人工智慧開始玩《星際爭霸 2》，它玩得如何？

去年底，Google 的 DeepMind 團隊宣布將與遊戲公司暴雪合作，做一個能玩《星際爭霸 2》的人工智慧，最近 Google 的 Deepmind 團隊正式公開了這一項目的進展。這也意味著，在人工智慧可以自如地駕馭象棋、撲克、國際跳棋、圍棋之後，未來也有可能在競技遊戲中也出現一個能戰勝人類選手的 AI。

不過放心，這並不意味在之後的《星際爭霸》遊戲中你會隨機遇到機器人對手。DeepMind 團隊現在提供的主要是一個用來加速人工智慧研究的工具包，它有一個晦澀的名字叫做—— SC2LE 。

根據 DeepMind 團隊的描述，這個工具包中有暴雪開發的機器學習 API，允許研究者和開發者通過在 Linux 系統中接入遊戲的 API，來開展自己的人工智慧研究。

此外還有用於訓練人工智慧的海量數據。包括新增的匿名遊戲錄像資料庫，未來幾周里，遊戲錄像數據將從 65000 份增加到 50 萬份。

這篇 DeepMind 和暴雪的聯合論文，l這篇論文概述了《星際爭霸 2 》作為人工智慧研究環境的情況。

目前研究人員把遊戲當中的一系列複雜操作分成了不同可控的片段，用來測試智能體（即人工智慧）在特定任務里的表現，比如採礦、切換角度、選擇地點等。後續，研究者可以在《星際爭霸 2》的遊戲設定下，自建更多小遊戲用來競爭和評估人工智慧的訓練進展。

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人類玩家與智能體可以執行的操作取決於選擇的單元。

不過，Google 並不是唯一一個想將目光瞄準《星際爭霸》遊戲的公司，上周一，Facebook 也開源了史上最大的《星際爭霸》遊戲數據集，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後，《星際爭霸》當中涉及到的策略與分析要更加複雜，僅基礎動作操作就多達 300 多種，在 84x84 的遊戲空間當中，可採取的動作超過了 1 億個。

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

儘管人工智慧在棋牌類競技當中大勝人類選手，也在經典的 Atari 遊戲當中表現不俗。但是，就連遊戲愛好者們都認為，《星際大戰 2》可能是目前最難的策略遊戲了。

人工智慧要想玩好策略類的遊戲，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。對於 AI 來說，需要讓他明白以前這裡有一個可見的單位，但現在消失了。所以要開始執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遊戲設定，但 AI 需要通過大量學習才能準確執行。而在遊戲中提升人工智慧的能力，對於其在現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 頗有自信的表態說：「在有生之年都不可能等到 AI 打敗職業玩家的那一天。」

但也有人持不同的態度，Churchill 教授認為不出 5 年，人工智慧將在電競遊戲當中也戰勝人類選手。

題圖來自 Starcraft

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