1月25日，Google的DeepMind開發(fā)的人工智能AI（AlphaStar）在《星際爭霸2》中擊敗了兩名人類職業(yè)玩家。在YouTube上播放的游戲和抽搐中，AI玩家連續(xù)10場比賽多次擊敗人類。

《星際爭霸2》這種類型的游戲被稱為人類智能的最終位置，因為它具有豐富的多層次游戲玩法，旨在挑戰(zhàn)人類智能。由于其高復雜性和戰(zhàn)術性，該游戲已成為歷史上規(guī)模最大，最成功的游戲之一，其中有20多年的玩家參與電子競技比賽。

與AIAIphaGo的兄弟Go不同，《星際爭霸2》是一個不完美的信息系統(tǒng)，其戰(zhàn)爭迷霧阻礙了信息的順利獲取。此外，操作的數量和頻率很大，并且存在多線操作。有必要考慮到后方管理和前方的多線戰(zhàn)斗。顯然，AI在多線決策中的優(yōu)勢遠遠大于線性思維。

對于擔心失去工作的視頻游戲玩家而言，這不僅僅是一個重大新聞。

它還展示了現代機器學習技術的非凡力量，并證實了DeepMind以驚人的新方式引領人類。《星際爭霸2》是一個比國際象棋更復雜的游戲。雖然AlphaStar還沒有與世界上最好的游戲玩家競爭，但是與IBM的“DeepBlue”和Gary＆middot之間的國際象棋游戲有很多相似之處。加里卡斯帕羅夫。后者改變了我們所知的計算機功能。

這再次提醒我們，先進的AI即將到來。

所有人都對玩AI游戲有濃厚的興趣并不是偶然的。

對于AI研究人員來說，這些游戲自然地為人工智能提供了比現實世界更簡單的交互環(huán)境，同時為AI設定了明確的目標，同時還提供了易于使用的指標。

人工智能從游戲中學到的策略對于現實世界其他領域的決策也很有價值。例如，DeepMind用來打破磚塊的DQN對對話系統(tǒng)和文本生成有很好的效果。它還可用于控制機器人避障和導航。

AlphaGo使用深度強化學習算法，用于許多玩視頻游戲的AI游戲。在游戲世界之后，它在現實世界中找到了自己的價值。 DeepMind表示他們期待使用AlphaGo的算法。解決蛋白質折疊問題，降低能耗，尋找革命性的新材料。

事實上，從2016年開始，Google開始在數據中心應用AlphaGo算法來控制風扇，空調，窗戶，服務器等的功能。谷歌表示，人工智能幫助他們提高了約15％的能源效率。

當然，每個人都不會過于悲觀，不能被AI取代。我聽到了一個觀點，我印象深刻。那就是：AI仍然無法感受到游戲的樂趣。他只是為比賽而戰(zhàn)。在人工智能無法感受到的情況下，它仍然與人類無法克服。天蝎座。例如，人工智能與流行的空氣閱讀無關。在無法感受的情況下，人工智能無法超越人類。

然而，令人震驚的是，在2017年，人工智能仍然無法面對破碎的姿勢，人類已經取得了最后的勝利。在短短兩年內，整個局勢已經完全轉變，他們不得不佩服人工智能的深度。學習真的太可怕了。這種進步可以說每天都在變化。對于人類發(fā)展而言，人工智能在未來的作用是不可或缺的。

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