DeepMind 推出 AlphaGo 在圍棋界打遍天下無敵手後，宣布轉戰電競領域，第一個目標就鎖定知名實時戰略遊戲《星海爭霸 2 》。今（ 25 ）日凌晨 AlphaGo 的「師弟」 AlphaStar 和兩名人類職業玩家比賽，結果以 10 比 0 毫無懸念的徹底碾壓。
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其實早在 2016 年， DeepMind 就已經興致勃勃地把目標對準《星海爭霸 2 》， DeepMind 團隊負責人表示，實時戰略遊戲特有的「戰爭迷霧」系統，對 AI 來說猶如是置身不完全資訊的環境，如何在規劃長期戰略的同時應對各種突發狀況，是高難度的挑戰。團隊負責人還說，如果 AlphaStar 能通過實時戰略頂尖玩家的挑戰，那麼絕對就可以在現實世界中執行各種任務。
▲（圖／翻攝自 DeepMind YouTube 頻道）而今日凌晨， AlphaStar 和兩名人類職業玩家比賽，過程全程現場直播，最終 AlphaStar 毫無懸念地以 10 比 0 完勝了人類。 DeepMind 負責團隊表示， AlphaStar 從電競聯賽的影片開始學習，累積了大約 200 年人類遊戲時間的學習量。而在比賽最後，或許是考慮到職業玩家的面子， DeepMind 派出只學習 7 天的新 AI 再進行一場表演賽，人類玩家也把握機會，順利贏得比賽扳回一些顏面。
雖然 AlphaStar 今日大獲全勝，但是否意味著人類在《星海爭霸 2 》也像圍棋一樣，已經完敗給 AI ，網路上還有爭論。首先是今日出賽的兩名職業玩家，並不是真正最頂尖的選手，由他們代表人類不太具有代表性。再來是實時戰略遊戲中，電腦不像人類玩家在進行操作時有反應時間上的極限。雖然 DeepMind 表示他們在「手速」上給 AI 加了硬限制，平均反應時間約為 350 毫秒，和一般人類玩家相仿。但有網友指出，反應時間計算平均沒有意義，因為 AI 在兩軍短兵相接時，展現出來的微操反應明顯超越人類的極限，人類玩家未必是輸在戰略意識和智慧，而是輸在手速不夠快。
但無論如何，參考 AlphaGo 在圍棋上展現出的學習曲線， AlphaStar 不靠「手速」，真正擊敗人類頂尖電競選手的那一天，應該也不會太遠了。
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