Google DeepMind用AI自動設計游戲算法,機器首次成為算法"發明家"

這項由Google DeepMind團隊完成的研究發表于2026年，論文編號為arXiv:2602.16928v1。有興趣深入了解的讀者可以通過該編號查詢完整論文。

在游戲世界里，有一類特殊的"解謎高手"——它們專門解決那些信息不完整的復雜游戲，比如撲克牌游戲中你看不到對手的牌，或者策略游戲中你不知道敵人的真實意圖。這類問題被稱為"不完美信息游戲"，而解決這些問題的算法就像是超級偵探，需要在線索不全的情況下做出最佳判斷。

傳統上，這些"偵探算法"都是人類專家經過多年研究，反復試驗才設計出來的。每當需要改進算法性能時，研究者就像調試復雜機器的工程師，需要憑借直覺和經驗來調整各種參數和規則。這個過程不僅耗時費力，而且往往只能在已有框架內進行小幅改進，很難獲得突破性進展。

然而，Google DeepMind的研究團隊提出了一個革命性想法：讓人工智能直接成為算法的"發明家"。他們開發了一套名為AlphaEvolve的系統，這個系統就像一個擅長編程的進化生物學家，能夠自動編寫、修改和優化算法代碼，最終"進化"出全新的游戲求解算法。

這項研究的核心創新在于將算法設計這個原本完全依賴人類智慧的過程交給了機器學習系統。AlphaEvolve系統能夠理解現有算法的工作原理，然后像生物進化一樣，通過不斷的"變異"和"自然選擇"來產生更優秀的算法變種。整個過程完全自動化，不需要人類專家的手工調試。

通過這套系統，研究團隊成功發現了兩個全新的算法：VAD-CFR和SHOR-PSRO。這些算法不僅在性能上超越了現有的最先進方法，更重要的是，它們采用了一些連人類專家都未曾想到的巧妙機制。這就好比讓機器自己發明了全新的"破案技巧"，而且這些技巧比人類偵探的傳統方法更加高效。

這項研究的意義遠超游戲領域本身。多智能體學習算法廣泛應用于自動駕駛汽車的協調、金融市場的交易策略、網絡安全的防護機制等眾多實際場景。當多個智能系統需要在復雜環境中相互博弈和協作時，這些算法就發揮著關鍵作用。因此，能夠自動設計和優化這類算法的技術，有望在未來為各行各業帶來革命性改變。

一、讓機器成為算法"進化專家"

要理解這項研究的核心思想，我們可以把算法設計比作培育新品種植物的過程。傳統的算法改進就像園藝師憑經驗雜交培育——需要深厚的專業知識，大量的試驗時間，而且改進幅度往往有限。而AlphaEvolve系統則更像是擁有了基因編輯技術的超級園藝師，能夠直接"編輯"算法的"基因"——也就是代碼本身。

AlphaEvolve的工作原理建立在一個巧妙的觀察之上：算法本質上就是一系列邏輯指令的組合，而這些指令可以像生物的基因片段一樣被重新排列、修改和組合。系統首先會分析現有的優秀算法，理解它們的工作機制，然后開始進行"智能變異"。

這種變異過程并非隨機的，而是由大型語言模型指導的。語言模型就像一個既懂編程又懂游戲理論的智能助手，它能夠理解算法代碼的含義，并提出有意義的修改建議。比如，它可能會建議調整某個參數的計算方式，或者引入一個全新的邏輯分支。每一次修改都是基于對算法原理的深入理解，而不是盲目的隨機嘗試。

修改完成后，系統會在一系列測試游戲上運行新算法，就像讓新品種植物在不同環境中生長測試。表現優秀的算法變種會被保留下來，成為下一輪進化的"父母"，而表現不佳的則被淘汰。這個過程會持續進行，每一代都比前一代更加優秀。

最精彩的部分在于，這個系統不僅能夠調整算法的參數，還能夠修改算法的基本邏輯結構。它可以重寫關鍵函數，改變決策流程，甚至引入全新的計算機制。這就像是不僅能夠改變植物的葉子顏色，還能讓它長出全新的器官一樣。

為了確保發現的算法具有普遍性，而不僅僅是針對特定游戲的"投機取巧"，研究團隊設計了嚴格的測試流程。他們將游戲分為訓練集和測試集，算法只能在訓練集上進行優化，然后在完全不同的測試集游戲上驗證性能。這樣確保了發現的算法具有真正的泛化能力，就像培育出的新植物品種不僅能在實驗室生長，還能在野外環境中茁壯成長。

二、VAD-CFR：會"察言觀色"的智能決策者

通過AlphaEvolve系統，研究團隊首先發現了一個名為VAD-CFR的算法。要理解這個算法的巧妙之處，我們可以把它比作一個經驗豐富的投資顧問，這個顧問不僅會分析市場數據，還會根據市場的波動性來調整自己的決策策略。

