谷歌DeepMind的研究員正在教授人工智慧理解並重現爐石傳說里的卡牌。
註：谷歌的Deepmind團隊就是剛剛擊敗李世石的Alaph GO機器人的開發團隊。
全球範圍內共有上千萬的爐石傳說的玩家。爐石傳說是一款以魔獸世界這款流行MMO網遊為基礎製作的在線卡牌類遊戲。
在最近，谷歌DeepMind的人工智慧系統才剛剛擊敗了世界級的圍棋選手。現在，在爐石傳說里，它又被研究員用來測試機械的學習系統，這套系統可以創造生成自然語種：比如英語，也可以用以生成格式化語言，比如程序代碼。
研究員正在製作一個系統，可以按照爐石傳說的卡牌編寫辦法完成代碼，除了爐石外還有著名的萬智牌。
DeepMind安裝了一套小說神經網絡結構，最初的訓練是利用了Pyhon編寫的爐石傳說的開源版本，以及Java編寫的萬智牌程序。這個系統將解析超過10000張萬智牌及500張爐石傳說卡牌。
訓練完成後，研究員會利用這套系統測試爐石傳說和萬智牌的卡牌編寫能力。
爐石傳說和萬智牌的卡牌說明包括卡牌的攻擊和能力提升。Deepmind系統給予一張訓練中沒有的卡牌描述，並為其編寫能在遊戲中可用的卡牌。
當然，這套系統還有待提升。在卡牌的代碼編寫後，會於遊戲里的真實卡牌進行對比，但結果，只有一小多玩部分是正確生成的。雖然卡牌代碼沒有錯誤，但是產生的卡牌卻依然和訓練卡牌里類似。
比如，下面可以看到，系統正確地編寫了爐石傳說瘋狂爆破者的代碼，攻擊雖然相同，但是造成的傷害卻比較少。
而爐石的另外一張卡牌，伺機待發則完全編寫錯誤，只有屬性是對的。
然後，Deepmind所生成的代碼，對比遊戲的真實代碼，利用代碼翻譯器得出結論是，萬智牌正確率是61.4，爐石傳說則是65.6。
研究員會繼續研究如何讓生成的代碼能夠更準確多玩地重現這些卡牌，主要是和攻擊和效果提升一類的部分。
這個工作重點是為了自動生成Python和Java代碼，研究員表示，更廣泛的用途是協助設計能夠回答人類自然語言問題的系統。