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戰網AI危機!AlphaStar匿名潛入星際2天梯PK,進化版讓人類玩家瑟瑟發抖

乾明 栗子 發自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

把自己虐到爆的對手,到底是人還是AI?

對于一些星際爭霸II玩家來說,再也沒法明確回答了。

戰網AI危機!新AlphaStar匿名潛入星際2天梯PK,人類玩家瑟瑟發抖

剛剛,星際爭霸官方宣布,DeepMind研發的AI——AlphaStar將登錄游戲平臺戰網,匿名進行天梯匹配。

消息公布之后,哀嚎一片,因為AlphaStar真的太強了。

今年1月份的人機大賽中,人類職業選手LiquidMaNa只在它面前堅持了5分36秒,就GG了。最后,AlphaStar以總比分10-1,擊潰人類職業高手。

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全能職業選手TLO在落敗后感嘆,和AlphaStar比賽很難。不像和人在打,有種手足無措的感覺。

而現在,AlphaStar又變強了:神族、人族、蟲族都可以玩,還解鎖了許多地圖。

但DeepMind表示,也不會欺負人類,APM (手速) 、視野都跟人類玩家保持一致。

瑟瑟發抖之余,不少網友也表現出了期待之情,要去跟AlphaStar干上一場。

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三個重大變化

遙想1月的人機大戰,只限于神族和神族之間的戰斗。

TLO在完敗之后,還有些后悔:多練習一下神族就好了。

但如今,不止是神族的問題了。

如今的AlphaStar也能玩人族和蟲族,而且對手也可以在神族、人族或蟲族中任意選擇,擅長哪一族就用哪一族。

DeepMind星際團隊的主要大佬Oriol Vinyals總結的三大變化,第一點便是全部種族的解鎖。

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第二點,是新的AlphaStar已經能打許多不同的天梯地圖:

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第三點,也是非常重要的一點,AI的手速和視野,都回到了和人類同樣的起跑線上。

1月和人類職業選手對戰過后,AlphaStar曾經受到了嚴重的質疑,APM最高飆到了1500以上,相當于每秒25次操作,并且維持了5秒。

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相比之下,人類選手即便能短暫地爆發到800+,通常也只有幾分之一秒。

DeepMind說,這次進入天梯的AlphaStar,手速有了更加嚴格的限制。

而在視野上,AI將會與人類玩家的視角一樣,不會接收到對手的信息,除非對手出現在視野之內。并且,也只能把各種單位移到視野之內的地方。

走,和AlphaStar匹配一波

那么,AlphaStar在哪里呢?

DeepMind說,它們會在最新版本的星際2里面出現,只會在1v1天梯里匹配。

為什么是“它們”?AlphaStar并不是一只AI。是許多個測試版本,會集體涌入天梯。

(其實,1月TLO和MaNa面對的也不是一只AI,每一局對手都是全新的。)

匹配規則,和正常的比賽一樣。人類與AI對戰的輸贏,也會影響MMR。

不過,人類玩家不會知道對面是不是AI,它們都是匿名的。

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那為什么要匿名?

團隊說,DeepMind在測試各種版本的表現,要給AI做一個Benchmark (基線) 。

所以,希望對面的人類玩家,都用常見的策略組合去打。匿名的話,玩家不受到對手身份的影像,能讓AI的游戲體驗最大限度地接近普通的1v1天梯賽。

除此之外,匿名還有助于保證每場比賽都在相同的條件下進行。

可是,AlphaStar連職業選手都不放在眼里,打業余玩家豈不是白給?

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可以不去當炮灰么?

可以,只有選擇“Opt-In”才有可能匹配到AI。并且,就算手滑了也可以后悔退出AI匹配。

那AlphaStar打天梯,會不會越打越強啊?

DeepMind說不會,這一輪人機對戰的數據,只會用來分析和評估AI的表現,不會拿來訓練。

團隊說,目前AlphaStar只用人類和人類的天梯比賽、以及AI與AI之間的比賽,作為訓練數據。

不過,現在只有歐服玩家才可能遇到AlphaStar。所以在AI大舉入侵國服之前,各位想不想跑到歐服去試一波?

一切為了通用人工智能

顯然,DeepMind此舉是為了研究。

他們表示,在AlphaStar打完足夠多的比賽后,會利用這些結果為研究人工智能”添磚加瓦“。

之后,會發表經過同行評審的論文來公布研究結果,也將公布人機比賽的回放。

作為一款即時戰略(RTS)游戲,星際2要求玩家能夠處理“不完美信息博弈”,這與下圍棋的AI有很大不同。

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在圍棋等棋類環境中,玩家做決策之前,所有的信息都能直接看到。在圍棋里,動作空間只有361種;

而星際2中,動作空間大約是10^26,“戰爭迷霧”也會讓你無法看到對方的操作、陰影中有哪些單位。

這意味著玩家的規劃、決策、行動,要一段時間后才能看到結果。這類問題在現實世界中具有重要意義,也是打造通用人工智能過程中非常好的試煉場。

此外,AlphaStar的可能性,也不僅限于星際2。

DeepMind CEO哈薩比斯說,AlphaStar的技術未來可用于預測天氣、氣候建模等需要very long sequences的應用場景。

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