横扫围棋界后 AlphaGo如何在《星际2》中打爆一切
日 来源：查尔星港 编辑：提莫队长
& &最近网上惊现神秘棋手&Master&，连败柯洁、朴廷桓、陈耀烨、连笑、井山裕太等国内外众多棋坛顶尖选手，最后身份曝光，原来就是谷歌AlphaGo，顿时再度引发网友热议。而在游戏圈，谷歌人工智能研发团队DeepMind之前提出的将研发&星际2人工智能与人类对决&的话题也再次被拿了出来。
& &今天我们不妨也跟一波热门，以星际2的角度再次讨论未来人工智能与人类挑战星际2，与在围棋上挑战人类的一些不同和技术难关吧！
& &几千年以来，人类的围棋战术有过无数次的优化和改变，但棋盘永远是固定的，固定的棋盘也就限定了围棋的战术&&即使再如何变化战术，仍是以这个固定的棋盘为基础。
& &而星际2的&棋盘&是不断变化的，不同的地图即为不同的棋盘，而不同的地图也有着不同的战术，有些战术在特定的地图上拥有更强大的杀伤力，而有些战术在某些地图上则基本行不通。
& &举个例子：
& &虫族13D快狗是一个威力强大的前期快攻战术，在小型地图上非常有效果，但如果放在一张超大地图上，那么这个战术基本就失效了。
& &某些地图可以利用地形卡住奇葩位架坦克进行前期压制，如果用其他普通地图的战术很有可能会被打伤甚至打死，如果人工智能使用的是一成不变的战术执行，那么很有可能会在这张地图上失效。
& &战争迷雾
& &连暴雪与DeepMind团队也曾公开表示过，星际2与围棋最大的不同就是&战争迷雾&的影响，围棋的棋盘是固定且明了的（在星际2中可以理解为开全图且只打一张地图），而星际2拥有多样化的对战地图和战争迷雾。
& &在围棋中，对手的每一次落子都可以传递给人工智能，从而让人工智能计算应采取的最佳对策，而星际2中则拥有战争迷雾，对手的每一步动作、战术策略并不能让人工智能在第一时间得知，因此这会极大的影响人工智能的判断和战术选择。
DeepMind选择星际2作为研究的原因：战争迷雾、操作空间、经济运营、及时性游戏、大局观、三个不同种族的互相对抗
& &举个例子：
& &当未来谷歌研发出的新一代人工智能AlphaSc在与世界冠军Tyrant对决时，选择人族的AlphaSc通过雷达侦查到了虫族选手Tyrant正在升级二本，AlphaSc此时得到的信息可能会判断为Tyrant将采取跳科技的战术，但当雷达侦查失效后，Tyrant随机取消二本升级开始暴兵转打一波，那么对此一无所知的AlphaSc就很有可能产生判断错误（他得到的信息并没有显示对手要取消跳科技而改打一波），从而可能会因此输掉这场比赛。
& &若要提到星际2与围棋的另一个不同，那一定就是操作。围棋的一场比赛只需要完成落子这样的动作，而这个动作由你的策略决定，并不能影响战局。
& &而星际2中操作往往能改变比赛结果，对手的一个操作失误或是你表现出更优秀的操作往往能让一场根本打不赢的决战完成逆转。
& &了解之前查尔星港所报道的新闻和撰写的文章的玩家就应该知道，暴雪和DeepMind团队也强调过未来的人工智能并不会拥有非人类的逆天操作，他们将会通过限制人工智能的APM来保证它的操作也会有类似人类的极限和失误。
& &这也就意味着人工智能并非会像悍马2000那样拥有20个枪兵打赢20个毒爆那样的不可能操作，以至于让未来人机对决失去应有的意义。
& &但这并不代表未来的人工智能会拥有比人类更优秀的操作。
悍马2000的操作人类的生理极限无法做到
& &举个例子：
& &WCS2016世界冠军ByuN曾经上演了机枪点毒霸的经典操作，这种操作全世界能像他这样在高压的比赛中高成功率做到的可能不超过10个人，因此使出这招的他也最终一举改变比赛战局赢得比赛。
& &未来的人工智能AlphaSc也许也会使用这种常人难以做到的操作，并且很有可能会做的比人类更好，比人类的成功率更高（这种操作并不需要逆天的APM，只需要完美的精准点击，因此并不违背前文中暴雪与DeepMind的设定），那么这很有可能会让人类感到无力，因为他们的对手AlphaSc会用出容错率低但收益却很高的操作，从而一句改变战局。
