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女妖好像可以(不能隐身)，但是维京和大和目前来说很难......
游戏中涉及大量的博弈论内容。。。当然可以研究心理学。。而且数据的收集很容易，也方便设置各种条件。。
It’s common for human players to discover exploits that the ...
基本可以说类似生物在宇宙中肯定存在过,基本可以说这些生物我们碰不上
职业化、环境
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《星际争霸》电脑AIBwai3.1
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游戏类型：策略
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击败围棋冠军后，DeepMind 又打算让AI去玩《星际争霸》了
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责任编辑：wq
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最近7日年化
最近7日年化星际科普：未来星际2人工智能与围棋有何不同？
作者：暴君
查尔星港 独家专栏，转载请注明出处！近期，围棋圈再次掀起人工智能的话题，一个名叫“Master”的账号短短几天之内接连打败世界顶级围棋高手，豪取51连胜。关于“Master”是否即人工智能的讨论引起各界网友热议。谷歌最近也终于承认“Master”即他们之前研发的围棋人工智能AlphaGo。
而在游戏圈，谷歌人工智能研发团队DeepMind之前提出的将研发“人工智能与人类对决”的话题也再次被拿了出来。
今天我们不妨也跟一波热门，以星际2的角度再次讨论未来人工智能与人类挑战星际2，与在围棋上挑战人类的一些不同和技术难关吧！
此前，也曾为大家科普过未来人工智能挑战星际2所需要注意的问题，以及此前DeepMind团队在上公开的有关未来人工智能挑战星际2的整理消息，如果你对这些感兴趣，可以先阅读之前的文章，再回到本篇进一步了解！
几千年以来，人类的围棋战术有过无数次的优化和改变，但棋盘永远是固定的，固定的棋盘也就限定了围棋的战术——即使再如何变化战术，仍是以这个固定的棋盘为基础。
而星际2的“棋盘”是不断变化的，不同的地图即为不同的棋盘，而不同的地图也有着不同的战术，有些战术在特定的地图上拥有更强大的杀伤力，而有些战术在某些地图上则基本行不通。
举个例子：
虫族13D快狗是一个威力强大的前期快攻战术，在小型地图上非常有效果，但如果放在一张超大地图上，那么这个战术基本就失效了。
某些地图可以利用地形卡住奇葩位架坦克进行前期压制，如果用其他普通地图的战术很有可能会被打伤甚至打死，如果人工智能使用的是一成不变的战术执行，那么很有可能会在这张地图上失效。
连暴雪与DeepMind团队也曾公开表示过，星际2与围棋最大的不同就是“战争迷雾”的影响，围棋的棋盘是固定且明了的（在星际2中可以理解为开全图且只打一张地图），而星际2拥有多样化的对战地图和战争迷雾。
在围棋中，对手的每一次落子都可以传递给人工智能，从而让人工智能计算应采取的最佳对策，而星际2中则拥有战争迷雾，对手的每一步动作、战术策略并不能让人工智能在第一时间得知，因此这会极大的影响人工智能的判断和战术选择。
DeepMind选择星际2作为研究的原因：
战争迷雾、操作空间、经济运营、及时性游戏、大局观、三个不同种族的互相对抗
举个例子：
当未来谷歌研发出的新一代人工智能AlphaSc在与世界冠军Tyrant对决时，选择人族的AlphaSc通过雷达侦查到了虫族选手Tyrant正在升级二本，AlphaSc此时得到的信息可能会判断为Tyrant将采取跳科技的战术，但当雷达侦查失效后，Tyrant随机取消二本升级开始暴兵转打一波，那么对此一无所知的AlphaSc就很有可能产生判断错误（他得到的信息并没有显示对手要取消跳科技而改打一波），从而可能会因此输掉这场比赛。
若要提到星际2与围棋的另一个不同，那一定就是操作。围棋的一场比赛只需要完成落子这样的动作，而这个动作由你的策略决定，并不能影响战局。
而星际2中操作往往能改变比赛结果，对手的一个操作失误或是你表现出更优秀的操作往往能让一场根本打不赢的决战完成逆转。
了解之前查尔星港所报道的新闻和撰写的文章的玩家就应该知道，暴雪和DeepMind团队也强调过未来的人工智能并不会拥有非人类的逆天操作，他们将会通过限制人工智能的APM来保证它的操作也会有类似人类的极限和失误。
这也就意味着人工智能并非会像悍马2000那样拥有20个枪兵打赢20个毒爆那样的不可能操作，以至于让未来人机对决失去应有的意义。
