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人工智能打星际 星际争霸的AI将会怎样成长？
来源：作者：查尔
　　关于AlphaGo的话题近期引起热议，越来越强大的人工智能令我们对未来充满了遐想。“AlphaGo之父”Demis甚至透露下一个想要挑战人类的项目有可能是《星际争霸》系列。
　　如果从星际玩家的角度来看，想要挑战《星际争霸》职业选手，未来的人工智能需要攻克哪些难题呢？不如让我们在此浅显的讨论下。
　　当然，诸如了解兵种克制、基本套路之类的基础问题自然是首先需要植入的，这也是许多人类玩家在入门时需要掌握的基础。若真想开发出足以与顶级职业选手抗衡的人工智能，则必须要让AI理解一场《星际争霸》游戏的“意义”。
　　这是一个非常概念化的问题。也是人工智能发展最大的困难，在《星际争霸》中，让AI理解一场游戏的意义可以包括“为什么要运营”、“为什么要使用这个战术”之类的问题，从而引导AI电脑做出“何时该补农民、何时该进攻”的判断。
　　举一反三，我们还可以由此引申出更多问题。许多玩家在讨论未来人工智能时，往往会提出它们可以完成类似“50个枪兵完美散开躲毒爆”的操作，类似这种仅存在于理论上的极限操作的确只有未来的电脑的才能做出。 但如果只是用这样狭隘的思路去设定未来我们要对抗的人工智能，则失去了创造他们的意义。相信未来我们创造人工智能的更大目的还是为了创造出一个“拟人化到极限”的虚拟对手，因此当未来你的遇到的是一个可以做到人类根本无法做到的虚拟对手，那么将毫无意义。
　　所以，未来一个理想的《星际争霸》人工智能，应该是一个可以利用人类的思维逻辑、人类的操作能力击败你的对手，会让你输得心服口服。当然，如果到时候人工智能在飞龙骑脸的时候还会适时的有感而发一句“技不如人，甘拜下风”的话，可能就真的离人类末日不远了...
如果人工智能可以打好星际2，也许它们就能控制全人类了？
　　判断能力
　　《星际争霸》是一款即使战略游戏，尽管有着比较固定的套路、战术，但每局比赛战局都会有着不同的变化，被击杀2个农民或是损失一个房子都会对精确的计算造成很大的干扰，因此 在《星际争霸》中脱离了套路本体的“临场应变”也是AI未来能否与顶尖人类玩家抗衡的重要条件之一。
　　举个简单的例子，一招快攻战术按照正常的套路流程为39个农民时开始暴兵进攻，而此时如果被击杀了2个农民，作为人类职业选手，那么很有可能为了保证“兵贵神速”而忽视损失的农民毅然直接暴兵，而如果是按照精确数据走流程的普通AI，很有可能会机械性的将农民补回2个农民再选择暴兵。不要小看这种细小的选择，这在顶尖比赛中往往左右着战局。
　　在有关AlphaGo的科普文章中，我们也了解到AlphaGo已经初步具备了以往人工智能难以拥有的“判断”能力，这是当今世界观对人类和机器人重要的区分手段之一，他同样非常适合用在未来的《星际争霸》人工智能中。
　　总结以上的言论，就是人工智能必须具备“灵活分析局势”和“正确的临场应变”能力，与人类一样，人工智能在未来也许可以通过不断的自我学习总结来逐步获得这样的能力。
　　针对能力
　　针对是职业比赛中非常常见的一种备战手段。每一个选手都有比较鲜明的风格，比如喜欢运营的Flash、喜欢修地堡的Jim或是喜欢多线骚扰的TY。针对你的对手做出相应的反风格战术往往可以事半功倍，假如未来的电脑具备了这样的能力，那么对抗一定非常有趣。比如知道你防不来两矿一波，它就偏偏打两矿一波战术。
　　对于针对的准备自然是非常容易攻克的难题，只需要通过人工智能不断的自我积累经验，从而选择出针对的战术。真正的难题在于如何让人工智能学会针对概念，首先当然是需要深刻理解各个战术的相生相克，接着就是前文提到复杂的判断以及应变能力...
　　学习、适应与创造能力
　　学习、适应于创造能力可以算是人脑或是人类进化最为骄傲和精髓的东西了，这也使得人类可以成为当前认知的宇宙中最高级的生物，区别于其他的动植物以及目前称之所谓“人工智能”的冰冷机器。
　　因此，这将是未来人工智能发展的一大难关、伦理底线。不过这也将是未来人工智能是否可以成为《星际争霸》职业选手宿敌的关键因素。
　　这里的学习能力当然不是指如何让人工智能从青铜组变成宗师组的学习过程，而是如何学习新的战术体系。《星际争霸》的战术并非一成不变，新的补丁、新的地图甚至是随着时间推移总能衍生出许多新的战术体系，因此这里的学习当然就不是从国铜到韩宗的那段自我总结经验提高的阶段了。
　　对此，难以攻克的问题自然是新的战术体系一旦诞生，人工智能首先需要判断“这确实是一个有用的改进战术体系”还是“一个无用的逗比谐星战术”。接着就是相对简单的学习模仿了。
　　当然，如果我们继续把对人工智能的期望抬高，那就需要它们掌握创造能力了。假如一个新的战术体系不再是人类率先想出来的，会将如何？
　　《自由之翼》时期，NaDa曾发明了火车加女妖的“NaDa流”战术。可能未来某一天，一个叫Beta的人工智能发明了一个叫“Beta流”的战术，然后被其他职业选手和人工智能争相学习，真是思之极恐...
