韩国星际争霸职业玩家4:0人工智能 AI战术水平还需提高

　　在AlphaGo横扫围棋界之后，人们便对人工智能挑战人类传统竞技项目充满了期待。本周二在韩国首尔举办的一场人机比赛中，韩国星际争霸职业选手宋炳具以4:0的比分击败了人工智能系统。看来除了围棋，人工智能在其他领域想超过人类还需要再进化一下。

　　三名人类选手（两名学生选手和宋炳具）分别与四个接受过《星际争霸》训练的人工智能机器人展开了竞争，其中包括来自韩国世宗大学的MJ机器人、来自澳大利亚的ZZZK、挪威的TSCMOO以及Facebook开发的CherryPi。值得注意的是，由于训练算法的局限性以及《星际争霸》这款游戏的复杂和自然的运作机制，人工智能机器人难以预测对手的移动从而输给了职业选手。

　　与谷歌DeepMind开发的著名人工智能AlphaGo不同，AlphaGo已经掌握了中国古代围棋的复杂机器学习算法和海量数据。而在星际争霸中，人工智能的四名机器人选手则遵循一个“脚本”进行训练，即在特定的情况下命令电脑执行特定的动作。“没有经过机器学习训练的人工智能有明显的局限性，”世宗大学计算机工程教授金敬琼说。他也是MJ机器人的开发的领导者。

　　深度学习是一种高级机器学习的一种形式，它使用人工神经网络——相互连接的节点层——这种在新的信息出现时重新排列自己的方式使计算机能够在不需要人类编程的情况下有效地自我学习。这一方法让AlphaGo对其战略进行评估、开发和执行，从而使Go在去年的一场备受瞩目的人机围棋比赛中击败了李世石。

　　即使没有机器学习机制，在首尔的星际争霸比赛中，特别是在与业余选手比赛时，四名机器人选手确实表现出一定程度的优势。例如，人工智能机器人记录了每分钟2万次动作的峰值——它衡量的是一个玩家在比赛中控制单位的速度。人类玩家平均每分钟只有300次动作。尽管如此，人工智能机器人还是表现出了一些关键的缺陷，例如它们在应对人类玩家所执行的战斗策略时，在制定战略和控制自己的行动方面存在重大缺陷。

　　在取得4:0的胜利后，宋炳具说：“尽管当时的人工智能看起来像人类一样，但我觉得他们还没有学会对和人类玩家在游戏中一样的细微操作和判断力。但是如果一个职业选手参与训练这些AIs项目，我认为他们可以极大地提高自己的能力。一旦人工智能变得更加全面和熟练，我想他们将来就可以成为人类游戏玩家的好搭档。”

　　谷歌DeepMind正致力于打造一个能够像大师一样掌握游戏的机器人玩家。在不久的将来，《星际争霸2》将会有一场更令人期待的人机大战。这家美国公司还没有透露接近实现这一突破的方案。