星际之菜鸟大神 AI玩星际超越99.8％玩家，我们已经是连电脑都打不过的萌新了

在几乎所有的游戏中，玩家都可以选择电脑，也就是AI作为对手，比如以Dota、英雄联盟、星际争霸为代表的即时战略游戏，或者通过调整最终游戏大作中的难度来选择更“难”的AI。而AI在游戏中长期扮演“新手”的角色，属于新玩家的陪练。比如十几年前的《红色警戒》，也许只有在有1 vs 7的冷门电脑的情况下才能有挑战性。

另外，被高端玩家虐了之后，通过人机对战找到游戏体验的玩家可能不在少数。比如有一次和朋友玩英雄联盟，因为深夜同一组五个同学连续对对，场面很尴尬，尤其是几轮战斗都被对方压在地上。所以，在我们的心态爆炸之前，我们决定玩电脑……这样我们紧张的心情就放松了。

既然有些人热衷于人机对话，有些玩家自然会觉得和电脑对抗“太无聊”...但是，随着AI的不断加强，今天的电脑不再是“留给别人”。10月31日，据外媒报道，DeepMind关于AlphaStar的论文发表在最新一期《自然》杂志上，介绍了人工智能AlphaStar的最新研究进展。现在AlphaStar在Battle.net的排名已经超过了99.8%的玩家，国外媒体也给出了评论:“AlphaStar现在是实时策略游戏的一代宗师。”

2017年，DeepMind宣布为即时战略游戏星际争霸II-AlphaStar进行人工智能的研究。这两年来，AlphaStar的战绩斐然:2018年12月，AlphaStar已经能够以5: 0的战绩击败职业选手；2019年7月，AlphaStar登陆Battle.net，开始使用与人类玩家相同的地图在平台上作战。现在在神族、人族、虫族三大种族中已经达到大师级别。

DeepMind表示，AlphaStar已经被限制在与人类玩家相同的环境中，比如摄像头视图，每5秒22次的非重复操作频率，支持3个种族匹配(每个种族都有对应的神经网络)。此外，AlphaStar还采用了全自动的学习过程(基于游戏数据的深度学习，包括神经网络、带有强化学习的自我游戏、多智能体学习和模仿学习等。).

综上所述，这两年，被玩家打败的AI成了“大神”，大部分玩家和作者一样，成了电脑打不过的新事物。这里肯定会有朋友想问:强化AI有什么意义？就算游戏玩的好，AI能做什么？

其实不仅仅是星际2，在此之前，AI已经“破解”了围棋、象棋、德州扑克，人类玩家几乎不可能打败他们面前的电脑。但与这些游戏相比，星际争霸2对AI来说也是一个新的挑战，因为星际争霸拥有更复杂的游戏系统，有数千种操作模式，双方都无法及时获取对手信息，这意味着它是一个“信息不完善”的游戏，很难预测对手的行为。换句话说，星际争霸的复杂游戏系统是一个理想的虚拟环境，可以作为人工智能研究的“试验场”。值得一提的是，DeepMind研究星际争霸15年以上，可见这个项目的复杂性。

研究更有效的训练方法

随着数据量的快速增长和对数据的需求越来越大，人工智能训练已经成为一个难题。以图像识别为例，如果人标注，效率低，成本高，枯燥。投入大量后，仍然难以满足AI的学习需求。毕竟AI可以连续24小时接收“新知识”。所以，更合理高效的训练模式可以让AI成长更快。

比如DeepMind发布的AlphaStar游戏视频，可以看到AlphaStar在不断的学习和提高，针对不同的情况，掌握新的“策略”以及策略和技巧，而且这个增长率还是相当惊人的。虽然这并不意味着AlphaStar的学习系统是完美的，但是由于它的自动学习特性，它的很多行为是人类难以理解的，或者说是“没有意义的”。DeepMind已经认识到了自我游戏的缺点，可能会导致AI失去晋升的机会。因此，在最新发表的研究中，DeepMind引入了一种叫做“联盟”的训练方法，将自我游戏扩展到一群代理人。

在训练模型中，DeepMind为“主代理”，也就是对手，提供了一系列的“探索者代理”。压榨代理人的任务是揭露主代理人的问题，并通过培训加以改进。应用到AlphaStar的训练后，AlphaStar可以掌握更复杂的策略，甚至可以针对对手的部署调整攻击模式。通过对AlphaStar的研究，研究者找到了更合适的训练方法，也可以排除很多无效的学习方法。这对人工智能模型在其他领域的应用也有参考意义。

扩展到更多领域

游戏只是AI应用的一小部分，包括图像识别，语音识别，虚拟助手，自动驾驶...随着AI和终端设备性能的提高，AI在云和终端的应用场景更加丰富。所以AlphaStar虽然是基于星际争霸2训练出来的“代理”，但如上所述，它的复杂性可以作为现实世界中的模拟环境。DeepMind希望其实验室和人工智能研究人员在增强学习方面取得的进展将在未来得到更广泛的应用。

该公司的研究成果在现实世界中最有可能的应用是机器人技术，它可以在虚拟仿真中正确训练AI如何执行机器人手操作等现实世界的任务。有了训练基础，AI便可以控制物理机械臂，甚至有一天可以控制整个机器人。与此同时，DeepMind还在对自驾汽车进行深度学习研究，其学习和训练可能会越来越复杂，相应地会使自驾技术越来越安全。

更有趣的游戏体验

除了这些，既然AlphaStar的《通往上帝之路》始于星际争霸，把玩家的自尊心压在了地上，AI的应用场景自然不能错过游戏。AI应用到游戏中，最需要理解的就是提升游戏体验！除了硬件优化，如果AI更聪明，不仅会给游戏增加一个具有挑战性的对手，还会丰富游戏玩法！比如很多玩家在挑战王者荣耀的超级人机的时候，会觉得不轻松。同时，对于一些游戏来说，更高级的AI算法可以让游戏中的“路人”更合理，而不是一些枯燥的动态地图。