[新聞] 人工智能開始玩星海爭霸 2，它玩的如何？

[wizardfizban (瘋法師)]

人工智能開始玩星海爭霸 2，它玩的如何？
https://www.qdaily.com/articles/43984.html

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“星海爭霸2”
的人工智能，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
工智能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“星海爭霸”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能研究的工具包，它有一個晦澀的名字叫做做
 - - 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能研究。

此外還有用於訓練人工智能的海量數據。包括新增的匿名遊戲錄像數據庫，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，這篇論文概述了“星海爭霸2”作為人工智能研究環境
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
人工智能）在特定任務裡的表現，比如採礦，切換角度，選擇地點等。後續，研究者可以
在“星海爭霸2”的遊戲設定下，自建更多小遊戲用來競爭和評估人工智能的訓練進展。

人類玩家與智能體可以執行的操作取決於選擇的單元。
http://i.imgur.com/kjPWjdq.gif

不過，Google並不是唯一一個想將目光瞄準“星海爭霸”遊戲的公司，上週一，Facebook
也開源了史上最大的“星海爭霸”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，“星海爭霸”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，星海爭霸裡的設置
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能的“星海爭霸
“電競比賽，來測試目前研究人員的進展。

儘管人工智能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，“星海爭霸2”可能是目前最難的策略遊戲了。

人工智能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
的星球勘探地形，比如“星海爭霸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。

對於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
戲中提升人工智能的能力，對於其在現實生活中的應用很有借鑒意義。目前來看，人力資
源部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“星海爭霸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，人工智能將在電競遊戲當中也戰勝
人類選手。

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哦哦....

之前說要挑戰，果然開始在弄了。

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「你要我做什麼？我不能......哦，可惡......」哈普羅一把抓住本資費，他正徒勞無功
地想把自己和雷桑拉上飛船。「你那隻龍呢？」哈普羅把老人拉上來，焦急地問他。

「基隆？」本資費像個被嚇呆的貓頭鷹，對著哈普羅猛眨眼睛。「好主意！聽說那裡的夜
巿不錯── 」
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　死亡之門─精靈之星

