1997 年，" 深藍 " 在國際象棋上擊敗人類冠軍卡斯帕羅夫的時候，人們說來一盤圍棋啊，結(jié)果有了 AlphaGo 橫掃人類頂尖高手李世石、柯潔。這時候，有人說來一盤 " 星際 " 啊 ……
結(jié)果，還不到三年，《星際爭霸 2》又被 AI 拿下，而且人類輸?shù)脦缀躞w無完膚！
北京時間 1 月 25 日凌晨，Google DeepMind 的最新 AI 人工智能程序 "AlphaStar" 以兩個 5:0 連續(xù)血洗《星際爭霸 2》職業(yè)選手 TLO、MaNa，只是在隨后的一場表現(xiàn)賽中輸給了 MaNa。
其中，TLO 是 Liquid 戰(zhàn)隊的蟲族選手，目前世界排名第 68，MaNa 則是 2018 年 WSC 大賽的奧斯汀站亞軍，神族選手，世界排名第 19。
這次是 AlphaStar 首次公開亮相，比賽用的游戲版本是 4.6.2，只進行神族內(nèi)戰(zhàn)，固定在 Catalyst LE 地圖。
尤其令人稱奇的是，AlphaStar 與兩位人類對手的比賽相隔只有兩周，就迅速自學成才，對戰(zhàn) TLO 時雖然完勝但表現(xiàn)還相當菜鳥，而對戰(zhàn) MaNa 的時候已經(jīng)有了幾乎的完美，非人類的操作讓人猝不及防。
DeepMind 科學家 Oriol Vinyals、David Silver 介紹說，AlphaStar 的訓練首先是模仿學習，訓練大量的比賽回放資料，讓 AI 通過觀察一個人所處的環(huán)境，盡可能地模仿某個特定的動作，從而理解游戲基本知識。
然后使用 "Alpha League" 循環(huán)比賽方法，先對比從人類數(shù)據(jù)中訓練出來的神經(jīng)網(wǎng)絡，然后逐次迭代，產(chǎn)生新的 Agent 和分支，使其發(fā)展壯大。
接下來，這些 Agent 通過強化學習過程與 Alpha League 中的其他競爭對手進行比賽，盡可能有效地擊敗所有這些不同的策略，并調(diào)整個人學習目標，鼓勵競爭對手朝特定方式演進，比如說獲得特定獎勵。
最后在 Alpha League 中選擇最不容易被利用的 Agent，稱之為 "The nash of League"，去挑戰(zhàn)人類。
至于為何選擇《星際爭霸 2》，主要是因為這款游戲具備策略性、競爭性的特性，需要即時做出大量決策，是非常有趣和復雜的游戲，在全球都很火爆，每年都有大量的比賽，有著海量的玩家基礎(chǔ)。
【來源：驅(qū)動之家】
