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在最新的人与机器之战中，实现了新的世界第一——人工智能在顶级电子竞技选手的比赛中击败了他们。这款流行的即时战略游戏名为《星际争霸 II》 让我们来看看为什么这是一件大事，以及它是如何实现的。
正如我们在最近的博客在过去几年中一直在推动人工智能迄今为止的主要试验场是国际象棋和围棋等策略棋盘游戏的舞台。Deep Mind的项目，该系统使用人工神经网络，部分模仿人脑处理复杂信息的方式。
这种新形式的自适应人工智能既可以向专家学习，也可以通过模拟自身来独立学习。虽然它不需要超级计算机，但它确实需要大量的练习，而当今的现代处理器技术大大加速了这一过程。国际象棋和围棋的结果令人惊叹，Deep Mind AI 创造了新的战略游戏水平，远远优于世界上最好的人类棋手。
棋盘游戏的规则相对简单，但由于游戏结果的许多潜在迭代而具有复杂性。像《星际争霸 II》这样的电脑游戏要复杂得多，因为它们有大量的游戏选项，而且在每个游戏的早期阶段。它们还可以涉及无数的单位，这些单位远不受棋子和围棋棋子所限制的游戏规则的限制。最后，有许多不同类型的单位具有多种能力，可以通过多种方式组合。
这些因素给人工智能带来了巨大的挑战，因为它们涉及创造力——传统上是人类的特征。然而，Deep Mind 的独特之处之一是它能够通过反复试验进行实验学习……达到 N 级。
AlphaStar 的新型专业人工智能，Deep Mind 背后的 Google 团队有足够的信心释放他们基于《星际争霸 II》的人工智能来对抗顶级职业电子竞技选手。
在试验场环境中与两个对手较量，结果令人震惊。 10连胜，以5-0击败了双方选手。这实际上并不是一个人工智能打败了他们——而是人工智能的 5 种不同进化，每种都有自己非常独特的游戏风格。
考虑到游戏的复杂性和电子竞技明星所达到的表现水平，这些失败是一项相当了不起的成就。这些玩家以每分钟能够执行数百个动作且反应快如闪电而闻名。奇怪的是，AlphaStar 的实力实际上并不在这个可能适合机器的领域。事实上，它的反应速度较慢，每分钟的动作也较少，但从实际执行的动作来看，它的效率更胜一筹。
它最出色的地方在于比赛的聪明性和创造力，以及前所未有的比赛策略的多样性，让电子竞技明星们感到迷惑。
在人类时间尺度上，AlphaStar 的能力似乎是凭空而来的。在机器时间尺度上，这花了相当长的时间。第一个人工智能版本是在研究大量职业玩家的游戏后精心设计的。这已经达到了低级别职业球员的水平，但距离顶级职业球员还有很长的路要走。
下一阶段是真正的人工智能魔法。这使得 AlphaStar 能够获取模拟的知识，进行实验，并从自身中学习。在“AlphaStar League”的一周游戏练习中，它针对自身的各种迭代模拟了大约 200 年的游戏玩法。
通过其自学习算法，出现了 5 种截然不同的游戏风格，并取得了优异的获胜结果。 Deep Mind 团队将这些人称为“特工”（有点不祥）。
与职业选手对峙的正是这些AI。第二场比赛中，一位名叫PLO的电竞选手有些傻眼，因为第二场比赛中AI的策略与第一场比赛完全不同。
这导致评论员经常将人工智能称为“可怕”或“可怕”。在某些时刻，比赛看起来就像顶级职业选手一样，但突然间它可能会转变为全新的策略——协调多次侧翼攻击并获得全面的地图控制。
被击败的职业玩家并没有因为被这些早期的 Deep Mind 进军电子竞技而无可救药地击败而感到恼火，而是对新策略和对元游戏如何发展的见解感兴趣。
对于电子竞技来说，这些智能体不仅可以用于对抗人工智能与人类，还可以用于对抗最难对付的对手，以推动他们的技能发展。此外，通过专门的开发，它们可以用来发现针对具有可预测游戏风格的顶级对手的有效反击策略。
之前所写的，主要的电子竞技团队现在正在采用NeuroTracker来磨练他们的技能。随着大量资金投入到球员培养上，未来的电子竞技明星可能会接受人工智能的培训，并根据他们的学习需求定制神经网络。
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