昨晚，亞洲盃中國隊惜敗，而在另一場比賽中，整個人類則又一次輸給了機器。
北京時間週五凌晨2點，DeepMind聯合暴雪公開在Twitch和Youtube上進行了AI打《星際爭霸2》的直播。DeepMind開發的全新AI程序AlphaStar輕鬆戰勝2018 WCS Circuit排名13、神族最強10人之一的MaNa，以10-1的戰績，全面擊潰了人類職業高手。
這次的演示也是DeepMind 的星際爭霸 2 AI AlphaStar 的首次公開亮相。除了此前比賽錄像的展示外，AlphaStar 還和 MaNa 現場來了一局，不過，這局AlphaStar 輸給了人類選手 MaNa 。
MaNa 獲得表演賽勝利，露出了迷之微笑（圖源：Youtube）
網友在微博上對比賽評論道：deepmind打星際2就運營流程上來講至少是韓服宗師往上的水平，而操作層面上則是已經超越人類了。目前來看AI已經有野建築等戰術層面上的認知了，但對於兵種相剋的概念似乎AI並沒有類似人類的判斷。儘管限制了場均180的APM但錄像中AI面對人類全部獲勝。直播中職業選手贏的那一場，可以看出AI在分兵調度上還有些問題。而對於A岩石這種操作則肯定是AI設計上的瑕疵了。目前deepmind的AI似乎只會打PvP，他們認為PvP的變量更少些，AI學起來更快些（pimba）。如果AI會用鏡花水月、換家之類的戰術了，那人類真得抖三抖了。
比賽前，DeepMind CEO哈薩比斯就在社交網站上說，《星際爭霸2》是一款複雜的實時戰略遊戲，對AI來說是一個長期的巨大挑戰。我們將展示我們的進步！
早在2016年，AIphago戰勝世界頂尖圍棋棋手李世石引發AI學術界和業界軒然大波後，谷歌DeepMind 就將研究目標就轉向了《星際爭霸2》。次年，暴雪發佈數款API工具，使研究人員開發可與人類對手競技的機器人成為可能。暴雪還開放了過往65000場對陣遊戲的數據庫，用以訓練機器人，並表示每月將向該數據庫增加另外50萬場遊戲數據。
時隔2年，用AI人機協作打《星際爭霸》，從而幫助人工智能開發創造基準，推進關於決策智能的研究不斷向前推進。
去年4月，36氪曾就此話題採訪過某AI智能決策公司負責人，他認為《星際爭霸》正好涵蓋了人工智能的幾個核心問題：如何在有限的視野和不完全的信息下做決策？如何平衡短中長期的發展策略？如何處理多智能體之間的合作和博弈……
相對於圍棋棋盤19乘19限定場景，《星際爭霸》的場景更加開放、複雜，也因此更貼近人類在現實生活中做決策的環境，更具挑戰。
事實上，網友對AI進軍遊戲界充滿期待，並表示如果這方面能跟人類對抗，最好是通過和人類響應速度差不多，甚至慢半拍的機械臂來完成，或者故意加上一些延時來模擬人類的響應速度，畢竟我們要的並不是他的反應速度，而是他的“思維”。真正讓機器人陪你打遊戲。
還有網友腦洞更大，認為星際AI的正確方向是培養出一個真正的“副官”，以後人類就能像CG動畫裡一樣，通過口頭指令完成戰略部署，將局部戰役和微操留給AI。而這一模式一旦成熟，將影響將來現實中的人類戰爭模式，一旦單兵信息化、機械化甚至機器人化，AI將是決定戰爭勝負的關鍵因素，戰爭成為個別人的遊戲，而我們，終將成為天網的子民……
對於AI的決策智能究竟能為人類做些什麼？也歡迎大家留言和我們討論。
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