& &这样的操作与悍马2000的逆天操作有着本质区别，用通俗的话来解释就是这样的操作比悍马2000更符合现实，是理论上人类能够做到的操作，而非悍马2000那样如人与跑车比长跑一样突破生理极限也无法做到。
& &革命性战术与细节的更优化
& &谷歌透露过，研究未来人工智能与人类对决星际2更多的意义是帮助人类改善生活（查看详细）。如果抛开生活、科技这类大范畴不谈，只论未来这样的人工智能对星际2带来的改变和帮助的话，那么很有可能将会是一次革命性的战术进化以及细节的优化。
& &我们知道未来这样的人工智能和AlphaGo一样，也是通过无数盘的星际2练习和自我学习，才能最终走上人机对决舞台的。那么未来这个出师的人工智能很有可能会带来和我们人类想出的目前主流打法不一样的战术，比如说人工智能觉得TvZ三船兵开局比两船兵更有用，而使用三船兵开局。比如说人工智能觉得神族5分钟开门比4分钟开门对运营更优且不会被对手打死，从而在未来被人类玩家广泛学习呢？
& &除了战术的革命，运营、战术的细节基本也可以确定会被人工智能带来更完美的优化，人工智能拥有比人类更出色的计算能力，这能帮助他们更加准确的判断一个战术补到多少农民是最佳的，一波部队怎样配备兵种是最优的，而目前人类在这方面更多的则是依靠经验判断和平时理论计算的帮助。
星际2的游戏世界观中，就有可以帮助人类出谋划策的智能机器人&副官&
& &举个详细的例子：
& &假设在运营中出现了卡人口的情况，那么人类基本无法精确计算出卡人口对运营带来的损失，他们只能有大概的判断（比如说进攻Timing慢了大约10秒，少出了大概3个枪兵）。而未来的人工智能也许能够通过自身强大的计算精准的算出其中的损失（比如少采了25块钱，进攻Timing慢了12秒，少出了4个枪兵），那么更准确的判断往往能辅助人工智能在接下来作出更准确的优化运营和战术选择。
& &再举点详细的例子：&
& &世界顶级的虫族选手通过几百盘的实验和练习得出结论，42个农民来防守人族的&开车&第一波进攻是最优化的，但如果前期不小心被击杀了少量农民，那么究竟是否再补到42个农民就超出了他们平时理论实验得出的判断范畴，这时就需要经验来帮助判断了。而未来的人工智能AlphaSc很有可能会通过计算得知，被杀4个农民再补多少农民能回到原先的理论最优，被杀5个再补多少能最优...等等。因为星际2是即使战略游戏，比赛中一旦出现了变数，那么人类选手往往通过经验来决定对策，而人工智能则可以通过精确的计算。
& &容错率的问题
& &这算是对前两条的一个补充和总结。假设DeepMind团队足够丧心病狂，一心想让人工智能可以在星际2中虐人类，那么他们很有可能会让这种人工智能拥有真正的&机器人执行力&，把比赛中的容错率降到最低。
& &之前的文章笔者曾经说过，让未来人机对决更优意义，最好的方法是能让人工智能带有拟人化的容错，例如运营卡人口、决战操作失误等等。
精彩的极限操作只有少数顶级选手可以做到，但也无法做到100%成功
& &但也许DeepMind并不像这样。我们知道，即使是世界上最优秀的选手，即使是世界上运营能力最强的选手，也无法保证在10场比赛中运营部出现卡人口，决战操作不出现失误。这也是即时战略游戏最大的魅力之一，也许某些毒奶解说的&魔力源泉&。
& &但如果未来的人工智能就像流水线上的机器人一样，拥有低到几乎为零的容错率，那么这样的比赛会是怎么样的呢？
& &我不敢想象，只敢说人类可能真的打不过它们了，而让两个同样的人工智能打一场BO7的比赛，也会比目前人类打出的任何比赛都要精彩。
& &人工智能的时代也许真的已经开始悄然走近人类的世界，对于星际2的玩家来说，未来拥有人工智能的比赛会是怎样的，真的很值得期待，或许一个神秘的天梯账号&GrandMaster（即星际2天梯中的最高段位宗师）&也会在未来打爆世界所有顶尖选手，豪取50连胜。
