还记得2017年,那个血洗围棋界的“阿尔法狗”吗?
这个由谷歌旗下 DeepMind 公司开发的 AI ,对阵世界顶尖围棋选手,打出完全碾压式的战绩:
AlphaGo vs. 樊麾 - 5 : 0
AlphaGo vs. 李世石 - 4 : 1
AlphaGo vs. 柯洁 - 3 : 0
那时人们都绝望地说,在围棋上,人类可能再也赢不了AI了。
很遗憾,这就是棋类游戏的现状。
去年,阿尔法狗的终极版AlphaZero,已经在国际象棋、将棋和围棋三种棋类游戏中,全面超越人类。
DeepMind 与它的阿尔法 AI 大军,在吊打了各路顶级选手之后,甩下一句话:
“下次我们想试试打星际争霸。”
那时候,是2016年。经过两年多的训练,这一天,终于来了。
昨天,DeepMind 和暴雪进行一场直播,秀了一把他们在《星际争霸II》中,与人类选手对战吊打的成果。
这一回,出场的选手,是阿尔法狗的亲戚 AlphaStar。
暴雪邀请了,来自职业战队 Team Liquid 的两位职业选手, TLO 和 MaNa,和 AlphaStar 各打了5局。
结果...
被剃了光头,AlphaStar 十局全胜。
机哥非常好奇,像星际2这样操作如此复杂的RTS游戏,究竟AI需要强到什么程度,才可以做到“吊打”人类选手?
于是机哥借着写稿的机会,在上班时间,公然撸完了,这一场快三个小时的直播,看了个究竟。
AlphaStar 和 AlphaGo 血缘关系密切,训练的方式都非常相似。
借着暴雪开放星际2 API 的机会,AlphaStar 获得了大量来自玩家的 Replay 档案,借此大量地学习并模仿,真实玩家的操作和战术。
像星际争霸这样的即时战略游戏,和之前的各种棋,有着一处关键性的不同——战争迷雾。一种限制玩家获取对方完整信息的机制。
这样,AlphaStar 就不能像在下棋的时候一样,获得敌我双方的完整信息,必须要有非常强大的预判和即时决策的能力。
AlphaStar的目标是模拟人类的操作,为了让操作更接近人类,DeepMind 甚至对它的操作做出了各种限制。
比如说,将它的反应速度限制在偏低的 350 毫秒。
再比如说,AlphaStar的平均 APM 也在 277 左右,远低于星际职业选手的水平。
即使如此,在和两位职业选手的对战中,还是获得了十战全胜,这 AI 真的就这么无敌吗。
不好意思,是的,真的是打不过。
即使有着诸多限制,AI操作的精度,仍然是人类选手无法达到的。别看人家APM低,不过它可以说没有任何的冗余操作,每一次操作都是有效的。
而人类选手就不一样,人类选手的高APM,参杂了各种热手、误操作和多余的操作,很多时候你以为的骚操作,都是瞎JB浪。
这回AlphaStar之所以能赢的如此彻底,靠的就是骚操作,精确到每一个单位的骚操作。
蓝方:AlphaStar,丝血反杀后撤退
并且,在这10场比赛中,AlphaStar 有着覆盖了所有可见区域的全局视野,就像开了挂一样。人类被碾压,很正常。
不过还好,MaNa选手在直播的最后,和AlphaStar打了一场表演赛。这回,人类赢了。
这全都是因为,这一次,AlphaStar使用了另一个版本。这次,它失去了上帝视角,必须像人类一样切换视角观察战场,被MaNa用放风筝战术拖死。
没了视野,任你操作再骚,也要翻车。
果不其然,星际圈流传的老梗诚不我欺:
玩笑归玩笑,DeepMind的这次“成果展示”,代表着AI玩家的触手,已经正式深入到了电子竞技领域。
AlphaStar,现已正式约战世界冠军serral。机哥对下一场,还是非常期待的。
人类就真的没有未来么?我不信。
换我来,肯定能赢
现在都在知道人工智能对未来的一个发展趋势,对那些没有学习人的老铁们是真的无奈,不知道去往哪方面学习提升的!!
但你们是幸运的的,遇到了我,在前些天我整理出了一套人工智能的学习资料,不管是小白还是有一定的编程基础都是可以学习的。
如果有需要的老铁们可以微信扫扫下方二维码关注公众号,关键字回复【AI】资料领取!!