傳統的CFR算法就像一個按部就班的會計師，它會機械地記錄每一次決策的得失，然后用固定的公式來更新策略。無論市場平靜還是動蕩，它都用同樣的方式處理信息，這樣的做法雖然穩定可靠，但缺乏靈活性。

VAD-CFR則完全不同，它具備了"察言觀色"的能力。當算法檢測到決策環境相對穩定時，就像投資顧問發現市場波動較小，它會更多地依賴歷史經驗，采用相對保守的策略調整。但當環境變得動蕩不定時，就像市場出現劇烈波動，它會迅速調整應對方式，更快地"忘記"那些可能已經過時的舊信息，專注于最新的情況變化。

這種"動態適應"能力體現在三個關鍵機制上。首先是"波動敏感的折扣機制"。傳統算法在處理歷史信息時就像銀行計算利息一樣，使用固定的折扣率。而VAD-CFR則會根據當前信息的可靠性動態調整這個折扣率。當信息變化劇烈時，它會更大幅度地"貶值"舊信息，確保決策更多基于最新情況。

第二個機制是"不對稱的即時激勵"。傳統算法對待好消息和壞消息一視同仁，而VAD-CFR則更像一個聰明的學習者，對于積極的反饋會給予額外的重視。當某個決策顯示出良好效果時，算法會立即給它加分，而不是等到積累足夠多的證據再行動。這種機制讓算法能夠更快地識別和強化優秀的策略選擇。

第三個也是最令人驚訝的機制是"智能預熱策略"。大多數算法從一開始就會嘗試總結經驗，就像一個新手司機剛上路就想總結駕駛規律。但VAD-CFR卻表現得更加謹慎和智慧，它會在前500次迭代中專心學習和調整，暫時不急于形成最終的策略總結。更巧妙的是，當它開始總結經驗時，不是簡單地平均所有歷史表現，而是根據每次決策時獲得信息的重要性來加權。那些在關鍵時刻做出的決策會獲得更高的權重，而那些在相對不重要時刻的決策則影響較小。

整個機制的協同工作就像一個高明的棋手在對弈過程中的思考模式。當局勢相對明朗時，棋手會依靠既定的策略和經驗；當局勢復雜多變時，棋手會更加關注當前的具體情況，快速調整思路；而在總結對弈經驗時，關鍵幾步的得失往往比其他普通步驟更值得深入思考。

實驗結果證明了這種"智能適應"策略的有效性。在多個不同類型的測試游戲中，VAD-CFR的表現都顯著優于傳統算法。特別是在那些情況變化較快、需要靈活應對的游戲中，VAD-CFR展現出了明顯的優勢。它能夠更快地收斂到優秀策略，并且在面對新情況時表現出更強的適應能力。

三、SHOR-PSRO：群體智慧的動態指揮官

除了VAD-CFR，AlphaEvolve系統還發現了另一個革命性算法SHOR-PSRO。如果說VAD-CFR像一個善于適應的個體決策者，那么SHOR-PSRO就更像一個管理龐大團隊的智慧指揮官，它需要在不同的團隊成員之間進行協調，確保整個群體能夠持續進步。

要理解SHOR-PSRO的工作原理，我們可以想象一個管理創新團隊的場景。傳統的PSRO算法就像一個刻板的管理者，總是用同樣的方式分配任務和評估成員。無論是項目初期需要大量創新探索，還是后期需要精確執行，它都采用相同的管理模式。這樣的管理方式雖然公平穩定，但往往無法適應團隊發展的不同階段需求。

SHOR-PSRO則表現得更像一個經驗豐富的項目經理，它深刻理解團隊發展的不同階段有不同的需求。在項目早期，團隊需要大量的探索和試錯，這時候應該鼓勵多樣性和創新；而在項目后期，團隊需要收斂到最優方案，這時候應該強調效率和精確性。SHOR-PSRO能夠動態地調整自己的"管理風格"，在不同階段采用不同的策略。

這個算法的核心創新在于"混合動態決策機制"。傳統算法通常只使用一種決策方式，就像管理者只會用一種方法激勵員工。而SHOR-PSRO則巧妙地結合了兩種截然不同的決策機制：一種是穩健的"協調式決策"，類似于通過民主討論達成共識；另一種是激進的"優選式決策"，類似于直接選擇表現最好的方案。

在訓練過程的早期階段，SHOR-PSRO更多地采用激進的優選策略，就像創業初期的團隊更愿意大膽嘗試各種可能性。這種策略能夠快速識別出有潛力的方向，避免團隊在低效的路徑上浪費太多時間。但隨著訓練的深入，算法會逐漸增加協調式決策的比重，就像成熟企業更注重穩定性和可持續發展。這種漸進式的轉變確保了既能保持創新活力，又能確保最終結果的可靠性。