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※ wizardfizban:轉錄至看板 StarCraft                               08/11 20:04
推 st9061204: 以後每個戰隊都買個AI打比賽就好了
推 joe1220: 把手速限制在銅牌級，結果照樣巴死選手級的可能??
推 dsa3717: 要跟AI比手速嗎
推 joe7733568: 光微操就贏了吧@@跟世紀帝國的so一樣每個村民都能閃砲
→ joe7733568: 彈
推 win4104: 會限制APM
推 shinobunodok: 要和AI比手速 葉修來也是被屌打
→ win4104: 為什麼每次提到這個都會有人覺得會讓AI用無限微操打贏orz
推 orze04: 對於人類來說這就是一個簡單的遊戲設定？？
推 shihpoyen: 會限制AI的手速啊
→ win4104: APM無限實驗就沒有意義了
推 eric81123: 根本不用deepmind也能屌打人類吧 光微操就贏多少了
推 zizc06719: 微操不是一切好ㄇ...
推 handofn0xus: 找人工智_來打
→ orze04: 一定會用銅牌手速配鑽石戰略打到人類服氣的
推 xsc: 這種遊戲我連普通都打不贏啊XD
→ eric81123: 弄一堆醫療艇加坦克 或是毒狗每一隻都精準炸到
推 NoLimination: 有人知道ai的apm多少嗎
推 win4104: 不知道 但是記得有提過會限制 應該會在常人範圍
→ orze04: 還有人在講微操
推 kullan: APM有上限的話 原則上很難短時間內贏職業選手
噓 Iamtheking: 智能？？？
→ rufjvm12345: 單靠微操根本不需要AI 這AI要做的是更宏觀的戰術運用
→ orze04: 有alphago的前例，雖然我也覺得很難啦
推 NoLimination: 要看限制到多少 apm100可能永遠贏不了韓職
→ orze04: 畢竟戰略遊戲太多欺騙引誘行為 學習時的對抗樣本要怎產生
→ orze04: ？
推 win4104: 練到一定程度後應該會跟AlphaGO一樣 偷偷丟到網路上讓他
推 kullan: 戰術博弈這需要很大量的資訊收集 甚至針對各選手時有不同
→ kullan: 的應對方針才行啊 開局有限的資訊下 要怎麼進行不同路線的
→ win4104: 跟偽裝成玩家真人實戰
→ kullan: 戰術考量 我想未必能這麼快就找到
→ kullan: 特別是那些心特別髒的戰術選手 短時間內肯定會吃虧的
推 SuperSg: 讓AI來打爐石啦
推 wate5566: Sai 是你
推 eric81123: 阿要把apm限制在多少才算對人類公平？
推 win4104: 爐石應該簡單很多
推 puppy20308: 我以為是愛醬
→ win4104: 常人的平均手速吧
推 jeeyi345: 訓練這個幹嘛 訓練戀愛遊戲好嗎？
→ win4104: 最多也就韓職的平均手數 這些BZ應該都有數據
推 tasin: 400上下應該挺公平的
推 adam3112: 真的搞無限APM微操，這實驗就會變成垃圾
推 area8: 所以...我幹嘛看電腦玩電腦?
→ win4104: 因為目標是總有一天看電腦玩人
推 NoLimination: 人類訓練電腦玩電腦對付人類
推 kira925: 其實韓職沒有到400常態 大概250~350浮動而已
推 tasin: 我講的是少數最快的那種XD 就給個上限
推 shintz: 最後發現AI學的最好的是說幹話跟垃圾話
推 win4104: 如果他學會搞聊天流這種盤外戰術 那應該是一大突破
推 NoLimination: 現在應該在爬銅牌 可能用嘴的真的能增加勝率
→ wizardfizban: 這一系列的實驗就是要讓AI更接近人呀...
推 kullan: 所以說不如讓KizunaAI來打SC2吧
推 gibbs1286: 這個實驗難度真的不低啊
→ wizardfizban: 說真的 有人注意有提到為了訓練 各AI間有固定比賽
→ wizardfizban: 我倒蠻想看的....真想請那些教授開直播 XD
推 eric81123: KizunaAI來打sc2 我立馬敗一套去撞
推 kangleis: 不知道AI玩爐石競技場能不能變很強
推 win4104: AI對戰的話 youtube上應該就找的到了
推 kira925: https://www.twitch.tv/sscait
推 jackys313: 這又不是為了打贏星海而打星海 是要探索AI的極限
推 MADAOTW: 最後目的是想應用在真實戰爭吧！
→ wizardfizban: 哦哦...馬上就有人找到影片了 真厲害
推 gibbs1286: 真實戰爭還沒有星海公平欸
推 GTA7: 這是被血虐嗎= =
推 e446582284: 肯定會限制電腦apm啊，研究目的是發展ai判斷能力，可
