人工智能開始玩《星際爭霸2》 你的操作跟得上嗎？

人工智能可以自如地駕馭象棋、撲克、國際跳棋、圍棋之后，未來也有可能在競技游戲中出現(xiàn)一個能戰(zhàn)勝人類選手的 AI。

去年底，Google 的 DeepMind 團隊宣布將與游戲公司暴雪合作，做一個能玩《星際爭霸 2》的人工智能，近日，Google 的 Deepmind 團隊正式公開了這一項目的進展。

不過放心，這并不意味在之后的《星際爭霸》游戲中你會隨機遇到機器人對手。DeepMind 團隊現(xiàn)在提供的主要是一個用來加速人工智能研究的工具包，它有一個晦澀的名字叫做—— SC2LE 。

根據(jù) DeepMind 團隊的描述，這個工具包中有暴雪開發(fā)的機器學習 API，允許研究者和開發(fā)者通過在 Linux 系統(tǒng)中接入游戲的 API，來開展自己的人工智能研究。

此外還有用于訓練人工智能的海量數(shù)據(jù)。包括新增的匿名游戲錄像數(shù)據(jù)庫，未來幾周里，游戲錄像數(shù)據(jù)將從 65000 份增加到 50 萬份。

這篇 DeepMind 和暴雪的聯(lián)合論文，這篇論文概述了《星際爭霸 2 》作為人工智能研究環(huán)境的情況。

目前研究人員把游戲當中的一系列復雜操作分成了不同可控的片段，用來測試智能體（即人工智能）在特定任務里的表現(xiàn)，比如采礦、切換角度、選擇地點等。后續(xù)，研究者可以在《星際爭霸 2》的游戲設定下，自建更多小游戲用來競爭和評估人工智能的訓練進展。

人類玩家與智能體可以執(zhí)行的操作取決于選擇的單元。

不過，Google 并不是唯一一個想將目光瞄準《星際爭霸》游戲的公司，上周一，F(xiàn)acebook 也開源了史上最大的《星際爭霸》游戲數(shù)據(jù)集，供研究者使用。

在 DeepMind 團隊的 AlphaGo 前段時間擊敗圍棋世界頂級棋手柯潔之后，《星際爭霸》當中涉及到的策略與分析要更加復雜，僅基礎動作操作就多達 300 多種，在 84x84 的游戲空間當中，可采取的動作超過了 1 億個。

來自紐芬蘭大學的教授 David Churchchill 說：“從科學的角度來看，星際大戰(zhàn)里的設置與我們真實的社會環(huán)境中的許多因素是相似的。” 他牽頭組織了一場人工智能的《星際爭霸》電競比賽，來測試目前研究人員的進展。

盡管人工智能在棋牌類競技當中大勝人類選手，也在經典的 Atari 游戲當中表現(xiàn)不俗。但是，就連游戲愛好者們都認為，《星際大戰(zhàn) 2》可能是目前最難的策略游戲了。

人工智能要想玩好策略類的游戲，需要完成很多任務，比如建造堡壘、維護軍隊、在不同星球勘探地形，比如《星際爭霸 2》當中有個叫做戰(zhàn)爭迷霧的機制，黑霧會籠罩整個界面，玩家需要不斷的摸索才能找到敵人。對于 AI 來說，需要讓他明白以前這里有一個可見的單位，但現(xiàn)在消失了。所以要開始執(zhí)行在消失的單位和附近尋找敵人的任務。

對人類來說這就是一個簡單的游戲設定，但 AI 需要通過大量學習才能準確執(zhí)行。而在游戲中提升人工智能的能力，對于其在現(xiàn)實生活中的應用很有借鑒意義。目前來看，DeepMind 團隊的研究還處在初級階段，AI 還只能完成一些基本的任務。

所以 24 歲的頂級《星際爭霸 2》電競玩家 Byun Hyun Woo 頗有自信的表態(tài)說：“在有生之年都不可能等到 AI 打敗職業(yè)玩家的那一天。”

但也有人持不同的態(tài)度，Churchill 教授認為不出 5 年，人工智能將在電競游戲當中也戰(zhàn)勝人類選手。