由谷歌的DeepMind子公司开发的AI在星际争霸II中击败了人类专业人士 - 这是人工智能领域的第一个。在油管和Twitch上播出的一系列比赛中，AI玩家连续10场比赛击败了人类。在最后一场比赛中，职业球员Grzegorz“MaNa”Komincz能够为人类夺取一场胜利。
“人工智能的历史已经在不同游戏中取得了许多重要的基准胜利，”DeepMind的研究联合负责人David Silver在赛后表示。 “我希望 - 虽然显然有工作要做 - 未来的人们可能会回顾[今天]，也许会认为这是人工智能系统可以做的又一步。”
在视频游戏中击败人类可能看起来像人工智能开发的副作用，但这是一项重大的研究挑战。像星际争霸II这样的游戏对于电脑来说比棋类或围棋这样的棋盘游戏更难。在视频游戏中，AI代理人无法观察每件作品的移动来计算他们的下一步行动，他们必须实时做出反应。
这些因素似乎并没有成为DeepMind人工智能系统的障碍，被称为AlphaStar。 首先，在击败MaNa之前，它击败了职业选手Dario“TLO”Wünsch。 这些游戏最初于去年12月在DeepMind的伦敦总部进行，但今天与MaNa的最后一场比赛直播，为人类提供了单一的胜利。
专业的星际评论员将AlphaStar的剧作描述为“现象”和“超人”。在星际争霸II中，玩家在建立基地，训练军队和入侵敌人领土之前从同一地图的不同侧面开始。 AlphaStar特别擅长所谓的“微观”，即微观管理的缩写，指的是在战场上快速果断地控制部队的能力。
这与我们从其他高级游戏AI看到的行为相呼应。当OpenAI的经纪人去年在Dota 2上扮演人类职业选手时，他们最终被击败了。但是专家们指出，AI再次以“清晰和精确”的方式发挥了“催眠作用”。毫无疑问，快速做出决策毫无疑问是机器的主场。
专家们已经开始剖析游戏并争论AlphaStar是否有任何不公平的优势。人工智能AI在某些方面受到了阻碍。例如，它限制每分钟执行的点击次数超过人类。但与人类玩家不同，它能够一次查看整个地图，而不是手动导航。
DeepMind的研究人员表示，这并没有提供任何真正的优势，因为AI在任何时候都只关注地图的一个部分。但是，正如游戏所示，这并没有阻止AlphaStar同时控制三个不同部分区域的单位 - 评论员认为这对人类来说是不可能的。值得注意的是，当MaNa在现场比赛中击败AlphaStar时，人工智能正在玩有限的摄像机视图。
另一个潜在的痛点包括这样一个事实：人类玩家虽然是专业人士，但并不是世界冠军标准。特别是TLO还必须参加星际争霸II的三场他不熟悉的比赛。
除此之外，专家们表示比赛是向前迈出的重要一步。长期参与星际AI场景的人工智能研究员戴夫丘吉尔告诉The Verge：“我认为代理人的实力是一项重大成就，至少比我最乐观的猜测还要早一年。在AI研究人员中听到。“
然而，丘吉尔补充说，由于DeepMind尚未发布任何有关该工作的研究论文，因此很难说它是否显示出任何技术上的飞跃。丘吉尔说：“我还没有阅读过这篇博客文章，或者没有任何论文或技术细节可以访问。”
乔治亚理工学院的人工智能教授Mark Riedl表示，他对结果并不感到惊讶，而且这次胜利只是“时间问题。”Riedl补充说，他认为这些比赛并没有表明星际争霸II已经存在。明确地被殴打。 “最后，现场比赛，限制AlphaStar到窗口确实消除了一些人为的优势，”里德尔说。 “但我们看到的更大问题是，[人工智能]学到的政策是脆弱的，当人类可以将AI推出其舒适区域时，人工智能就会崩溃。”
最终，像这样的工作的最终目标不是在视频游戏中击败人类，而是为了加强AI训练方法，特别是为了创建可以在星际争霸等复杂虚拟环境中运行的系统。为了训练AlphaStar，DeepMind的研究人员使用了一种称为强化学习的方法。 AI在尝试达到某些目标（如获胜或仅仅活着）时，通过反复试验来玩游戏。 他们首先通过复制人类玩家来学习，然后在类似体育馆的比赛中互相比赛。 最强大的特工生存下来，最弱的特工被抛弃。DeepMind估计其AlphaStar代理商以这种方式累计约200年的游戏时间，以更快的速度播放。
DeepMind明确了其开展这项工作的目标。 “首先，DeepMind的任务是建立一个人工的一般智能，”AlphaStar项目的联合负责人Oriol Vinyals说，他指的是建立一个可以执行人类任何心理任务的AI。 “要做到这一点，重要的是要对我们的代理人在各种任务中的表现进行基准测试。”
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