更巧妙的是，SHOR-PSRO還引入了"多樣性激勵機制"。在探索階段，它會特意獎勵那些與眾不同的策略，即使它們的直接效果并不是最好的。這就像創新團隊會鼓勵員工提出天馬行空的想法一樣，因為這些看似不切實際的思路往往能帶來意外的突破。但這種多樣性激勵也不是永遠存在的，它會隨著訓練的進行而逐漸減弱，確保團隊最終能夠聚焦到真正有效的方案上。

SHOR-PSRO的另一個突破是區分了"訓練時決策"和"評估時決策"。這就像區分了"內部會議的討論方式"和"對外展示的表達方式"。在內部訓練時，算法會采用相對開放和探索性的決策機制，鼓勵各種可能性的出現。但在對外評估時，它會切換到更加穩定和保守的決策模式，確保展示出來的結果是可靠的。

這種雙重標準并非虛偽，而是一種智慧的體現。訓練階段需要的是學習和改進，這時候適當的"冒險"是有益的；而評估階段需要的是準確和穩定，這時候過度的探索反而會干擾結果的可信度。通過這種機制，SHOR-PSRO能夠在保持學習能力的同時，提供可靠的性能評估。

實驗證明，這種"動態指揮"策略在復雜多變的游戲環境中表現出色。SHOR-PSRO不僅能夠快速找到有效的策略組合，還能在面對新挑戰時表現出良好的適應性。特別是在那些需要多個智能體協作的復雜場景中，它展現出了比傳統方法明顯的優勢。

四、AI"發明"算法的神奇表現

當這兩個由AI"發明"的算法在各種游戲中接受檢驗時，結果讓研究人員都感到驚訝。這就像培養出的新品種植物不僅在實驗室表現優異，在野外各種環境中也都展現出了超強的生存能力。

為了確保測試結果的可信度，研究團隊設計了嚴格的實驗方案。他們選擇了11個不同類型的游戲進行測試，這些游戲就像不同的"生存環境"，有的相對簡單，有的極其復雜。比如有經典的撲克類游戲，需要在信息不完整的情況下做決策；有策略性的Goofspiel游戲，需要巧妙的資源分配；還有需要心理博弈的說謊者骰子游戲，需要在欺騙和識破中找到平衡。

更重要的是，算法的"學習"過程只在其中4個游戲上進行，而真正的能力測試是在另外7個完全不同的游戲上。這就確保了算法不是簡單地"背題"，而是真正掌握了解決問題的通用原理。

VAD-CFR的表現堪稱驚艷。在大多數測試游戲中，它都展現出了比現有最先進算法更優秀的收斂速度和最終性能。特別是在那些情況變化較快的游戲中，VAD-CFR的"動態適應"能力發揮了巨大作用。它能夠更快地調整策略，更準確地把握時機，就像一個經驗豐富的投資者在動蕩市場中依然能夠穩定獲利。

在3人撲克游戲中，VAD-CFR將可利用性（exploitability，衡量算法被對手利用程度的指標）降低到了前所未有的水平。這意味著使用這個算法的玩家幾乎無法被對手找到明顯的弱點進行針對。而在其他復雜的多人游戲中，VAD-CFR也展現出了穩定而持續的性能提升。

SHOR-PSRO的表現同樣令人印象深刻。在需要多策略協調的復雜游戲中，它的"動態指揮"能力展現出了巨大優勢。傳統的算法往往在游戲初期探索不足，導致后期陷入局部最優；或者在游戲后期過于激進，導致策略不穩定。而SHOR-PSRO通過智能的階段性調整，巧妙地避開了這些陷阱。

特別值得注意的是，這兩個算法發現的一些機制完全超出了人類專家的預期。比如VAD-CFR的"500步預熱機制"，這個具體數字是算法自己"學會"的，而不是人類設定的。更有趣的是，系統在提出這個機制時，并不知道測試游戲只進行1000步——這意味著算法自主發現了一個接近最優的預熱時間，展現出了令人驚訝的"直覺"。

同樣，SHOR-PSRO發現的混合決策機制和動態調整策略，其復雜程度和巧妙程度都超出了人類設計者的想象。算法不僅找到了有效的策略組合，還自動發現了在不同階段采用不同策略的時機和方式。這種"自我調節"能力讓算法能夠在各種不同的環境中都保持優秀的表現。

更讓人驚嘆的是算法的泛化能力。無論是從簡單的2人游戲擴展到復雜的多人游戲，還是從回合制游戲適應到實時決策場景，這些AI發明的算法都展現出了強大的適應性。這證明它們掌握的不僅是具體的游戲技巧，而是更深層次的決策和博弈原理。