& &啊对了，最后提一句，星际2的比赛中如果出现掉线，可以重连，无需判负。
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备案编号:沪ICP备号-9AlphaGo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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今日搜狐热点AlphaGo真的要跟人类单挑星际2了，这次你挺谁？
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AlphaGo真的要跟人类单挑星际2了，这次你挺谁？
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腾讯游戏频道导读WCS中国站决赛上，暴雪娱乐制作总监Tim Morten亲自确认阿尔法狗（AlphaGo）要挑战《星际争霸2》，人工智能战胜职业选手指日可待。年初，Google的阿尔法狗（AlphaGo）震惊了全世界， 关于人工智能的讨论也来到了顶峰，“击败最优秀的人类棋手”，这个充满了传奇色彩的事件其实让很多人高估了人工智能的威力。在那之后，就有很多消息称，阿尔法狗接下来要挑战《星际争霸2》，人工智能战胜职业选手指日可待。今年3月，很多中国媒体更是报道，在WCS中国站决赛上，暴雪娱乐制作总监Tim Morten亲自确认，AlphaGo确认将挑战《星际争霸2》。现在，DeepMind和星际的“绯闻”终于可以落实了。DeepMind的工程师Oriol Vinyals在公司博客宣布，暴雪将和DeepMind展开合作，让《星际争霸2》成为人工智能和机器学习的研究环境，并在明年第一季度将这个环境开放给所有的人工智能研究者。也就是说，即使是DeepMind的人工智能，也刚开始学习《星际争霸2》。另外，暴雪还会提供游戏回放，以供人工智能系统学习。暴雪和DeepMind 都明白，让人工智能击败顶级的职业电竞玩家还非常遥远，不过就像AlphaGo 在很多人都不看好的情况下完胜李世石，这一天很可能会比大家想象中的早来一些。当然，DeepMind的终极目标是解决现实生活中的问题，而相比围棋，《星际争霸2》是一个和现实世界更接近的环境。
我觉得我不错
只能靠会长领先世界的技术了
随心所欲流
拖家带口流，一波a上去
(°ー°〃)感觉会输啊
对于以军团会战为主的星际2玩家，阿尔法狗选择了麻雀战的形式，人类玩家被到处出现的敌方单位骚扰的苦不堪言，但是有什么办法呢，他只有一个鼠标和一个键盘，而阿尔法狗可以同时给所有单位下达不同的指令
这个大体上还是宣传噱头。星际毕竟是一个人凭智力也不见得能赢同档次选手的游戏，alphago怎么设计ai才能保证是和选手公平的智力竞争都不好说。
阿尔法狗会。。换家吗？
不会换家玩个几机
阿法狗应该有悍马2000的操作吧
不行吧，再怎么说也没人脑那么灵活啊————————“不早不迟，偏偏要在这时候——这就可见是一个谬种！”我先是诧异，接着是很不安，似乎这话于我有关系。试望门外，谁也没有。好容易待到晚饭前贴吧的闪光来画画，我才得了打听消息的机会。“刚才，论外和谁生气呢？”我问。“还不是和瓜皇？”那闪光简捷的说。“瓜皇？怎么了？”我又赶紧的问。“遭了。”“下了？”我的心突然紧缩，几乎跳起来，脸上大约也变了色，但他始终没有抬头，所以全不觉。我也就镇定了自己，接着问：“什么时候下的？”“什么时候？——昨天夜里，或者就是今天罢。——俺说不清。”“怎么下的？”“怎么下的？——还不是百度下的？”他淡然的回答，仍然没有抬头向我看，出去了。
这怎么玩，悍马2000小狗冲坦克阵，枪兵无损甩毒爆
限制apm，不会逆天操作
聊天流对机器有效吗
这个……人类没得玩吧
围棋可以计算出来，星际算出来就难说了
我上个课的时间就这么多人回帖了
阿尔法狗我挺这种思想:不是通过脚本去控制而是去教会智能去玩游戏的规则让他通过大量的模拟数据自我学习
