人工智能開發(fā)商DeepMind剛剛宣布了其最新的里程碑：一個(gè)名為AlphaStar的機(jī)器人可以在Grandmaster級(jí)別玩流行的實(shí)時(shí)策略游戲StarCraft II。這不是機(jī)器人在戰(zhàn)略戰(zhàn)爭游戲中第一次超越人類。1981年，由人工智能(AI)先驅(qū)Doug Lenat開發(fā)的名為Eurisko的程序贏得了Traveller的美國冠軍，Traveller是一款高度復(fù)雜的戰(zhàn)略戰(zhàn)爭游戲，玩家可以設(shè)計(jì)100艘艦隊(duì)。Eurisko因此被旅行者海軍授予榮譽(yù)海軍上將的稱號(hào)。

次年，對(duì)比賽規(guī)則進(jìn)行了全面修改，以挫敗計(jì)算機(jī)。但是Eurisko連續(xù)第二年獲勝。由于官員威脅要取消比賽，如果再次贏得一臺(tái)計(jì)算機(jī)，Lenat退出了他的計(jì)劃。

DeepMind的PR部門會(huì)讓您相信，《星際爭霸》已經(jīng)“共識(shí)地出現(xiàn)(在計(jì)算機(jī)游戲中成為下一個(gè)重大挑戰(zhàn))”，并且“對(duì)于AI研究人員而言，已經(jīng)超過15年了。”

在最近的《星際爭霸》電腦游戲錦標(biāo)賽中，只有四項(xiàng)來自學(xué)術(shù)或工業(yè)研究實(shí)驗(yàn)室。其他9種機(jī)器人由AI研究主流之外的單身人士編寫。

實(shí)際上，今天在《自然》雜志上發(fā)表的DeepMind論文的42位作者大大超過了其他為《星際爭霸》構(gòu)建機(jī)器人的人。不希望從協(xié)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(jì)算機(jī)國際象棋和圍棋上取得的成功不同，AlphaStar并沒有學(xué)會(huì)僅僅通過與自己對(duì)戰(zhàn)來勝過人類。相反，它是通過模仿頂級(jí)人類玩家玩的將近一百萬場游戲中的最佳片段來學(xué)習(xí)的。

沒有此輸入，在StarCraft游戲服務(wù)器上，AlphaStar被20個(gè)人中的19個(gè)人令人信服地?fù)魯?。AlphaStar還在該服務(wù)器上匿名玩，這樣人類就無法利用早期游戲中可能發(fā)現(xiàn)的任何弱點(diǎn)。

去年12月，AlphaStar擊敗了世界頂級(jí)職業(yè)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(duì)游戲板的視力是無限的(不同于人類玩家在任何時(shí)候只能看到其中一部分)。這幾乎不是一個(gè)公平的競爭環(huán)境。

盡管如此，《星際爭霸》確實(shí)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(jìn)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(tài)信息不完善，而且您在任何時(shí)候都可以采取的行動(dòng)集要大得多。而《星際爭霸》是實(shí)時(shí)展開的，需要長期的計(jì)劃。