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(gè)能戰(zhàn)勝人類選手的 AI。
去年底，Google 的 DeepMind 團(tuán)隊(duì)宣布將與游戲公司暴雪合作，做一個(gè)能玩《星際爭霸 2》的人工智能，近日，Google 的 Deepmind 團(tuán)隊(duì)正式公開了這一項(xiàng)目的進(jìn)展。
不過放心，這并不意味在之后的《星際爭霸》游戲中你會(huì)隨機(jī)遇到機(jī)器人對手。DeepMind 團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在提供的主要是一個(gè)用來加速人工智能研究的工具包，它有一個(gè)晦澀的名字叫做—— SC2LE 。
根據(jù) DeepMind 團(tuán)隊(duì)的描述，這個(gè)工具包中有暴雪開發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí) 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(xùn)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(dāng)中的一系列復(fù)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(wù)里的表現(xiàn)，比如采礦、切換角度、選擇地點(diǎn)等。后續(xù)，研究者可以在《星際爭霸 2》的游戲設(shè)定下，自建更多小游戲用來競爭和評估人工智能的訓(xùn)練進(jìn)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(gè)想將目光瞄準(zhǔn)《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(tuán)隊(duì)的 AlphaGo 前段時(shí)間擊敗圍棋世界頂級棋手柯潔之后，《星際爭霸》當(dāng)中涉及到的策略與分析要更加復(fù)雜，僅基礎(chǔ)動(dòng)作操作就多達(dá) 300 多種，在 84x84 的游戲空間當(dāng)中，可采取的動(dòng)作超過了 1 億個(gè)。
來自紐芬蘭大學(xué)的教授 David Churchchill 說：“從科學(xué)的角度來看，星際大戰(zhàn)里的設(shè)置與我們真實(shí)的社會(huì)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(jìn)展。
盡管人工智能在棋牌類競技當(dāng)中大勝人類選手，也在經(jīng)典的 Atari 游戲當(dāng)中表現(xiàn)不俗。但是，就連游戲愛好者們都認(rèn)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(wù)，比如建造堡壘、維護(hù)軍隊(duì)、在不同星球勘探地形，比如《星際爭霸 2》當(dāng)中有個(gè)叫做戰(zhàn)爭迷霧的機(jī)制，黑霧會(huì)籠罩整個(gè)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(gè)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(wù)。
對人類來說這就是一個(gè)簡單的游戲設(shè)定，但 AI 需要通過大量學(xué)習(xí)才能準(zhǔn)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(shí)生活中的應(yīng)用很有借鑒意義。目前來看，DeepMind 團(tuán)隊(duì)的研究還處在初級階段，AI 還只能完成一些基本的任務(wù)。
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(rèn)為不出 5 年，人工智能將在電競游戲當(dāng)中也戰(zhàn)勝人類選手。
