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人工智能打星际 星际争霸的AI将会怎样成长？
来源：作者：查尔
关于AlphaGo的话题近期引起热议，越来越强大的人工智能令我们对未来充满了遐想。“AlphaGo之父”Demis甚至透露下一个想要挑战人类的项目有可能是《星际争霸》系列。
如果从星际玩家的角度来看，想要挑战《星际争霸》职业选手，未来的人工智能需要攻克哪些难题呢？不如让我们在此浅显的讨论下。
当然，诸如了解兵种克制、基本套路之类的基础问题自然是首先需要植入的，这也是许多人类玩家在入门时需要掌握的基础。若真想开发出足以与顶级职业选手抗衡的人工智能，则必须要让AI理解一场《星际争霸》游戏的“意义”。
这是一个非常概念化的问题。也是人工智能发展最大的困难，在《星际争霸》中，让AI理解一场游戏的意义可以包括“为什么要运营”、“为什么要使用这个战术”之类的问题，从而引导AI电脑做出“何时该补农民、何时该进攻”的判断。
举一反三，我们还可以由此引申出更多问题。许多玩家在讨论未来人工智能时，往往会提出它们可以完成类似“50个***兵完美散开躲毒爆”的操作，类似这种仅存在于理论上的极限操作的确只有未来的电脑的才能做出。 但如果只是用这样狭隘的思路去设定未来我们要对抗的人工智能，则失去了创造他们的意义。相信未来我们创造人工智能的更大目的还是为了创造出一个“拟人化到极限”的虚拟对手，因此当未来你的遇到的是一个可以做到人类根本无法做到的虚拟对手，那么将毫无意义。
所以，未来一个理想的《星际争霸》人工智能，应该是一个可以利用人类的思维逻辑、人类的操作能力击败你的对手，会让你输得心服口服。当然，如果到时候人工智能在飞龙骑脸的时候还会适时的有感而发一句“技不如人，甘拜下风”的话，可能就真的离人类末日不远了...
如果人工智能可以打好星际2，也许它们就能控制全人类了？
判断能力
《星际争霸》是一款即使战略游戏，尽管有着比较固定的套路、战术，但每局比赛战局都会有着不同的变化，被击杀2个农民或是损失一个房子都会对精确的计算造成很大的干扰，因此 在《星际争霸》中脱离了套路本体的“临场应变”也是AI未来能否与顶尖人类玩家抗衡的重要条件之一。
举个简单的例子，一招快攻战术按照正常的套路流程为39个农民时开始暴兵进攻，而此时如果被击杀了2个农民，作为人类职业选手，那么很有可能为了保证“兵贵神速”而忽视损失的农民毅然直接暴兵，而如果是按照精确数据走流程的普通AI，很有可能会机械性的将农民补回2个农民再选择暴兵。不要小看这种细小的选择，这在顶尖比赛中往往左右着战局。
在有关AlphaGo的科普文章中，我们也了解到AlphaGo已经初步具备了以往人工智能难以拥有的“判断”能力，这是当今世界观对人类和机器人重要的区分手段之一，他同样非常适合用在未来的《星际争霸》人工智能中。
总结以上的言论，就是人工智能必须具备“灵活分析局势”和“正确的临场应变”能力，与人类一样，人工智能在未来也许可以通过不断的自我学习总结来逐步获得这样的能力。
针对能力
针对是职业比赛中非常常见的一种备战手段。每一个选手都有比较鲜明的风格，比如喜欢运营的Flash、喜欢修地堡的Jim或是喜欢多线骚扰的TY。针对你的对手做出相应的反风格战术往往可以事半功倍，假如未来的电脑具备了这样的能力，那么对抗一定非常有趣。比如知道你防不来两矿一波，它就偏偏打两矿一波战术。
对于针对的准备自然是非常容易攻克的难题，只需要通过人工智能不断的自我积累经验，从而选择出针对的战术。真正的难题在于如何让人工智能学会针对概念，首先当然是需要深刻理解各个战术的相生相克，接着就是前文提到复杂的判断以及应变能力...
学习、适应与创造能力
学习、适应于创造能力可以算是人脑或是人类进化最为骄傲和精髓的东西了，这也使得人类可以成为当前认知的宇宙中最高级的生物，区别于其他的动植物以及目前称之所谓“人工智能”的冰冷机器。
因此，这将是未来人工智能发展的一大难关、伦理底线。不过这也将是未来人工智能是否可以成为《星际争霸》职业选手宿敌的关键因素。
这里的学习能力当然不是指如何让人工智能从青铜组变成宗师组的学习过程，而是如何学习新的战术体系。《星际争霸》的战术并非一成不变，新的补丁、新的地图甚至是随着时间推移总能衍生出许多新的战术体系，因此这里的学习当然就不是从国铜到韩宗的那段自我总结经验提高的阶段了。
对此，难以攻克的问题自然是新的战术体系一旦诞生，人工智能首先需要判断“这确实是一个有用的改进战术体系”还是“一个无用的逗比谐星战术”。接着就是相对简单的学习模仿了。
当然，如果我们继续把对人工智能的期望抬高，那就需要它们掌握创造能力了。假如一个新的战术体系不再是人类率先想出来的，会将如何？
《自由之翼》时期，NaDa曾发明了火车加女妖的“NaDa流”战术。可能未来某一天，一个叫Beta的人工智能发明了一个叫“Beta流”的战术，然后被其他职业选手和人工智能争相学习，真是思之极恐...
来源：新浪游戏
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编辑：王如
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