五、從游戲世界走向現實應用

雖然這項研究的直接成果是游戲算法的突破，但其影響遠遠超出了游戲領域的范疇。多智能體學習算法在現實世界中有著極其廣泛的應用，這些AI"發明"的新算法有望在眾多實際場景中發揮重要作用。

在自動駕駛領域，多個無人車需要在復雜的交通環境中協調行駛。每輛車都需要預測其他車輛的行為，同時調整自己的駕駛策略。這個過程本質上就是一個多智能體博弈問題。傳統的協調算法往往在面對突發情況時反應遲鈍，而VAD-CFR這種能夠動態適應環境變化的算法，有望讓自動駕駛系統在復雜路況中表現得更加靈活和安全。

金融交易領域同樣可以從這些算法中受益。現代金融市場中，大量的智能交易系統相互博弈，每個系統都需要在不完全信息的條件下做出最優決策。SHOR-PSRO這種能夠在探索和利用之間動態平衡的算法，有望幫助交易系統在保持盈利能力的同時，更好地控制風險。

在網絡安全領域，攻防雙方的對抗本質上也是一個復雜的博弈過程。防守方需要在資源有限的情況下，預測可能的攻擊方式并制定防護策略。這些新算法的"智能適應"能力，有望讓網絡安全系統能夠更快地識別和應對新型威脅。

資源分配和調度優化是另一個重要應用領域。無論是云計算中的計算資源分配，還是物流網絡中的運輸路徑規劃，都涉及多個智能體在競爭環境中的協調問題。這些AI發現的算法機制，有望提高資源利用效率，降低系統運行成本。

更令人興奮的是這項研究展現的"AI輔助科學發現"的可能性。傳統上，算法設計完全依賴人類專家的智慧和經驗。而這項研究證明，AI系統不僅能夠理解現有的算法原理，還能夠創造出全新的、甚至超出人類想象的解決方案。這為其他科學領域的算法創新提供了新的思路。

在機器學習本身的發展中，這種"AI設計AI"的方法也具有重要意義。目前許多機器學習算法的設計仍然大量依賴人工經驗，而自動化的算法發現有望加速整個領域的發展速度。未來我們可能會看到更多由AI發現的新型學習算法，這些算法可能在處理特定問題時表現出人類設計算法難以企及的性能。

當然，這種技術的廣泛應用還面臨一些挑戰。首先是計算成本問題，目前的算法發現過程需要大量的計算資源和時間。其次是可解釋性問題，AI發現的算法往往包含一些人類難以直觀理解的機制，這在一些需要高度可靠性的應用中可能成為限制因素。

然而，隨著計算技術的不斷發展和AI系統能力的持續提升，這些挑戰都有望逐步得到解決。我們有理由相信，在不久的將來，AI輔助的算法設計將成為科學研究和技術創新的重要工具。

說到底，這項研究最重要的意義在于它開啟了一個新的時代——AI不再僅僅是人類設計算法的工具，而開始成為算法創新的參與者甚至是主導者。當機器能夠理解、創造并優化算法時，人類和AI的合作關系將進入一個全新的階段。在這個階段中，人類專家負責提出問題和設定目標，而AI系統負責探索解決方案的廣闊空間，尋找那些人類可能永遠不會想到的巧妙方法。

這種合作模式不僅能夠加速科學發現的進程，還能夠幫助人類突破思維的局限，探索前所未有的可能性。從某種意義上說，我們正在見證科學研究方法論的一次重大變革，而這項關于游戲算法的研究，可能只是這場變革的開始。有興趣深入了解技術細節的讀者，可以通過論文編號arXiv:2602.16928v1查詢完整的研究報告。

Q&A

Q1：AlphaEvolve系統是如何自動設計算法的？

A：AlphaEvolve系統就像一個擅長編程的進化生物學家，它使用大型語言模型來理解現有算法的代碼，然后像生物進化一樣進行智能"變異"和"自然選擇"。系統會修改算法的關鍵部分，在測試游戲上驗證性能，保留表現好的變種，淘汰表現差的，通過多輪迭代最終"進化"出性能更優的全新算法。

Q2：VAD-CFR算法和傳統算法有什么不同？

A：VAD-CFR最大的不同是具備了"察言觀色"的動態適應能力。傳統算法就像按部就班的會計師，無論環境如何都用相同方式處理信息。而VAD-CFR更像經驗豐富的投資顧問，會根據環境波動性調整策略：環境穩定時依賴歷史經驗，環境動蕩時快速適應新情況，還會智能地選擇何時開始總結經驗。

Q3：這些游戲算法在現實生活中有什么用處？

A：這些算法的應用場景非常廣泛。在自動駕駛中可以幫助多輛無人車協調行駛，在金融交易中可以優化投資策略，在網絡安全中可以提升防護系統的應對能力，在云計算和物流中可以優化資源分配。更重要的是，這種讓AI自動設計算法的方法，為各個科學領域的技術創新開辟了新路徑。