不玩圍棋玩打機　AlphaGo創造者Deepmind　擬征服StarCraft II

還記得橫掃圍棋的人工智能（AI）AlphaGo嗎？中國圍棋選手柯潔與這位「選手」對弈後，多次讚嘆「AlphaGo下得太完美」，又稱跟AlphaGo下棋太痛苦，「沒有一絲獲勝的希望」。
幸好AlphaGo已退役「收山」成為歷史，但AI並沒有停下腳步。它的下一個目標，就是征服StarCraft II。

StarCraft（台譯：星海爭霸、內地譯：星際爭霸）最初於1998年推出，其後在2010年推出續作Starcraft II。玩家可採用人類、蟲族及神族，與電腦系統或其他玩家進行對戰。遊戲要求玩家在操控技巧卓越，需既守且攻。不單是個易學難精的遊戲，亦是最為經典的即時戰略遊戲，得到極大的好評，是專業電子電競的遊戲之一。

▼由DeepMind公布的片段可見，AI經過訓練後，已擁有快速收集資源和建造設備的能力▼

看中StarCraftII的操作複雜性和策略性，Google旗下人工智能公司DeepMind和遊戲開發商合作，推出可在StarCraftII遊戲平台上，訓練人工智能（AI）的應用程式介面（API）和工具，並從即日起開放下載。

讀史使人明智，訓練AI的最好方法莫過於讓系統從過去的遊戲歷史中學習。目前DeepMind已經創造一個資料庫，並收集多達6.5萬場StarCraftII的電競比賽影像，預計未來每月還將增加50萬場，讓AI可透過影像學習人類玩家的戰術。

作為一款即時戰略遊戲，StarCraftII也包含不少遊戲技巧，為此DeepMind打造一系列「迷你游戲」， 包括訓練AI移動遊戲鏡頭、收集資源或選擇特定的己方單位人員或裝備，希望最終達致提升AI戰鬥能力的目標。而研究人員也限制了AI的部分功能，不讓系統可以看到地圖全貌、也限制系統不能用超乎人類能力的速度點擊滑鼠，以維持遊戲公平性。

   StarCraft推動AI進一步發展

為什麼DeepMind把目光對準電子競技遊戲？原因是在國際象棋和圍棋的比賽中，參賽選手可以看到對手的每步移動，但在StarCraft遊戲中，玩家不能知曉敵方的所有策略，需要尋找線索來預測對方的行動。

由於遊戲的複雜程度提高，StarCraft AI需要的計算能力，比AlphaGo高出數百倍。DeepMind研究人員稱，圍棋落點可能性為10的170次方，研究人員估計，StarCraft的複雜度，至少要再後面加上100個零。負責StarCraft項目的DeepMind研究人員Oriol Vinyals稱：「這是一個很大的進步」，他稱，StarCraft是推動AI發展的重要平台： 「這個遊戲將要求我們在規劃、記憶、以及如何應對不確定性方面進行創新。」

（DeepMind/Wired）