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编者按：DeepMind的AlphaStar AI机器人在《星际争霸2》中的体现到达了大师等级，AlphaStar在游戏中每一个种族的欧洲地区排名都是前0.15%。为了到达这种练习效果，AlphaStar与自己对战了200年（加快游戏），才到达现在的水平。鉴于《星际争霸2》在2010年发布，人类与机器之间的竞赛存在191年的下风。本文译自Medium，作者Dave Gershgorn，原标题为" DeepMind’s StarCraft Bot Has a 191-Year Head Start on Humanity"，期望对您有所启示。
依据近期宣布在《天然》(Nature)杂志上的一项研讨，Alphabet旗下的人工智能研讨公司DeepMind现已构建了一个能够打败世界上绝大多数《星际争霸2》玩家的人工智能体系。
DeepMind团队于本年早些时候推出了AlphaStar，这是一款《星际争霸2》游戏机器人，在与尖端电子竞技专业技能人员的竞赛中露脸。DeepMind的研讨人员将其机器人AlphaStar引入了一系列盲注游戏，其对手底子不知道它是在与计算机对战。DeepMind布置了三个版别的AlphaStar，每个版别都以稍微不同的方法学习这款游戏。AlphaStar的前两个版别足够好，到达了游戏的最高等级——特级大师。经过30场竞赛后，AlphaStar在每一个种族的欧洲地区排名都是前0.15%。
《星际争霸2》是一款杂乱的电子竞技游戏。每个玩家的使命是开展一支戎行，制作修建来进步他们的进攻、防护或产出才干，最终目标是探究周围环境，找到并炸毁他们的敌人。数以百计的独立单位有必要被有效地组织起来，这便是为什么AlphaStar花了超越1.2亿场对弈，以及数百年的加快游戏时刻，才征服了《星际争霸2》。
依据DeepMind的说法，AlphaStar在游戏中每采纳一步举动都有10的26次方种或许的挑选，即每一步都是在100,000,000,000,000,000,000,000,000个潜在选项中做出合理的挑选。
《星际争霸2》中的战略一般分为两类：微观和微观。微观战略是指玩家怎么操作单个单元，而微观战略则与玩家怎么运用资源和晋级戎行等。关于AlphaStar来说，要想把握这种游戏玩法，DeepMind不能只是依托体系本身的学习才干，它还需求人类的协助。
关于这些微观战略，研讨人员对AlphaStar进行了练习，让它记载人类之前玩过的游戏，这些游戏是《星际争霸2》(StarCraft II)的开发商暴雪(Blizzard)发布给人工智能研讨社区的。
DeepMind首席研讨科学家戴维•西尔弗(David Silver)在早些时候的一次新闻发布会上表明：“(人类玩家数据)基本上供给了一个大致能反映人类行为的多样化战略根底。在这个根底上体系开端与自己对立，并不断改动和开展这些战略，使它们变得渐渐的变好。”
这在某种程度上预示着人工智能采纳的游戏战略并不是随机发生的，它也也不需求学习像怎么移动单元这样的根底常识。这就像一个人类玩家坐在一个内行玩家后边，看着他玩了大约50万次游戏。
本年早些时候，DeepMind初次展现了AlphaStar学习和改善人类微观战略的才干。在一场竞赛中，AlphaStar将自己的单位分红小部分，在地图上多个当地围住对手，这一举动需求高度的精准性和协调性。
游戏解说员鹿特丹(RotterdaM)说：“假如我和人类玩家对弈，他们不会把(单位)缩小到这么小。”
为了让AlphaStar在游戏中掌控三种可玩的种族，DeepMind为人工智能体系创建了一个“联盟”，让它与自己竞赛。AlphaStar玩了1.2亿场游戏，经过一个杂乱的匹配体系，每个种族中现在最强壮的机器人能够与“开拓者”机器人进行匹配，后者企图在AlphaStar喜爱的主导战略中找出缝隙。
经过这种方法，这项研讨利用了最近盛行的机器学习技巧——生成对立网络(GANs)。其间一个网络企图生成一段数据，比方一幅图画，而另一个则企图判别这段数据是实在的仍是人工智能生成的。这两个网络来回“争辩”，直到生成的数据十分挨近实在相机拍照的图画。
《星际争霸2》之所以如此难以把握，其间一个原因便是它是一款信息不不对称的游戏。这款游戏与围棋或国际象棋不同，玩家只能看到他们的单位探究过的部分地图，他们不知道对手在运用什么战略。在这方面，它很像扑克。
研讨人员说，在将这项技能应用到实际中的过程中，还存在一个问题，那便是练习AlphaStar需求多少数据。除了人类供给的数据，AlphaStar还需求与自己对战200年，才干到达现在的水平。鉴于《星际争霸2》在2010年发布，人类与机器之间的竞赛存在191年的下风。
译者：Jane
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