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(shù)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(xiàn)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?！缎请H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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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(zhì)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(shù)據(jù)中心應用AlphaGo算法來控制風扇，空調(diào)，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(jīng)取得了最后的勝利。在短短兩年內(nèi)，整個局勢已經(jīng)完全轉(zhuǎn)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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