所谓“AI”技术就是利用特定的程序算法来让计算机拥有自主学习能力。这个概念虽然读起来有些拗口，但AI相关的应用早已融入了你的生活。从人脸识别、网约车的订单分配、游戏中的NPC行为逻辑，到自动驾驶、建模软件里自动生成模型，甚至指导一整个城市的区域规划，AI算法的技术应用已经切实地在改变着我们的世界。
用超算打游戏是一种怎样的体验？
尽管AI技术是时下热门领域，但相关的科研仍旧面临着很多挑战。高质量数据的获取、计算机设备算力的限制、缺乏易上手且通用的AI开放平台等问题都在挑战着这群AI“技术宅“。
不过在最近几年，这些难题正因为一些外部技术引入而迎来改善。而扮演这一辅助角色的正是游戏领域的相关技术及其背后的工作室。
初看这个结论可能会心里犯嘀咕，开发游戏是怎么和“高大上”的人工智能扯上了关系？那接下来这个有趣的例子应该能打开你的思路。
今年8月举办的第二届腾讯“开悟”AI大赛，邀请了来自清华大学、北京大学、上海交通大学等国内18所顶尖高校的100多名学生同台竞技。腾讯AI Lab为参赛学校提供了AI多智能体与复杂决策开放研究平台“开悟”，填补了高校AI研究中缺乏容易上手的AI开放实验平台的问题。同时也为参赛团队提供了全方位的技术支持，以及基于腾讯云计算大数据处理平台的算力资源，让选手们在创造AI的过程中不受数据、算力、平台的困扰，得以尽情发挥创造力。
这是一场高技术规格的赛事不假，但为什么说它有趣呢？因为这是一场让高校学生团队训练出AI，然后让AI自己操作《王者荣耀》英雄进行对战的比赛。可别小看了让AI打王者这件事，光是让AI完成英雄BP、推进兵线，技能释放这一系列行为和决策就已经足够复杂，更何况一场比赛要涉及到多个AI的同步决策，对其性能要求更是指数级上升。让人工的“智能“在《王者荣耀》瞬息万变的MOBA战场中灵活行动、高效操作、罗织战略战术并彼此密切配合，其中一些技术细节的难度已经不亚于一些前沿的AI科研项目。
事实上，《王者荣耀》这样的MOBA游戏中包含着大量的复杂角色和即时响应内容，而类似的场景正是训练和研究AI最优素材，相比传统的数据集具备先发优势：一方面，电子游戏作为虚拟场景存在足够的复杂性和稳定的可重复性，方便AI在较为稳定的环境内不断地进行深度学习。另一方面，AI在其中的表现和进步也能够更为直观的让人类观察。
在可以预见的未来，这些在高校里闷头搞AI的技术宅，说不定也会为我们的生活打造出全新的蓝图。