但这并不代表未来的人工智能会拥有比人类更优秀的操作。悍马2000的操作人类的生理极限无法做到
举个例子：
WCS2016世界冠军ByuN曾经上演了机枪点毒霸的经典操作，这种操作全世界能像他这样在高压的比赛中高成功率做到的可能不超过10个人，因此使出这招的他也最终一举改变比赛战局赢得比赛。
未来的人工智能AlphaSc也许也会使用这种常人难以做到的操作，并且很有可能会做的比人类更好，比人类的成功率更高（这种操作并不需要逆天的APM，只需要完美的精准点击，因此并不违背前文中暴雪与DeepMind的设定），那么这很有可能会让人类感到无力，因为他们的对手AlphaSc会用出容错率低但收益却很高的操作，从而一句改变战局。
这样的操作与悍马2000的逆天操作有着本质区别，用通俗的话来解释就是这样的操作比悍马2000更符合现实，是理论上人类能够做到的操作，而非悍马2000那样如人与跑车比长跑一样突破生理极限也无法做到。
革命性战术与细节的更优化
谷歌透露过，研究未来人工智能与人类对决星际2更多的意义是帮助人类改善生活（查看详细）。如果抛开生活、科技这类大范畴不谈，只论未来这样的人工智能对星际2带来的改变和帮助的话，那么很有可能将会是一次革命性的战术进化以及细节的优化。
我们知道未来这样的人工智能和AlphaGo一样，也是通过无数盘的星际2练习和自我学习，才能最终走上人机对决舞台的。那么未来这个出师的人工智能很有可能会带来和我们人类想出的目前主流打法不一样的战术，比如说人工智能觉得TvZ三船兵开局比两船兵更有用，而使用三船兵开局。比如说人工智能觉得神族5分钟开门比4分钟开门对运营更优且不会被对手打死，从而在未来被人类玩家广泛学习呢？
除了战术的革命，运营、战术的细节基本也可以确定会被人工智能带来更完美的优化，人工智能拥有比人类更出色的计算能力，这能帮助他们更加准确的判断一个战术补到多少农民是最佳的，一波部队怎样配备兵种是最优的，而目前人类在这方面更多的则是依靠经验判断和平时理论计算的帮助。
星际2的游戏世界观中，就有可以帮助人类出谋划策的智能机器人“副官”
举个详细的例子：
假设在运营中出现了卡人口的情况，那么人类基本无法精确计算出卡人口对运营带来的损失，他们只能有大概的判断（比如说进攻Timing慢了大约10秒，少出了大概3个枪兵）。而未来的人工智能也许能够通过自身强大的计算精准的算出其中的损失（比如少采了25块钱，进攻Timing慢了12秒，少出了4个枪兵），那么更准确的判断往往能辅助人工智能在接下来作出更准确的优化运营和战术选择。
再举点详细的例子：
世界顶级的虫族选手通过几百盘的实验和练习得出结论，42个农民来防守人族的“开车”第一波进攻是最优化的，但如果前期不小心被击杀了少量农民，那么究竟是否再补到42个农民就超出了他们平时理论实验得出的判断范畴，这时就需要经验来帮助判断了。而未来的人工智能AlphaSc很有可能会通过计算得知，被杀4个农民再补多少农民能回到原先的理论最优，被杀5个再补多少能最优...等等。因为星际2是即使战略游戏，比赛中一旦出现了变数，那么人类选手往往通过经验来决定对策，而人工智能则可以通过精确的计算。
容错率的问题
这算是对前两条的一个补充和总结。假设DeepMind团队足够丧心病狂，一心想让人工智能可以在星际2中虐人类，那么他们很有可能会让这种人工智能拥有真正的“机器人执行力”，把比赛中的容错率降到最低。
之前的文章笔者曾经说过，让未来人机对决更优意义，最好的方法是能让人工智能带有拟人化的容错，例如运营卡人口、决战操作失误等等。
精彩的极限操作只有少数顶级选手可以做到，但也无法做到100%成功
但也许DeepMind并不像这样。我们知道，即使是世界上最优秀的选手，即使是世界上运营能力最强的选手，也无法保证在10场比赛中运营部出现卡人口，决战操作不出现失误。这也是即时战略游戏最大的魅力之一，也许某些毒奶解说的“魔力源泉”。
但如果未来的人工智能就像流水线上的机器人一样，拥有低到几乎为零的容错率，那么这样的比赛会是怎么样的呢？
我不敢想象，只敢说人类可能真的打不过它们了，而让两个同样的人工智能打一场BO7的比赛，也会比目前人类打出的任何比赛都要精彩。
人工智能的时代也许真的已经开始悄然走近人类的世界，对于星际2的玩家来说，未来拥有人工智能的比赛会是怎样的，真的很值得期待，或许一个神秘的天梯账号“GrandMaster（即星际2天梯中的最高段位宗师）”也会在未来打爆世界所有顶尖选手，豪取50连胜。啊对了，最后提一句，星际2的比赛中如果出现掉线，可以重连，无需判负。星际科普相关：
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责任编辑：陈杰_NG2621
GSL星际2联赛GuMiho闯出四强：希望决赛对手是soO