来源：新浪游戏
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编辑：王如
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AlphaGo想要在《星际争霸》打赢人类？还是太天真了
　　在AlphaGo战胜了韩国围棋棋手李世石后，DeepMind创始人戴密斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)就曾表示将研究以人工智能与人类玩其他游戏，例如即时战略游戏《星际争霸》。不过目前看来，DeepMind AI要跟人类比赛打《星际争霸》这事，还是有点儿悬。
　　早在2015年，DeepMind AI就开始用已经雅达利1977年发行的游戏机Atari 2600来进行游戏训练，整个训练过程团队没有提供任何额外信息帮助，全依靠AI自己来一步步学习如何打怪升级。在这些游戏里，有一款游戏始终让 DeepMind AI很苦恼，那就是《Montezuma’s revenge》，这是雅达利一款难度超高的游戏。
游戏《Montezuma’s revenge》
　　后来团队找到了“好奇心”激励机制，来让DeepMind AI获胜。他们给AI变成编程输入“人工好奇心”，在AI探索更多的玩法的时候给予它更多的奖励，鼓励它去用不同的途径来获取更高的分数。在新版本里，DeepMind AI在好奇心的驱动下探索了15个房间的游戏。在没有好奇心的时候，它只玩了2个房间。
　　今年3月底，在AlphaGo五局四胜赢了李世石之后，暴雪娱乐制作总监Tim Morten就在WCS中国区总决赛上确认，DeepMind AI 将挑战《星际争霸2》，当时Tim Morten就直言DeepMind AI不会在《星际争霸2》中战胜人类。直接目前，这一场人机游戏争霸战，官方都没透露更多的细节。
　　实际上，《星际争霸》作为一款即时战略类的游戏，给 DeepMind 的挑战比围棋更大。单单是对战局面的数据获取方面，两者就相差巨大。围棋棋盘上就只有数量不等的黑白两色棋子作为数据，而游戏中则包括了双方兵力数量、兵种构成、能力属性、时间等等等。另外作为即时战略游戏，《星际争霸》需要在极短时间内执行策略，而围棋相对来说则有充足的时间给AI运算思考。
　　目前，DeepMind AI想要打赢《星际争霸》还是需要更长的时间学习和摸索。(杜莉莉)
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　　新华社北京３月２９日电　新闻分析：ＡｌｐｈａＧｏ将怎样挑战“星际争霸”
　　新华社记者黄堃
　　人工智能程序ＡｌｐｈａＧｏ在围棋比赛中战胜韩国顶级棋手李世石后，近日有消息称，它将挑战电子游戏“星际争霸”。如果这个计划成真，那么将是对人工智能的更严格考验，具体采用什么挑战方式也引人遐想。
　　早在围棋“人机大战”时，开发出ＡｌｐｈａＧｏ的谷歌下属“深度思维”公司创始者德米什·哈萨比斯就在接受媒体采访时表示，“星际争霸”这样的游戏是接下来想要攻克的目标。与围棋棋盘上所有棋子都对双方可见不同，此类游戏中有“战争迷雾”，一方需要猜测和侦察对方的行动，属于“不完美信息博弈”，对人工智能的要求更高。
　　“星际争霸”这款游戏已面世很多年，现在流行的是第二代。前几天在“星际争霸２”中国站决赛之际，游戏开发商暴雪公司的相关负责人蒂姆·莫滕在接受媒体采访时也表示，正在与谷歌方面洽谈用该游戏进行“人机大战”。看来，两个巴掌拍响是有可能的。
　　如果此事成真，那么ＡｌｐｈａＧｏ用什么方式与人类选手对战，是一个让人感兴趣的问题。围棋“人机大战”是由一名人类棋手根据电脑屏幕上的指令替ＡｌｐｈａＧｏ走棋，而玩过“星际争霸”的人都知道，在此类游戏中不可能使用这种方式。
　　一种观点是，ＡｌｐｈａＧｏ与人类选手的外部条件应完全一样。即给它接上摄像头和机械臂，让它通过图像识别技术，先分析屏幕上的信息，然后通过机械臂操作键盘和鼠标来进行游戏。
　　在这种方式中，ＡｌｐｈａＧｏ的输出端其实不难，现在的机械臂已经很灵巧了，在网上能搜到多只机械臂一秒钟还原魔方的视频。难的是信息输入端，模式识别一直是人工智能的短板，相信许多人还记得去年微软推出的人脸识别应用“Ｈｏｗ－ｏｌｄ”闹出的各种笑话。“星际争霸”中有大量的地形、不同的兵种，还有各种战斗特效，要电脑通过视频画面分析出其中的关键信息，不限时也许还行，在紧张的游戏对抗中的效率恐怕难以与人脑相提并论。
