机器人能在星际争霸上击败人类吗？谷歌阿尔法狗已经开练了
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据澎湃新闻11月8日报道，研发了AlphaGo（阿尔法狗）的人工智能公司DeepMind在围棋上打败人类后，要开始用游戏来训练人工智能了。
美国时间11月4日，暴雪娱乐（Blizzard Entertainment）公司在一年一度的BlizzCon游戏大会上宣布，将与谷歌旗下的DeepMind团队一同开发并发行一款工具，让第三方能够在DeepMind平台上教人工智能玩实时战争游戏《星际争霸2》。
暴雪娱乐宣布这一消息后，DeepMind团队在其官方博客上也写道，《星际争霸》“之所以能为现有的人工智能研究提供一个有趣的试验环境，是因为它提供了一座通向真实世界中混乱无序的桥梁”。这款游戏需要玩家在开始搏击战斗前，寻找资源、开拓领土和建设基地等，做出一系列复杂决定。
阿尔法狗学习《星际争霸2》游戏界面
DeepMind目前尚未开发出专业的《星际争霸》软件。该公司研究科学家欧里奥尔·温亚尔斯（Oriol Vinyals）表示：“我们目前距离挑战高手玩家还有很遥远的距离。”但最新宣布的合作消息表明，该公司计划将《星际争霸》作为机器学习技术的突破口。
在《星际争霸》中，玩家需要选择三个种族之一，而每个种族都有自己的优势和劣势。玩家在游戏中需要发展经济，发现资源，开拓新的领土。成功的玩家需要记住关于地点的大量信息，即使这些地点在地图上没有显示。
这让它比国际象棋或围棋复杂得多，需要应对的环境也更接近真实世界。游戏系统向玩家提供的不可预测的挑战，往往让最先进的计算机也手足无措，但通过对这一游戏的学习，人工智能解决问题可以速度更快、效率更高。
《财富》杂志认为，《星际争霸》的“无序”体现出最有趣的一点是，它利用不完整的信息作为一种游戏设置参数。每个玩家的视野都会被“战争迷雾”模糊，玩家就必须预测对方下一步走向，同时决定自己的战术。这种挑战是开发者之前在开发国际象棋或围棋人工智能时未曾经历过的。
《星际争霸》游戏与国际象棋、围棋另一个主要的区别是，《星际争霸》是实时进行的，而非轮流制。这种情形目前将证明的结果也是未知的，它或许会证明电脑凭借其超强的数据处理功能而优于人脑。也有可能证明，人脑凭借直觉和本能更胜一筹。
DeepMind让人工智能玩游戏并非独树一帜的创意。Facebook和微软的人工智能研究者们都已发表过人工智能在《星际争霸》一代中进行游戏的研究。一些玩《星际争霸》的机器人已经被开发出来，但目前这样的程序距离击败人类职业玩家还相去甚远。
微软CEO萨提亚·纳德拉对谷歌在人工智能研究中注重游戏的策略就曾表示过不屑。他在今年9月亚特兰大的一次活动中表示，“微软不会把钱花在让人工智能在游戏中击败人类”，微软希望把人工智能“用在解决急迫的社会与经济问题上去”。
2010年，杰米斯·哈萨比斯（Demis
Hassabis）与计算机科学家谢恩·列格（Shane Legg）、连续创业者穆斯塔法·苏莱曼（Mustafa
Suleyman）共同创办了DeepMind公司。2014年，谷歌公司（当时还没有更名为Alphabet）以4亿英镑的价格收购了DeepMind。这在当时是谷歌在欧洲进行的最大手笔收购案，而DeepMind当时还没有公开发布过任何产品。
目前，全球各大科技公司都在想方设法地模拟人类思维模式，深耕人工智能领域。除了上述提及的公司，IBM也为自己的“认知计算”项目Watson投入了超过10亿美元。
（澎湃新闻记者 王歆悦）
原标题：机器人能在星际争霸上击败人类吗？谷歌已经开练了
责任编辑:张珩机器人能在星际争霸上击败人类吗？谷歌已经开练了
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机器人能在星际争霸上击败人类吗？谷歌已经开练了
编者按：研发了AlphaGo的人工智能公司DeepMind在围棋上打败人类后，要开始用游戏来训练人工智能了。
