AI终于要混进游戏里对我们人类下手了？情不自禁瑟瑟发抖ing
2019/7/11 19:30:23关注前沿科技 创新工场
把自己虐到爆的对手，到底是人还是 AI？
对于一些星际争霸 II 玩家来说，再也没法明确回答了。
本文内容转载自量子位(ID：QbitAI)
刚刚，星际争霸官方宣布，DeepMind 研发的 AI——AlphaStar 将登录游戏平台战网，匿名进行天梯匹配。
消息公布之后，哀嚎一片，因为 AlphaStar 真的太强了。
关于 AlphaStar 的更多技术实现细节、打败人类高手的过程记录，指路量子位先前报道：1-10落败，5分钟崩盘!星际2职业高手史上首次被AI击溃，AlphaStar一战成名
今年 1 月份的人机大赛中，人类职业选手 LiquidMaNa 只在它面前坚持了 5 分 36 秒，就 GG 了。最后，AlphaStar 以总比分 10-1，击溃人类职业高手。
全能职业选手 TLO 在落败后感叹，和 AlphaStar 比赛很难。不像和人在打，有种手足无措的感觉。
而现在，AlphaStar 又变强了：神族、人族、虫族都可以玩，还解锁了许多地图。
但 DeepMind 表示，也不会欺负人类，APM (手速) 、视野都跟人类玩家保持一致。
瑟瑟发抖之余，不少网友也表现出了期待之情，要去跟 AlphaStar 干上一场。
三个重大变化
遥想 1 月的人机大战，只限于神族和神族之间的战斗。
TLO 在完败之后，还有些后悔：多练习一下神族就好了。
但如今，不止是神族的问题了。
如今的 AlphaStar 也能玩人族和虫族，而且对手也可以在神族、人族或虫族中任意选择，擅长哪一族就用哪一族。
DeepMind 星际团队的主要大佬 Oriol Vinyals 总结的三大变化，第一点便是全部种族的解锁。
第二点，是新的 AlphaStar 已经能打许多不同的天梯地图：
第三点，也是非常重要的一点，AI 的手速和视野，都回到了和人类同样的起跑线上。
1 月和人类职业选手对战过后，AlphaStar 曾经受到了严重的质疑，APM 最高飙到了 1500 以上，相当于每秒 25 次操作，并且维持了 5 秒。
相比之下，人类选手即便能短暂地爆发到 800+，通常也只有几分之一秒。
DeepMind 说，这次进入天梯的 AlphaStar，手速有了更加严格的限制。
而在视野上，AI 将会与人类玩家的视角一样，不会接收到对手的信息，除非对手出现在视野之内。并且，也只能把各种单位移到视野之内的地方。
走，和 AlphaStar 匹配一波
那么，AlphaStar 在哪里呢？
DeepMind 说，它们会在最新版本的星际 2 里面出现，只会在 1v1 天梯里匹配。
为什么是「它们」？AlphaStar 并不是一只 AI。是许多个测试版本，会集体涌入天梯。
(其实，1 月 TLO 和 MaNa 面对的也不是一只 AI，每一局对手都是全新的。)
匹配规则，和正常的比赛一样。人类与 AI 对战的输赢，也会影响 MMR。
不过，人类玩家不会知道对面是不是 AI，它们都是匿名的。
那为什么要匿名？
团队说，DeepMind 在测试各种版本的表现，要给 AI 做一个 Benchmark (基线)。
所以，希望对面的人类玩家，都用常见的策略组合去打。匿名的话，玩家不受到对手身份的影像，能让 AI 的游戏体验最大限度地接近普通的 1v1 天梯赛。
除此之外，匿名还有助于保证每场比赛都在相同的条件下进行。
可是，AlphaStar 连职业选手都不放在眼里，打业余玩家岂不是白给？
可以不去当炮灰么？
可以，只有选择「Opt-In」才有可能匹配到 AI。并且，就算手滑了也可以后悔退出 AI 匹配。
那 AlphaStar 打天梯，会不会越打越强啊？
DeepMind 说不会，这一轮人机对战的数据，只会用来分析和评估 AI 的表现，不会拿来训练。
团队说，目前 AlphaStar 只用人类和人类的天梯比赛、以及 AI 与 AI 之间的比赛，作为训练数据。
不过，现在只有欧服玩家才可能遇到 AlphaStar。所以在 AI 大举入侵国服之前，各位想不想跑到欧服去试一波？
一切为了通用人工智能
显然，DeepMind 此举是为了研究。
他们表示，在 AlphaStar 打完足够多的比赛后，会利用这些结果为研究人工智能「添砖加瓦」。
之后，会发表经过同行评审的论文来公布研究结果，也将公布人机比赛的回放。
作为一款即时战略(RTS)游戏，星际 2 要求玩家能够处理「不完美信息博弈」，这与下围棋的 AI 有很大不同。
在围棋等棋类环境中，玩家做决策之前，所有的信息都能直接看到。在围棋里，动作空间只有 361 种。
而星际 2 中，动作空间大约是 10^26，「战争迷雾」也会让你无法看到对方的操作、阴影中有哪些单位。
这意味着玩家的规划、决策、行动，要一段时间后才能看到结果。这类问题在现实世界中具有重要意义，也是打造通用人工智能过程中非常好的试炼场。
此外，AlphaStar 的可能性，也不仅限于星际 2。
DeepMind CEO 哈萨比斯说，AlphaStar 的技术未来可用于预测天气、气候建模等需要 very long sequences 的应用场景。
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