小试牛刀 谷歌AI赢人类游戏职业玩家
人工智能与人类玩游戏，估计所有人都会认为，人工智能（AI）击败人类玩家只是“一个时间问题”。但是没想到的是，这个时间来得如此之快。
北京时间1月25日凌晨2点，谷歌旗下的 DeepMind 团队在英国总部，通过网络向全世界直播了他们最新研发的人工智能系统AlphaStar在“星际争霸 II”（Starcraft II）游戏中与人类职业玩家的对决。
比赛中，AlphaSta连续10场击败人类玩家。但在最后一场比赛中，AlphaStar测试一个新原型系统，限制其视图后，职业游戏玩家科明茨（Grzegorz “MaNa” Komincz）为人类夺回了一场胜利。
10比1，人工智能豪取最终胜利。DeepMind公司CEO哈萨比斯赛后发文表示，很荣幸AlphaStar成为第一个在“星际争霸2”中击败职业选手的人工智能系统。“星际争霸”虽然只是一款游戏，但需要做出深度复杂的即时策略。AlphaStar背后的技术可能对其他问题有用，如天气预报和气候建模等需要涉及长序列规划预测的领域。
与2016年DeepMind公司推出的战胜人类围棋冠军的AlphaGO不同，“星际争霸”玩家面对的是不完美信息博弈。在这种即时策略性 游戏中，AlphaStar系统面对的是复杂且不可预测的世界，需要掌握信息的长期规划，同时控制数百个单位，在信息不完全的快速变化的环境中进行决策操作。
人机对决，在操作反应速度上，机器具有天然优势，往往是人类不及机器反应快。但在这次比赛中，AlphaStar的反应时间实际上比人类慢，机器展现的不是极快的反应速度和更多的操作次数，而是做出更准确的决策反应。在对阵人类职业玩家的第一场比赛中，AlphaStar每分钟277次操作反应，而人类玩家则为559次操作，但AlphaStar轻松赢得比赛，表现出超凡的“微管理、微操控”能力。
可能会有网友认为，研究高大上的人工智能系统，跟娱乐游戏较什么劲？游戏天然的虚拟环境、海量的数据来源是训练、验证人工智能系统的极佳环境。此次比赛中AlphaStar的训练，就是由“星际争霸”的开发商Blizzard提供的约50万个匿名人类游戏数据。最终，AlphaStar经历了相当于人类长达200年的实时星际争霸游戏，和数千个并行运行的游戏实例后，才实现将最佳策略的算法集成到单个桌面GPU可以运行的程序之中。
由游戏系统训练人工智能，最终的目标是将其中的技术应用到现实世界，而不是让它只是停留在游戏层面。世界不少人工智能公司都希望在游戏的虚拟训练中找到打开“通用智能”大门的钥匙。
屡次在游戏中大展身手的DeepMind公司，是谷歌在人工智能领域的重要支柱，有望使用人工智能解决世界上一些最复杂的问题。比如DeepMind开发的语音生成系统，不但可以快速生成语音，只需要50ms就可以生成 1秒的语音，其音质还可以媲美人类最自然的声音，在人类听众测试中，得到了4.347 的平均意见分数（mean-opinion-score，MOS），而人类语音也只能得到4.667 分。该系统已经被应用到谷歌语音助手中。
另外，DeepMind的人工智能研究还涉及到健康医疗领域，在AI 眼部疾病检测、头部癌症扫描以及肾衰竭检测等领域取得令人惊喜的成果。
此次比赛，对AlphaStar来说只是牛刀小试。需要说明的是，此次参战的人类玩家虽然是职业玩家，但并不是世界冠军水平，而且，AlphaStar还处在早期阶段，各项功能还有待完善。据悉《星际争霸2》WCS 2018 全球总决赛冠军芬兰选手 Serral将在 2 月 15 日与 AlphaStar 上演一场人机对决的终极大战。
此次比赛，对人工智能发展来说，虽然是一个里程碑事件，但距离“通用智能”的终极目标还有很遥远的路要走。
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