→ e446582284: 不是和人類比手速
推 reader2714: 那有沒有人工智障打星海呢?
推 Khadgar: 每次看到這新聞就提手速和開圖的,其實AI已經取代你了...
推 ckniening: 讓kizunaAI來吧
推 a2935373: 電腦的戰術在當下人類不一定能夠理解吧?
推 greedystar1: 不會有失誤的情況 這個已經贏87%了
→ greedystar1: 小地圖敵軍看的清清楚楚 隱藏兵種模糊化無效 無敵了
推 Arminius: 搞微操的話那個game tree會長到多大? 每個操作都是分支
→ Arminius: 耶...
推 jasonchangki: game tree應該比圍棋之神的總組合少就是
→ jasonchangki: 當初阿法狗開戰前開戰後風向不要忘
推 vincent8914: 最強外掛
推 paul012011: 我覺得應該也不用多久AI就可以贏人類了吧
→ paul012011: 尤其有圍棋的前車之鑑
推 kullan: 圍棋能獲得所有資訊 SC2對於敵方動向是未知的 這才是關鍵
→ kira925: 錯了 RTS因為有戰爭迷霧所以Game Tree幾乎是無限大
→ kira925: DeepMind有把論文放出來 據說目前他們所有Model全部失效
→ kira925: "連最簡單的BZ電腦AI都幹不過"
推 wombat121: 當連星海都能屌虐人類時以後戰爭就會慢慢改由電腦接手
→ wombat121: 將軍要改成工程師來當了嗎
推 jerry78424: 為甚麼一直有人提apm....都說了這是在學習策略
→ jmss50894: 分支多並沒有用 目標是摧毀敵方 optimal的步數才有用
推 cybermeow: 星海game tree >>>>>>> 圍牆  之前有看paper那根本不
→ cybermeow: 能比
推 kira925: 人跟人打是這樣 電腦AI的問題是連自己的build都護不住
→ cybermeow: 圍棋* 然後game tree這個詞夠不夠精確我不是很確定 有
→ cybermeow: 點忘記詳細內容了
→ Alwen: 如果AI能克服戰爭迷霧，應變各種隨機突發狀況...真的不得了
推 oToToT: 非對稱且無法得知完整情況下，其實現在還是很難處理
推 zizc06719: 就很多都不知道AI+這到底在測啥阿... 一堆亂嘴= =
→ Alwen: 搞不好星海是狗狗最後一款玩的遊戲呢
推 Arminius: 沒看過論文。我的AI已經是很久以前學校學過的事了, 所以
→ Arminius: 用詞都只是以前的。不過有點基本知識的話也應該會覺得微
→ Arminius: 操不會是 AI 想用的方法。game tree就是要簡化, 沒有再
推 kira925: APM有限的情況下每個操作都有他的必要性
→ Arminius: 把它複雜化的...
→ kira925: 不乏那種APM莫名高(500甚至刷到800) 但是成績打不出來的
→ kira925: 因為他就把APM刷在沒意義的地方....
→ kira925: 對AI來說這很頭痛 加上資訊不對等
→ kira925: DeepMind會把東西通通扔出來的意思其實就是:他們沒步了
推 arrenwu: 也許是因為他們目前沒有想到比較好的簡化模型
推 sevenny: 等到AI覺醒之後 在挖礦的就是你了 沒有必要那麼教AI這個
→ sevenny: 啊
推 arrenwu: AI沒有「覺醒」這種事情 目前的AI比你想像得笨多了
推 ohmylove347: 說apm的到底？現在就能贏的來研究個屁zzz
推 ultratimes: 星海2有效APM是有極限的，到這極限再高都沒用
→ ultratimes: 當然不同種族極限不同，人類就很高
→ ultratimes: 當然如果是星海1，極限更高
→ ultratimes: 星海1的話AI會比人類更大優勢，因為星海1更吃APM
推 jupto: 事實上要是讓AI說幹話還讓人分不出來 這個AI就畢業了
→ jupto: 人類應該沒幾個人能達到APM極限 更不用提還要持續整場比賽
→ jupto: 實際上還要加個隨機操作失誤才能完美模擬人類的操作
推 RWAllenL: 想也知道一定有限制 這是在做實驗又不是真的要贏
→ RWAllenL: APM微操電腦早就屌打人類了沒有實驗的價值
推 jfsu: 11z
推 johnlinvc: 2000APM的狗對上坦 https://youtu.be/IKVFZ28ybQs?t=41
推 AirFox: 上一個說AI打不贏職業的已經...
推 qwer880506: 感覺總有一天人還是會輸.....
推 gmoz: 說APM的可以閉嘴嗎??
→ gmoz: 還有因為人類少數400所以給AI 400也是錯的
→ gmoz: 因為AI的APM都是EAPM(有效APM)，頂尖韓職EAPM也不會過300
→ gmoz: 另外game tree比圍棋大好嗎