　　美国时间11月4日，暴雪娱乐(Blizzard Entertainment)公司在一年一度的Blizz Con游戏大会上宣布，将与谷歌旗下的DeepMind团队一同开发并发行一款工具，让第三方能够在DeepMind平台上教玩实时战争游戏《星际争霸2》。本文引用地址：　　暴雪娱乐宣布这一消息后，DeepMind团队在其官方博客上也写道，《星际争霸》“之所以能为现有的研究提供一个有趣的试验环境，是因为它提供了一座通向真实世界中混乱无序的桥梁”。这款游戏需要玩家在开始搏击战斗前，寻找资源、开拓领土和建设基地等，做出一系列复杂决定。　　DeepMind目前尚未开发出专业的《星际争霸》软件。该公司研究科学家欧里奥尔·温亚尔斯(Oriol Vinyals)表示：“我们目前距离挑战高手玩家还有很遥远的距离。”但最新宣布的合作消息表明，该公司计划将《星际争霸》作为机器学习技术的突破口。　　AI学习《星际争霸》的应用程序界面。来源：DeepMind　　在《星际争霸》中，玩家需要选择三个种族之一，而每个种族都有自己的优势和劣势。玩家在游戏中需要发展经济，发现资源，开拓新的领土。成功的玩家需要记住关于地点的大量信息，即使这些地点在地图上没有显示。　　这让它比国际象棋或围棋复杂得多，需要应对的环境也更接近真实世界。游戏系统向玩家提供的不可预测的挑战，往往让最先进的计算机也手足无措，但通过对这一游戏的学习，解决问题可以速度更快、效率更高。　　《财富》杂志认为，《星际争霸》的“无序”体现出最有趣的一点是，它利用不完整的信息作为一种游戏设置参数。每个玩家的视野都会被“战争迷雾”模糊，玩家就必须预测对方下一步走向，同时决定自己的战术。这种挑战是开发者之前在开发国际象棋或围棋人工智能时未曾经历过的。　　《星际争霸》游戏与国际象棋、围棋另一个主要的区别是，《星际争霸》是实时进行的，而非轮流制。这种情形目前将证明的结果也是未知的，它或许会证明电脑凭借其超强的数据处理功能而优于人脑。也有可能证明，人脑凭借直觉和本能更胜一筹。　　DeepMind让人工智能玩游戏并非独树一帜的创意。Facebook和微软的人工智能研究者们都已发表过人工智能在《星际争霸》一代中进行游戏的研究。一些玩《星际争霸》的已经被开发出来，但目前这样的程序距离击败人类职业玩家还相去甚远。　　微软CEO萨提亚·纳德拉对谷歌在人工智能研究中注重游戏的策略就曾表示过不屑。他在今年9月亚特兰大的一次活动中表示，“微软不会把钱花在让人工智能在游戏中击败人类”，微软希望把人工智能“用在解决急迫的社会与经济问题上去”。　　2010年，杰米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)与计算机科学家谢恩·列格(Shane Legg)、连续创业者穆斯塔法·苏莱曼(Mustafa Suleyman)共同创办了DeepMind公司。2014年，谷歌公司(当时还没有更名为Alphabet)以4亿英镑的价格收购了DeepMind。这在当时是谷歌在欧洲进行的最大手笔收购案，而DeepMind当时还没有公开发布过任何产品。　　目前，全球各大科技公司都在想方设法地模拟人类思维模式，深耕人工智能领域。除了上述提及的公司，IBM也为自己的“认知计算”项目Watson投入了超过10亿美元。
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我来说两句……
最新技术贴
微信公众号二
微信公众号一为什么有的的人类都是机器人
你说的是高达版的星际吧......
那个很久以前就有的了,么什么意义的东西,里面人实在是太强了 = =#
对神和虫近乎无敌...
其他答案（共1个回答）
快速出击？那对手一定还没发展什么科技，三个种族在初始阶段，基本没什么战术区别。
1、先派几个农民狂采水晶。
2、建一栋兵营，生产机枪兵，并增加农民采...
LT这张对于人族如同BUG的地图，PVT还是运输机开局的好。一来可以空投骚扰，二来可以保护2矿，三来可以较早时间扩张岛矿。你拿兵冲别人堵口的高地，用小色的话说就...
你说什么啊，是进去以后没机器人，还是没有你想要的地图啊，怎么机器人找不到图，寒进去没机器人的话那是你没做地图路标，因此没有机器人陪练
基地在进行降落区域选择时不能在有障碍的地方着陆.如果开始时没有障碍物直到快降落时才发现的话,也会停止降落.而且基地无攻击能力
高达版本,人族玩家飞机不能隐身,而电脑的可以...
同样,如果你看到神族合体的过程,会被强行踢出游戏的.
