AI打星际II更厉害：Deepmind的AlphaStar 10比1赢了人类

未来的AI会不会干掉人类？这个问题还有点遥远，但是有一点是可以肯定的，那就是AI超强的学习能力可以让他们越来越强大，在各种比赛中赢过人类精英已经没什么悬念了。前两年谷歌Deepmind团队的AlphaGo在围棋上以4：1战胜了人类，随后Deepmind在围棋上已经无敌了。这两年他们开始征战电竞游戏，旗下的AlphaStar在两场比赛中以10：1的成绩赢了职业选手TLO及Mana。

Deepmind方面昨天在网上公布了他们开发的AlphaStar AI程序在星际争霸II中跟人类选手过招的结果，对战的是职业选手TLO及Mana，比赛分别在12月10日及12月19日完成了，两次都是5：0完胜人类高手，昨天公布的是当时比赛的回放，有兴趣的可以看看Deepmind官方的介绍。

玩过星际的人应该知道这个游戏的复杂，对反应及微操要求都很高，还有APM（每分钟操作数）这个指标来衡量专业选手的能力，职业选手的APM一般能达到200-300，有个韩国选手朴圣俊有过818APM的记录，不过APM这事在AI上就没什么意义了，可以轻松实现数万个APM的水平。

也正因为此，这两次的比赛中实际上限制了AlphaStar的APM数，平均为280APM，这比专业选手的水平要差，同时还增加了AlphaStar“观察-行动”之间的延迟到350毫秒，这也是故意限制AI的性能，因为人类选手需要看地图再反馈的时间。

尽管有这么多限制，但是AlphaStar在对战人类职业选手的比赛中还是轻松取胜了，而且是10：0，人类毫无还手之力。为了训练AlphaStar，Deepmind团队使用谷歌的TPU v3创建了一个分布式训练系统，从数千场星际II比赛实例中学习训练，只用14天就积累了大约200年的实战经验，这个水平是永远超过正常的职业选手训练量的。