電腦程序控制的，不是人來操控的游戲角色。 他每天梳著一樣的發型，穿一樣的衣服，在同一個銀行柜臺，蓋同一個章……

當游戲玩家扮演的“犯罪分子”端著槍沖進銀行，他抱頭趴下投降。 生來如此，日復一日。 這個角色用少量代碼就可以實現了，人不狠，話不多，沒沖突，沒內味。 突然一天，這個男的說，他想談戀愛了。

一個無師自通型選手，上場。 街邊，偶遇女神，瞬間來電，當場辭職，拔腿就追女神，這一系列操作，你說驚不驚？ 自學和女神接吻，成功了。

母胎單身狗們坐在黑暗的放映廳里，嘴里的爆米花瞬間都不香了。 此時，都懂了：“游戲里的非玩家角色，自我意識覺醒了。” 于是，銀行職員，變身超人，掃蕩罪惡，除暴安良，受人愛戴，沖上熱搜，擁有以自己名字命名的“超話”。

除了正義感，他喜歡身材火辣、性格不凡的女神，渴望和她戀愛，愿與女神共赴。 咳咳，我們的正題是，一個非玩家角色覺醒了，意味著，他不只按照計算機程序的設定運行。 就類似科幻電影里，機器人突然有了人的意識。 他心里吶喊：“我不要你覺得，我要我覺得。”

這很酷，怎么做到的？ 電影里連底層技術細節都交代了，也許有人沒有記住：“游戲里安裝了一個重要工具，人工智能引擎。” 人類游戲設計師開了個頭，剩下的都交給AI了。 當今的人工智能技術，常被人笑，人工智障。

和游戲角色覺醒那一步，差了十十十萬八千里，能有什么關系？ 答案還真是有關系，不過你得先理解，什么是代碼。 你可能會說，瞧不起人么，誰還不知道代碼是啥？ 那些寫代碼的人，常常面對失蹤的頭發，消失的發際線，還被人戲謔，男的叫程序猿，女的叫程序媛。

對，在深度學習到來之前，你別管代碼丑還是美，都是人寫的。所有的代碼都是人寫的，也都是白盒的。 白盒的意思是，你看得懂代碼，就能從代碼中讀出編程思路。

這和偷看學霸作業里的解題過程，有異曲同工之妙。

但是，人工智能里的重要技術——深度學習，來了。

很多媒體一寫人工智能，畫風就變成震驚體，可能就是震驚到神經出現了問題。 人寫的程序是白盒。

深度學習帶來了黑盒，就是深度學習模型里面是如何運作的，大家都不知道。 這個“活見鬼”的事情，就是“人工智能可解釋性”這個前沿學科要研究的。

直白地說，就是科學家也暈乎乎，還沒有徹底搞清楚黑盒里面是啥。 代碼，是運行在計算機上的。深度學習模型，也是運行在計算機上的。大家都是程序。但是，深度學習模型這種程序，有所不同。

我們看看深度學習模型，以文件的形式存在，里面都有啥？ 第一是，參數。第二是，網絡結構。 怎么理解參數？ 有人說，參數就是權重，這種表達也可以，就是有點偏專業。 通俗地講，參數是一堆數據。 一個網絡結構，用來人臉識別，就是你手機刷臉解鎖用到的。參數一變，識別不了。這是“一堆數”的神奇之處。

借來一個比喻，這個比喻是中科院自動化研究所助理研究員牛景昊告訴我的。 假如我們的任務是，用活字印刷術印一篇文章。 活字印刷的原理，我們都比較了解，活字版是由很多小塊組成的，這些小塊長什么樣需要雕刻。

這個過程可以看成是參數的調整（或者說訓練）。本來小塊上沒字，訓練完就有了恰當的紋理或者紋路。 怎么理解網絡結構？ 再拿不同的小塊組成不同的結構，結構比小塊更加宏觀，可以把結構比喻成裝這些小塊的框子。

框子是什么材料，框子的粗細，都會影響最后印刷出來的效果。

一個非玩家角色覺醒了，意味著，他不只按照計算機程序的設定運行。那他按照什么運行？

答案是按AI造的代碼。 前面已經講過了，模型是一種程序，分分鐘可以安裝在軟件里運行。 這種技術，被人稱作，軟件2.0（Software2.0）。

或者說用深度學習模型從數據中自動推導生成軟件的編程范式。 代碼已經分成了兩種，一種是，“由人類編寫的代碼”，另一種是，“由 AI 寫的代碼”。

AI 寫的代碼常以深度學習的形式出現。 軟件2.0可不僅僅在大學計算機實驗室里。 AI寫代碼需要什么“配套裝備”呢？ AI寫代碼，要可靠的部署環境，管理大型數據集，維護高質量的訓練數據流，新人才，新職業。 軟件1.0的舊職業包括業務分析師、系統分析師、架構師、開發人員、測試人員和開發運營 （DevOps） 等。

這些職業反映了軟件開發生命周期的范圍界定、設計、開發、運營和維護階段。 軟件 2.0的新職業，有數據科學家、數據工程師、AI工程師、 MLOps工程師等。

他們負責系統架構、軟件工程、軟件運營、統計學習、機器學習和數據全生命周期管理等。 用專業術語表達就是，軟件1.0開發工具（拿IDE舉例，它可以有很多功能，像語法高亮、調試器、profiler、符號跳轉、集成git等等）。

軟件2.0中，工作量里增加了積累、調整、清理數據集，調參、煉丹。 對，字面意思就是煉仙丹。 2017年，特斯拉AI負責人Andrej Karpathy說：

“我們熟悉的軟件1.0的‘經典堆棧是用Python、C++等語言編寫的計算機顯式指令……與1.0不同，軟件2.0是用神經網絡的權重編寫的。因為涉及很多權重，直接在權重中編碼很困難，因此程序員不參與代碼編寫工作。”一流科技創始人袁進輝博士說：“軟件2.0，包括我們所熟知的人臉識別，還包括越來越多人看好的 AI for science。AI for science將要徹底改變科學的研究方法，尤其是那些按照以前的舊方法無法解決的問題：預測蛋白質結構、成像黑洞、自動化藥物發現等等。”

“以前，是天才科學家靈光一現才發現牛頓第一第二第三定律。未來，可以考慮如何將理論物理定律參數化，計算機自動發現新的定律。”聯合利華數據和人工智能總監，楊薈博士談道：“20年前，一堂大學數學建模課上，我的老師講到有兩個計算機算法經典難題。”

“一個是下圍棋打敗人類，另一個是根據蛋白質序列預測結構。哪怕你用全宇宙的物質造一臺計算機，再花整個宇宙的年齡計算，都沒法用窮舉法找到圍棋的制勝策略或者蛋白質的結構，因為這兩個問題中要考慮的排列組合是天文數字。而在我的有生之年，這兩個問題都被解決了。”

咱現在到底在軟件2.0的什么階段？

袁進輝博士回答道：“軟件2.0已經過了萌芽期，走進了成熟期。” 如果你想登上月球，用梯子肯定不行，那就需要新的工具。 現在看來，軟件2.0很有希望。