限制APM和切屏，不让超多线操作，不让单独对每一个单位操作的。
然后阿法狗就变成了一位盲人
遇上会长这种一言不合就换家的估计要出bug
从围棋可以看出，战术对于阿尔法狗并不是障碍。。。
怎么打嘛，让ai打智障盲人怎么看都不公平啊
不知道这事我看老仙奶谁
我挺黄旭东，就算是阿法狗也扛不住来自东方的神秘力量
登录百度帐号推荐应用谷歌Alpha Go真的要跟人类单挑《星际2》了
PingWest中文网
[摘要]WCS中国站决赛上暴雪娱乐制作总监Tim Morten亲自确认阿尔法狗（AlphaGo）要挑战《星际争霸2》，人工智能战胜职业选手指日可待。年初，Google的阿尔法狗（AlphaGo）震惊了全世界， 关于人工智能的讨论也来到了顶峰，“击败最优秀的人类棋手”，这个充满了传奇色彩的事件其实让很多人高估了人工智能的威力。在那之后，就有很多消息称，阿尔法狗接下来要挑战《星际争霸2》，人工智能战胜职业选手指日可待。今年3月，很多中国媒体更是报道，在WCS中国站决赛上，暴雪娱乐制作总监Tim Morten亲自确认，AlphaGo确认将挑战《星际争霸2》。这个新闻有两个疑点：第一，几乎没有国外媒体以“AlphaGo挑战《星际争霸2》”为标题进行报道；第二，AlphaGo的名字也显示了，这只是DeepMind为围棋项目（英文：Go）专门训练的人工智能项目，如果挑战星际，应该不会是这个名字。更准确的是当时《财富》的报道：DeepMind的CEO，Demis Hassabis表示，《星际争霸》是一个考虑中的有趣的挑战。现在，DeepMind和星际的“绯闻”终于可以落实了。DeepMind的工程师Oriol Vinyals在公司博客宣布，暴雪将和DeepMind展开合作，让《星际争霸2》成为人工智能和机器学习的研究环境，并在明年第一季度将这个环境开放给所有的人工智能研究者。也就是说，即使是DeepMind的人工智能，也刚开始学习《星际争霸2》。Oriol Vinyals少年时期曾是西班牙的顶级《星际争霸》玩家，他坦诚，“要打败人类职业选手，我们还有很长的路要走。”和回合制的围棋不同，《星际争霸》是即时战略类游戏，游戏中，玩家需要从三个种族之中选择一个进行游戏，而每个种族都有不同的优缺点。针对不同的情况快速反应，同时有对战局的长期规划，这对人工智能程序来说是个非常艰巨的挑战。在和李世石对弈时，AlphaGo借鉴了蒙特卡洛树搜索算法，评估下一步的可能最优解（可以排除一些对自己不那么有利的可能），以减少搜索深度。即便如此，拥有超强计算能力的AlphaGo落子前，还是需要很长的思考时间。另外，和围棋不同，在《星际争霸》中，人工智能能获取的对手的信息是有限的（比如游戏中未探索地区的战争，其中的情况对手是看不到的）。你可能想到了《星际争霸》中自带的AI，也就是电脑玩家。它的工作机制其实和现在的人工智能完全不同，因为游戏里的AI 是直接从游戏代码中获取信息的，而且，它可以同时对所有单位下达指令，即使有些单位不在屏幕中。和人类玩家相比，它其实是在作弊。DeepMind和暴雪的目标是训练出遵守规则，同时可以和人类玩家一较高下的AI系统。所以，DeepMind将和暴雪合作改进游戏环境，新的游戏界面将《星际争霸2》的游戏画面简化成基本的视觉图形（如下图），以供机器学习系统更好地学习，当然，这也就意味着，人工智能系统是以视觉而不是直接读取游戏数据为基础进行决策的，这和人类玩家完全一样。 另外，暴雪还会提供游戏回放，以供人工智能系统学习。暴雪和DeepMind 都明白，让人工智能击败顶级的职业电竞玩家还非常遥远，不过就像AlphaGo 在很多人都不看好的情况下完胜李世石，这一天很可能会比大家想象中的早来一些。当然，DeepMind的终极目标是解决现实生活中的问题，而相比围棋，《星际争霸2》是一个和现实世界更接近的环境。
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