機器人可以在虛擬戰場上勝過我們

人工智能開發商DeepMind剛剛宣布了其最新的里程碑：一個名為AlphaStar的機器人可以在Grandmaster級別玩流行的實時策略游戲StarCraft II。這不是機器人在戰略戰爭游戲中第一次超越人類。1981年，由人工智能(AI)先驅Doug Lenat開發的名為Eurisko的程序贏得了Traveller的美國冠軍，Traveller是一款高度復雜的戰略戰爭游戲，玩家可以設計100艘艦隊。Eurisko因此被旅行者海軍授予榮譽海軍上將的稱號。

次年，對比賽規則進行了全面修改，以挫敗計算機。但是Eurisko連續第二年獲勝。由于官員威脅要取消比賽，如果再次贏得一臺計算機，Lenat退出了他的計劃。

DeepMind的PR部門會讓您相信，《星際爭霸》已經“共識地出現(在計算機游戲中成為下一個重大挑戰)”，并且“對于AI研究人員而言，已經超過15年了。”

在最近的《星際爭霸》電腦游戲錦標賽中，只有四項來自學術或工業研究實驗室。其他9種機器人由AI研究主流之外的單身人士編寫。

實際上，今天在《自然》雜志上發表的DeepMind論文的42位作者大大超過了其他為《星際爭霸》構建機器人的人。不希望從協作工程的壯舉中脫穎而出，如果您在問題上投入了足夠的資源，則可以保證成功。

與最近在計算機國際象棋和圍棋上取得的成功不同，AlphaStar并沒有學會僅僅通過與自己對戰來勝過人類。相反，它是通過模仿頂級人類玩家玩的將近一百萬場游戲中的最佳片段來學習的。

沒有此輸入，在StarCraft游戲服務器上，AlphaStar被20個人中的19個人令人信服地擊敗。AlphaStar還在該服務器上匿名玩，這樣人類就無法利用早期游戲中可能發現的任何弱點。

去年12月，AlphaStar擊敗了世界頂級職業星際爭霸玩家之一Grzegorz“ MaNa” Komincz 。但這是AlphaStar的一種版本，其反射速度比任何人類都要快得多，并且對游戲板的視力是無限的(不同于人類玩家在任何時候只能看到其中一部分)。這幾乎不是一個公平的競爭環境。

盡管如此，《星際爭霸》確實具有某些功能，即使不是真正的突破，也使AlphaStar取得了令人印象深刻的進步。與國際象棋或圍棋不同，《星際爭霸》中的玩家掌握的游戲狀態信息不完善，而且您在任何時候都可以采取的行動集要大得多。而《星際爭霸》是實時展開的，需要長期的計劃。