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在征服了雅達利游戲，以及圍棋選手李世石和柯潔之后，Google 旗下的人工智能實驗室 DeepMind 將眼光瞄向了更高的挑戰 —— 星際爭霸。

事實上，星際爭霸的游戲方式非常適合 DeepMind 訓練人工智能的記憶、計劃等高級的技能。自去年 AlphaGo 打敗李世石之后，DeepMind 就和星際爭霸的創造者暴雪游戲公司達成合作，用游戲訓練 AI。今天，用于訓練 AI 系統的軟件在 Deep Mind 官網上發布了出來。

這個叫做 SC2LE 的軟件主要包括一套用于加速 AI 在星際爭霸的訓練的工具，具體內容如下：

• 由暴雪公司開發的機器學習 API，幫助開發者和研究人員參與到星際爭霸游戲中
  
• 一個匿名的游戲數據集
  
• 開源的 DeepMind 工具集 PySC2，可以讓研究人員非常容易地使用暴雪游戲的 API
  
• 一系列簡單的增強學習迷你游戲，用于測試 AI 系統特定的功能和任務
  
• 一些研究論文，幫助開發者了解整個游戲環境，報告迷你游戲的測試結果等
  

SC2LE 軟件工具包能夠讓 AI 系統像人類玩家一樣玩游戲，也就是說，AI 系統和人類玩家有著相同的約束條件，比如開局時無法看到游戲的全地圖、無法快速點擊鼠標。這就要求 AI 系統通過不斷地試錯來進行學習， 或者叫做「增強學習」。

為什么星際爭霸可以用來訓練 AI 系統呢？

在計算的精度和速度上，計算機遠超人類，但是在更高層級的「抽象思維」能力上，計算機短時間內還無法達到人類的水平，而電子游戲就是訓練計算機「抽象思維」的重要工具。星際爭霸被玩家們稱作最難的即時戰略游戲，該游戲的搜索和決策空間比圍棋大了多個數量級，AI 在進行訓練時不僅要考慮戰斗策略，環境探索，建筑和技能升級，還要考慮資源的搜集和分配等因素。另外，游戲早期所采用的生產和戰斗策略不一定會立即產生效果，所以游戲玩家必須做好長期的戰略規劃，這對 AI 來說是個不小的挑戰。

DeepMind 研究員，同時也是星際爭霸頂級玩家的 Oriol Vinyals 說：「游戲提供的一個很有趣的機制叫做『戰斗迷霧』，它迫使玩家探索地圖，找到敵人的位置，分析敵人的發展狀況。對于人類玩家來說，『探索地圖』這樣的游戲方式已經習以為常，但對 AI 來講就不一定 ，AI 需要不斷地學習才能形成一種常識，這樣的挑戰在之前的圍棋大戰是不存在的。」

對于 AI 的訓練，DeepMind 希望通過一系列的「迷你游戲」，將整個游戲分解成多個可管理的，簡單的機制進行訓練，比如收集資源、游戲單位的移動、造房子等，然后從中來評估 AI 的訓練結果。

根據 DeepMind 的初步調查顯示，AI 在這些迷你游戲中表現良好。但在一場完整的游戲比賽中，再強大的 AI 系統也無法完成一場最簡單的星際爭霸比賽，DeepMind 表示，他們將繼續優化訓練方法，爭取在深度增強學習領域有所突破。

DeepMind 和暴雪的訓練正在進行中，但是已經有專業玩家對「人機大戰」表示興趣十足。韓國星際電競選手卞玄宇說：「我不認為現在的人工智能在星際爭霸上能夠打敗一位專業的玩家，至少在我有生之年內不會。」

計算機不斷采用新的方式來解決問題，并形成一種「常識」，這是一件很有挑戰性，也很有意思的事情，它有可能會給世人帶來很多驚喜。不過，作為一名 AI 和電子游戲的愛好者，我期待著人類玩家和人工智能在星際爭霸上對決的那天。