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阿爾法狗將挑戰(zhàn)星際爭(zhēng)霸2 人工智能能戰(zhàn)勝人類嗎

來(lái)源:樂(lè)游整理 日期:2016/3/29 8:42:43 作者:樂(lè)游
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[樂(lè)游網(wǎng)導(dǎo)讀]阿爾法狗前段時(shí)間才在圍棋界大展身手,下一個(gè)目標(biāo)可能將轉(zhuǎn)向游戲界了,據(jù)說(shuō)阿爾法狗的下一個(gè)目標(biāo)很有可能是《星際爭(zhēng)霸2》,這一回人工智能可能戰(zhàn)勝電競(jìng)職業(yè)選手嗎?

阿爾法前段時(shí)間才在圍棋界大展身手,下一個(gè)目標(biāo)可能將轉(zhuǎn)向游戲界了,據(jù)說(shuō)阿爾法狗的下一個(gè)目標(biāo)很有可能是《星際爭(zhēng)霸2》,這一回人工智能可能戰(zhàn)勝電競(jìng)職業(yè)選手嗎?

不久前,谷歌人工智能AlphaGo征服人類圍棋界,引發(fā)廣大網(wǎng)友熱議。而“阿爾法狗”的下一個(gè)目標(biāo)很有可能是知名電子競(jìng)技游戲《星際爭(zhēng)霸2》,這一次它能戰(zhàn)勝《星際2》職業(yè)選手嗎?

在剛剛結(jié)束的WCS世錦賽中國(guó)站上,《星際爭(zhēng)霸2》游戲總監(jiān)表示“谷歌很有興趣把下一個(gè)挑戰(zhàn)對(duì)手定為星際,但具體細(xì)節(jié)還沒(méi)定”。暴雪與谷歌也正在保持聯(lián)絡(luò)中,這意味著只要雙方協(xié)商成功,Alpha Go就將正式挑戰(zhàn)星際。

這次“阿法狗”真的能吊打星際2職業(yè)選手嗎?我們不妨看一看AlphaGo的開(kāi)發(fā)公司DeepMind對(duì)電子游戲的歷史戰(zhàn)績(jī),再做進(jìn)一步判斷。

DeepMind挑戰(zhàn)電子游戲的歷程

2014年4月公布的一段視頻顯示,DeepMind很早就開(kāi)始挑戰(zhàn)過(guò)電子游戲。在一款叫1975年出廠的雅達(dá)利游戲《乓》上,人們就見(jiàn)識(shí)到了DeepMind開(kāi)發(fā)的AI的驚人學(xué)習(xí)力:一開(kāi)始AI像新手一樣,只會(huì)用擋板追球;在30分鐘(200盤(pán)左右)后,能擋住球3-4次;在300盤(pán)左右時(shí),AI已經(jīng)完全不會(huì)漏球了,達(dá)到了完美操作的境地;最后,AI自創(chuàng)了各種消除磚塊的方法,超過(guò)了人類的極限,讓大家驚嘆不已。

其后,Deep Mind相繼挑戰(zhàn)了25款游戲并大獲成功,其中就包括知名的FC對(duì)戰(zhàn)游戲《功夫》(1984年游戲)。

DeepMind第一次挑戰(zhàn)《星際爭(zhēng)霸》以失敗告終

挑戰(zhàn)完簡(jiǎn)單的游戲后,DeepMind開(kāi)始嘗試《魔獸爭(zhēng)霸》和《星際爭(zhēng)霸》等更復(fù)雜的暴雪游戲,但這一次的挑戰(zhàn)以失敗告終。這時(shí)候的AI還不及一個(gè)蹣跚學(xué)步的小孩:小孩子可以把學(xué)到的東西運(yùn)用到新的環(huán)境中,但AI則不行;AI對(duì)所有的東西都要重新學(xué)一遍,對(duì)于星際這種復(fù)雜的游戲,AI根本無(wú)從下手。

2011年,DeepMind公司創(chuàng)始人就曾宣布將挑戰(zhàn)《星際爭(zhēng)霸》的AI開(kāi)發(fā),但最后以失敗告終

AlphaGo來(lái)襲:新一代的AI

時(shí)間來(lái)到2016年,具有深度學(xué)習(xí)功能的新一代的AI“阿法狗”戰(zhàn)勝了李世石,一時(shí)間聲名大噪。在挑戰(zhàn)完圍棋之后,谷歌表示很有興趣挑戰(zhàn)《星際爭(zhēng)霸》,并且希望能找到人類冠軍選手跟Alpha Go對(duì)戰(zhàn)。這一次的DeepMind卷土重來(lái),看起來(lái)對(duì)阿法狗信心滿滿;但《星際爭(zhēng)霸》傳奇選手Flash并不這樣認(rèn)為,他覺(jué)得圍棋不能跟星際相提并論,自己有信心戰(zhàn)勝AI。

Flash接受采訪,表示星際跟圍棋不一樣,自己可以戰(zhàn)勝AI

擬人化的AI、作弊AI之間的區(qū)別

之前有玩家開(kāi)發(fā)過(guò)一個(gè)著名的星際2AI:悍馬2000型。這個(gè)AI能用槍兵無(wú)傷甩掉大量毒爆,但從機(jī)制上這種AI更像作弊,因?yàn)榇藭r(shí)AI的APM(每分鐘操作次數(shù))已經(jīng)突破2000,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人類選手的生理極限了(人類一般極限是平均400APM)。

如果Alpha Go想要讓人類輸?shù)眯姆诜撬枰印皵M人化”:不能突破人類的生理APM極限,更別提像全圖視野這種作弊功能了。當(dāng)然從運(yùn)營(yíng)上來(lái)說(shuō),AI更容易做到不卡人口、完美運(yùn)營(yíng),但是偵查、兵種轉(zhuǎn)型可能才是AI最難學(xué)習(xí)的地方。

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