《星海爭霸2》1.25日人工智慧AlphaStar比賽詳解

  《星海爭霸2》在近期舉辦了一場由人工智慧與人類的遊戲比賽，由於時差關係，本次的比賽許多人無法觀看直播，下面就為大家帶來具體的戰報詳解。

  筆者在凌晨全程直播了本次人類與AlphaStar對決的比賽過程，並在本文中精編出本次直播中的一些重要內容，供大家快速瞭解。

  [直播內容速記]

  1. DeepMind一共研究出了多款AlphaStar，這些AlphaStar最先透過研究上百萬份《星海爭霸2》玩家天梯錄影來學習，接著再透過一種“AlphaStar聯賽”的互相訓練方式來學習。

  2. 今天展示的AlphaStar此前進行了一週的自我對練學習，其中最強的一款AlphaStar在一週內的練習量相當於人類200年的練習量，這一點和圍棋的AlphaGo很像。

  3. DeepMind團隊並沒有明確表示AlphaStar是否在自己創造打法，但可以肯定的是在之前的學習中，他們一直讓AlphaStar在模仿人類的打法、戰術和反制戰術。

  4. 在多款AlphaStar中因為學習過程的差異，形成了不同難度不同戰術風格的分級。

  5. 在當天的直播中，共展示出了三款不同的AlphaStar，根據特點可以描述為“普通型”、“操作超越人類勝利極限型”和“擬人化型”。

  6. AlphaStar的反應速度300毫秒，其實比人還慢。

  7. 直播中的比賽地圖和種族對抗都侷限在了一種情況下，DeepMind表示選擇侷限在PvP(神族vs神族)對抗是因為這一種族對抗是相對比較流程固定的對抗，易於技術入手。

  8. 直播中公開的所有人類與AlphaStar的對局遊戲錄影檔案都已經在DeepMind官網上開放下載。

  9. 在直播結束後，筆者與一位國內同樣進行星海爭霸人工智慧研發的人士進行了一些相關知識的問答，將會寫在本文最後。

  10. 比賽場間，AlphaStar的第一視角放出，與人類相比，操作方式大致一樣。同時被演示出的還有AlphaStar的神經網路示意圖，AlphaStar的邏輯為以當前螢幕範圍內的原始觀測為出發點，透過神經網路來分析和判斷空間、優劣勢以及下達建造生產等指令。

  11.在第一場TLO和AlphaStar的五場對決中，TLO使用了他不擅長的種族神族，而他的神族只有中等業餘玩家的水平。在第二場MaNa和AlphaStar的五場錄影對決中，MaNa使用了他最擅長的神族，而他的對手AlphaStar則使用了“操作超越人類極限型”。

  12.即使“操作超越人類極限型”的AlphaStar的操作是人類幾乎無法實現的，但仍然使用了限制APM(每分鐘運算元，可理解為手速)的規則，這與大家理解的“指令碼操作”是有本質區別的。

  13.AlphaStar並沒有編隊。

  14.AlphaStar也會有和人一樣的操作失誤，比如誤傷到自己部隊，不小心打自己的建築。

  15. 三款AlphaStar都會作出一些人類不太理解的選擇。

  16.AlphaStar會使出一些干擾對手的小操作，在一場對決中，“操作超越人類極限型”AlphaStar甚至使用了農民緊貼氣礦來干擾對手建造氣礦的干擾小操作。

  17.“操作超越人類極限型”AlphaStar在比賽中擁有學習調整能力，在與MaNa的五場比賽中，他一直在學習進步最佳化一些細節。

  18.有趣的是，人類也在對決中嘗試向AlphaStar學習來改進自己以及適應對手的打法。

  19.無論哪款AlphaStar，都會使用不同的開局和戰術，“操作超越人類極限型”AlphaStar甚至使用了前置不朽者的大招，並擊敗了人類。

  20.“操作超越人類極限型”AlphaStar在與MaNa的一場對決中用一系列漂亮的三線追獵拉扯操作逆轉了比賽，這一系列操作人類幾乎無法完成，他需要人類的應激反應和操作容錯和杜絕受迫性達到極致，但總結一句，這一系列操作人類基本無法達到，用他的對手MaNa的原話說：“我當時都以為我已經贏了。”

  人類幾乎無法完成的三線完美拉扯操作

  21.中國的神族職業選手MacSed認為三款AlphaStar的運營能力比人類職業選手還強，通俗的說，AlphaStar的執行能力近乎機器人，他們不會有失誤，不會有遺忘。

  22.MacSed認為AlphaStar已經有了戰術判斷、巨集觀大局分析能力。

  23.MacSed認為AlphaStar在遊戲中距離感、走位判斷、兵感(決戰前判斷能不能打贏)等這種較抽象化、概念化的判斷能力已經明顯強於人類。

  24.AlphaStar很喜歡使用“追獵者”這個兵種，而大多數神族玩家覺得這個兵種很弱。AlphaStar鍾愛“追獵者”可能是因為它們有著非常大的操作上限。

  25.總體來說，AlphaStar的在對決中使用的戰術或者兵種組合並不完全映象職業比賽，但有些似乎不無道理。

  26. AlphaStar為目前的星海2提供了一些新的戰術理解嗎？有，但以人類的能力駕馭不了。

  27.在一些資料處理不是很直觀的情況下，AlphaStar的一些選擇還不太合理或是顯得死板。比如糾結於一個小路口而不是選擇繞路選擇一個更開闊的路口進攻。

  28.目前AlphaStar的強項仍然是操作，而非擁有一定邏輯能力的局勢分析和戰術創造，但並不代表現在他們沒有這個能力。

  和人類職業選手一樣華麗的操作

  29. 總體來說，AlphaStar目前的研發狀態和展現出的技戰術水平已經非常成熟，就今天的效果來看，未來戰勝最強的星海2職業選手不無可能，且恐怕已經為期不遠。

  30. 在直播結尾，DeepMind提到，AlphaGo透過圍棋戰勝人類是人工智慧AI的一個里程碑。但人類之所以為人類，就是能從不同結果中學習，DeepMind希望找出能和人類一樣的自我學習演演算法。這個長期的計劃對於人類在未來意義重大。