繼圍棋“人機大戰”成功擊敗人類頂尖圍棋高手後，谷歌旗下的人工智慧技術公司“深層思維”的人工智慧程式“阿爾法星”，與人類職業選手在經典即時戰略電腦遊戲《星海爭霸2》對戰中，取得壓倒性勝利。
據“深層思維”公司介紹，自去年12月以來，該公司開發的“阿爾法星”人工智慧程式與高水平人類職業選手先後舉行了11場比賽。在這一系列“人機大戰”中，人工智慧程式最終以10比1擊敗人類選手。只有在1月24日舉行的現場比賽中，“阿爾法星”由於遊戲視角受限，人類選手才勉強贏下一場。
在這次比賽中，AI 的 APM 被限制在 450 以內，同時也不再具有全圖視野，它必須和職業選手一樣透過切屏來獲取資訊、分析單位。比賽地圖固定為匯龍島地圖，全部為神族內戰。儘管此前贏了10局，但對戰中 AlphaStar 的演演算法存在諸多問題，最終被職業選手拿下一城。
比賽結束之後，MaNa 在直播間也表示，從未覺得對抗AI有這麼大的困難，比和其他的職業選手對抗難很多。
“深層思維”公司聯合研發負責人戴維·西爾弗在比賽後指出：“儘管後續還有很多工作要做，但是我希望未來人們在回望今天時，會把這一比賽結果當成人工智慧系統的能力又向前邁了一步的表現。”
據介紹，與圍棋棋盤上所有棋子都對雙方可見不同，此類遊戲中有“戰爭迷霧”，一方需要猜測和偵察對方的行動，屬於“不完美資訊博弈”，並且要求人工智慧必須實時做出反應，這對人工智慧的要求更高。
“深層思維”公司表示，在“阿爾法星”之前，還沒有任何人工智慧系統能夠在《星海爭霸2》中能與人類職業選手的技巧比擬。而“阿爾法星”能夠在這場“人機大戰”中大比分勝出的一個重要基礎，就是它使用了深度神經網路，研究人員透過監督學習和強化學習的方式，直接利用遊戲的原始資料來訓練，以模仿學習的思路，讓模型快速學到高水平人類玩家在遊戲中使用的策略和操作。
此外，《星海爭霸2》等遊戲中有一個“手速”的概念，用APM（每分鐘操作指令數）來衡量。在基準測試中，“阿爾法星”每分鐘能夠執行約280個操作指令，雖然遠低於人類職業選手，但是其動作更精確，也有助於在比賽中取得勝利。
下贏圍棋、打贏電腦遊戲，這都能給人工智慧的發展帶來什麼呢？“深層思維”的研究團隊認為，訓練“阿爾法星”的先進方法以及演演算法的先進架構未來都會有助研究人員積累更多經驗，最終設計出能夠應對現實生活中不少複雜問題的人工智慧程式，比如天氣預測、氣候模型計算以及語言理解等。
在谷歌 把AI 的賽事通告發出之後，ENCE 也宣佈《星海爭霸2》全球總冠軍 Serral 將在今年 2 月 15 日與 ReaktorNow 組織的《星海爭霸2》AI 挑戰賽的冠軍展開一場人機大戰。