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这个不是我熟悉的地区下完围棋打星际 为什么DeepMind的AI机器人那么爱玩？-深度学习世界
你好，游客
下完围棋打星际 为什么DeepMind的AI机器人那么爱玩？
来源：爱活网 &
　　继今年3月，谷歌DeepMind推出的围棋人工智能机器人AlphaGo，打败职业棋手李世石，震惊世界后，DeepMind又在近日宣布，将与暴雪公司合作，用和人类玩家相同的视角和权限，共同开发《星际争霸2》的AI机器人。也许我们就会在暴雪嘉年华上，看到机器人拿走总冠军的一天。
　　在AI正式进入职业比赛之前，暴雪和DeepMind将在明年的第一季度发布一个仅供AI开发者们测试的《星际争霸2》的游戏环境，一个界面与普通游戏相同，但更简单、更适合机器学习系统。同时，API会允许AI读取真实的游戏数据，来训练自己，或者用游戏的编辑软件，完成开发者制定的任务。
　　AI会在游戏初期选择三个独立比赛区中的一个，学习选择采集矿石的时间和地点，学习建地施工的世纪和场所，最重要的，是培养离开所处的视觉范围，对不可见的领域进行探索、绘图和记忆的能力。AI的记忆力、测绘、建立长期目标计划、收集信息等能，都将在一个游戏中得到自我锻炼和提高，最终，将开发出和人类处在同一视角和思维模式的AI机器人玩家。
　　《星际争霸》复杂的策略
　　暴雪将使用《星际争霸2》作为AI研究的环境，进行测试、训练，让机器人能够在暴雪的游戏世界中的&真实&世界成长。游戏的环境，有着自己的世界观和构架，也有着自己的隐形条款和视角，能够训练处更加有自由度和智能的机器人。同时，在拥有职业选手的竞技比赛和规则下，AI也能获得即时反馈。
　　RTS即时战略游戏在暴雪的发展下，不仅吸引了大众玩家，还几乎是建立了电子竞技的概念，20年间，产生了大批以此为生的职业玩家。《星际争霸》对技巧、操控、决策、反映都有着很高的要求，在职业竞技中，《星际争霸》也是最具挑战性的RTS游戏。作为一个复杂的策略游戏，玩家需要同时对资源进行管理、侦查环境以及展开战争。单就是《星际争霸》的画面、速度，就远超过了此前训练的Atari 2600游戏平台，对AI的视觉(像素输入)观察要求更高。
　　对于暴雪公司和玩家来说，星际AI机器人的引入和培养，可能会给游戏本身带来巨大影响。如果DeepMind的AI被培养成为新一代的顶级选手，那么它的发展速度、游戏方法和思维都可能提高整个职业玩家现有的水平。
　　对强化学习的挑战
　　DeepMind所训练的强化学习，就是让机器人能够像人类一样，在没有手动建模和域启发的情况下，通过不断地试错、进行自我奖励或惩罚，从视觉等直接原始输入资料中进行知识的学习和系统的搭建。
　　2014年，DeepMind推出了成功的深度增强学习算法，让Deep Q-network(DeepMind训练的深度神经网络)通过Atari游戏的训练，在没有经验知识的前提之下进行训练。并且从2D的视觉逐渐突破到3D视觉，训练AI的适应能力、和计划概念等抽象的、高层次的能力。
　　AlphaGo与李世石的棋局
　　在这些封闭的游戏环境中，围棋是最困难的，也是DeepMind非常大的突破。AlphaGo在3月击败李世石，将深度增强学习推到了一个新的高度，让AI不再是一个单纯的计算，而是向人类一样拥有&直觉&。此外，DeepMind还利用德州扑克进行训练，由于德州扑克的牌面信息并不完整，玩家需要猜测对方手中的牌，AI在自我的训练、纠错中，也逐渐掌握了德州扑克的技巧。
　　但是在《星际争霸》的环境中，从玩家不能够察觉的角度，游戏的后台同时也在进行操作，而这些操作都是不可预见的，也就是说，AI和人类一样，将无法获得所有的信息。因此，AI所获得的直接、原始的信息，其实是不足以让它生成出正确的行动的。AI必须在派遣部队，去视线之外的对方阵营进行侦查，以获得完整的信息，并且将这些信息储存在记忆当中。
　　游戏的分层结构和&隐藏&的信息，就与围棋对环境的全知视角产生了强烈的反差。因为双方阵营都在即时发生着变化，所以每一个决策和动作，必须即时且快速。
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