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。
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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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。
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