AlphaStar横空出世 星际争霸2人类1：10输给AI

2017 月 8 月，星际争霸 2 开发团队发布人工智能研究环境 SC2LE（StarCraft II Learning Environment），它包括一个能让研究人员和开发人员与游戏挂钩的机器学习 API，开放了 65000 场比赛的数据缓存，以及 50 万次匿名游戏回放和其他研究成果。其中一些数据对于训练和辅助序列预测和长期记忆研究非常有用，当时团队也希望通过这些工具，帮助研究人员加快星际争霸 2 AI 的开发速度。

图丨 Julian Schrittwieser（来源：麻省理工科技评论）

SC2LE 发布不久以后，AlphaGo Zero 创造者之一、《麻省理工科技评论》TR 35 获得者 Julian Schrittwieser 在在一场网络互动中表示：星际争霸 2 的 AI 尚处早期，研发难度比围棋人工智能更大，在 AlphaGo Zero 诞生之后，团队希望能以此为契机，在 AI 研究上再次实现突破。

团队与星际争霸 2 相关的第一篇公开论文，则出现在 2018 年 6 月。当时，DeepMind 在 arXIv 发布其最新研究成果：用关系性深度强化学习在星际 2 六个模拟小游戏（移动、采矿、建造等）中达到了当前最优水平，其中四个超过人族天梯大师组玩家。

之后，直到 2018 年 11 月，在暴雪的一场展会上，我们才再次得知这个项目的进展——DeepMind 团队曾展示了能够执行基本的集中策略以及防御策略的人工智能进展：在掌握游戏的基本规则后，它就会开始表现出有趣的行为，比如立即冲向对手攻击，研究团队还公布其 AI 在对抗"疯狂"电脑时也有 50% 的胜率。

对比 3 个月后的今天，从 DeepMind AI 在比赛中的表现，不得不说其进步之快。

接下来另一场值得期待的"大战"，将发生在 2 月 15 日：在星际争霸 2 AI 直播预告公布后，芬兰电竞战队 ENCE 也发布通告，称 WCS 星际争霸 2 全球总冠军芬兰选手 Serral 将在与星际 2 人工智能上演一场人机大战。届时 AI 与人类顶尖选手的对战，或许还将会再次创造新的历史事件。

图 | ENCE通告（图源：Twitter）

今年的"人机大战"看什么？打造通用性 AI 依然"道阻且长"

近几年，除了 DeepMind 以外，已经有越来越多的人工智能公司或者研究机构投身到开发游戏类AI的浪潮中，例如 OpenAI 和腾讯的 AI lab 等等。

归根结底，这些团队对游戏AI的热情，恐怕都源于打造通用型人工智能的这一终极目标：游戏AI的研发将会进一步拓宽人类对于AI能力的认知，这样的研究最终将探索的问题 AI 能否能够通过游戏规则进行自主学习，达到更高层次的智能乃至通用型人工智能。例如，在游戏AI的设计中，增强学习算法的改进将至关重要。增强学习是一种能够提高 AI 能力的核心算法，它让 AI 能够解决具有不确定性动态的决策问题（比如游戏 AI，智能投资，自动驾驶，个性化医疗），这些问题往往也更加复杂。

而 DeepMind 团队的成果已经为此带来了一丝曙光——AlphaGo Zero在短时间内精通围棋、象棋、国际象棋三种棋类游戏，已有棋类通用AI雏形。棋类游戏之后，最值得期待的进展，就是各家开发的AI在即时战略类 RTS 游戏或多人在线竞技类 MOBA 游戏上的表现了。此前，腾讯 AI Lab 负责人之一姚星就介绍过，在游戏AI的研究上，腾讯 AI Lab 已从围棋 AI “绝艺”等单个 AI 的完全信息博弈类游戏，转移到规则不明确、任务多样化、情况复杂的游戏类型，如星际争霸和 Dota2 等复杂的即时战略类 RTS 游戏或多人在线竞技类 MOBA 游戏。

图丨OpenAI 宣布他们所打造的一个 AI 机器人已经在电子竞技游戏 Dota 2 中击败了一个名为 Dendi 的人类职业玩家（来源：OpenAI）

在刚刚过去的2018年，OpenAI 开发出的 AI OpenAI Five 就是针对 Dota2 开发的AI，但是它与人类 PK 的过程可谓充满戏剧性。2018 年 8 月初，OpenAI Five 战胜一支人类玩家高水平业余队伍（天梯 4000 分左右），然而，到了 8 月底 OpenAI Five 被两支专业队伍打败， AI 提前结束了其在本届 DOTA 2 国际顶尖赛事 TI 8 的旅程。回顾那次失败的过程，其实OpenAI 的系统仍然无法全面理解 DOTA 复杂的游戏系统和规则。

现在，DeepMind 的星际争霸2 AI 已经以其超强实力打响游戏 AI 2019 年第一战，接下来还有哪些游戏AI将横空出世呢？各大游戏AI又将如何迈向通用人工智能，让我们拭目以待。

（编辑：晋中站长网）

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