　　另一种观点是，ＡｌｐｈａＧｏ既然本身是电脑程序，就应该允许它在对战时接入游戏主机，直接获取游戏规则下允许看到的相关信息，并直接控制游戏单位。
　　这样的话，ＡｌｐｈａＧｏ就会占有很大优势。因为“星际争霸”等游戏中有一个“手速”的概念，用ＡＰＭ（每分钟操作指令数）来衡量，许多普通玩家的ＡＰＭ值只有几十，职业选手可以达到２５０到３００。在网上流传的一段“星际争霸２”视频中，１００只低级兵“小狗”消灭了２０辆坦克，通常状况下这些坦克应该可以完胜小狗，但电脑利用高达８０００的ＡＰＭ对每一只小狗进行精细操控，完成了在人类玩家看来不可能的任务。
　　许多“星际争霸”职业选手纷纷表示有信心战胜ＡｌｐｈａＧｏ，其信心的主要来源还是在信息不透明的环境下，人类可以采取伪装、偷袭等各种战术。人工智能究竟能否经受住这类考验，还有待实战的检验。
[责任编辑:&&&&&&&& 20年前IBM的深蓝计算机战胜了国际象棋冠军卡斯帕罗夫，现在阿法狗战胜围棋大师李世石，现在谷歌把阿法狗的下一个挑战目标定为星际争霸2，人工智能离我们越来越近！&&& 自从谷歌的AlphaGo（以下简称AG）战胜了围棋九段高手李世乭后，一方面关于人工智能的争议再次尘嚣直上，另一方面AG又找到了新的挑战领域。3月27日，暴雪娱乐制作总监Tim Morten在上海WCS世锦赛上宣布证实，狗狗下一个挑战目标将是星际争霸2（以下简称SC2，星际争霸简称为SC，以后不再赘述）。 &&&& 关于AG和星际争霸职业选手的比赛，人们最关注的无疑是比赛结果，究竟是AG再次将人类骄傲的自尊捏个粉碎，还是人类反戈一击，证明人工智能所谓的胜利只不过是一时侥幸？ AG如何学习？ &&& 所谓“知己知彼，百战不殆”，要分析AG能否战胜职业选手，首先就要了解AG如何学习一种全新的规则。与前辈“深蓝”所采用的推演式算法不同，AG在与李世乭对战之前，除了学习围棋的基本规则外，还学习了人类对弈中使用的近3000万种走法来“丰富阅历”，让AG学会预测人类专业棋手怎么落子。然后让AG自己跟自己下棋，从而又产生规模庞大的新棋谱，据谷歌工程师宣称，AG每天可以尝试百万量级的走法。而在正式对弈中，AG会通过蒙特卡洛树搜索算法从这些棋谱中搜索出胜率最高的走法。 && &Hassabis在2011年联合创建了DeepMind，将他所学的生物智能转化到机器。公司在2013年12月发布了学会Atari游戏的软件，在2014年初被谷歌收购，据报道金额达4亿英镑，当时超过六亿美元。DeepMind快速扩张，新增雇佣几十名研究人员，在顶尖机器学习和人工智能会议发表大量论文。今年一月，它宣布了AlphaGo的存在，以及AlphaGo在2015年12月打败了欧洲最强围棋玩家的消息。 &&& 但是，Hassabis说这只是万里长征的第一步，作为人工智能领域的阿波罗计划，目标“解决智能问题，然后用它解决其他所有问题。”如今判断智能软件的标准具体到了一个特定的任务——面部识别。Hassabis希望创造他所称的“综合智能”——像人类一样可以学会完成任何任务。他展望未来人工智能可以做各种事情，通过形成和测试科学假说推进医学发展，或者用轻巧灵活的机器人身体跳来跳去。 &&&&& &&& 要实现这个目标，DeepMind的软件必须超越黑白分明、秩序井然的围棋世界。它需要掌握乱糟糟的真实世界——或者从一个昏暗的、像素化的模拟世界开始。DeepMind的模拟世界叫做Labyrinth，公司在用它让软件尝试非常复杂的任务，例如在迷宫中导航。这会推动DeepMind研究员钻研如何制造更智能的软件，推动软件学会面对更难的决策和问题。他们利用了之前AlphaGo以及DeepMind更早炫耀过的技能，DeepMind学会玩二十世纪八十年代的太空入侵者等复古Atari游戏，玩得比人类都好。但要成功，Hassabis必须想出办法，解决人工智能领域中一些年代已久的问题。 &&&&&&&& 那么问题来了，人与机器的较量，你更看好哪一方？ 更过科技咨询请关注技术帝网（）官方微信技术帝网(gh_a7bca6c93cbf)　
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