※ [本文转录自 C_Chat 看板 #1O7rQ6kR ] 作者: shadowth (shadowth) 看板: C_Chat 标题: [新闻] SC2 DeepMind 合作计画解析 时间: Mon Nov 7 00:12:52 2016 原标题: 【BZ 16】《星海争霸 2》DeepMind 合作计画解析 未来电脑或许可担任人类教练 https://gnn.gamer.com.tw/6/139536.html （GNN 记者 Jerry 报导） 2016-11-06 02:35:47 　　在今日於美国举办的暴雪嘉年华 BlizzCon 2016 中，Google 旗下人工智慧公司 DeepMind 与《星海争霸 2》工程团队齐聚一堂，针对未来 AI 合作发展的部分进行了详 细解说，同时也阐述了此项研究未来可能会替游戏开发上带来怎麽样的好处。 DeepMind 研发科学家 Oriol Vinyals 表示团队在这项与《星海争霸 2》合作中的最大目 标，便是试图在这款复杂的游戏中发展完善的人工智慧，并仰赖其解决其余的所有问题。 人工智慧的能力，在於能够在复杂的环境中自我学习，进而设法在既有的设定目标中表现 出色。Oriol 表示，具体来说 DeepMind 会从最基础的各种资料开始进行分析，而不是设 定好的脚本，同时这套系统也应该可以用来解决不同的任务目标。 Oriol 指出由於游戏画面均是由像素构成，因此是非常适合验证 AI 演算法的平台，像是 先前团队就曾使用 Atari 的许多经典游戏来进行模拟。在这个部分，由於画面构成相对 简单，DeepMind 会先了解整体游戏架构，找出控制物件的方法，此时工程师只要下达尽 可能达到高分目标的指令，DeepMind 就会不断地优化控制，达到人类可能无法完成的高 分。 谈到为何选择《星海争霸 2》，Oriol 表示游戏有着许多不可预期的要素，例如战争迷雾 、三大特色强烈的种族、各种需要考量的资源限制，以及战略意义重於微操作的特性等， 对於 DeepMind 来说是很好的学习标的。而 DeepMind 团队现在可能要解决的问题，可能 在於如何让人工智慧得以学会在游戏中记忆关键情报（例如对方优先盖了什麽建筑）、要 怎麽样运用手上资源进行战略规划（因为对方盖了某个建筑，思考应对方法），并学习类 似人类想像力的能力。 　《星海争霸 2》资深软体工程师 Kevin Calderone 是这次参与 DeepMind 合作计画的 Blizzard 工作人员，他表示目前游戏中的 AI 是已经写好的脚本，而 DeepMind 要达到 的远远不止於此。 Blizzard 预计在 2017 年第一季推出官方版《星海争霸 2》API，让对此计画有兴趣的科 学家与一般玩家皆能参与。对於玩家来说，具体方式是透过参与对战产出 Replay，进而 让 DeepMind 有更多资料可以进行学习。 若一切如预期般顺利发展，Kevin 指出 DeepMind 未来可能可以扮演玩家教练的身分，帮 助玩家快速上手游戏，此外对於游戏平衡的测试也会大有助益。 在这次活动的最後，知名星海玩家 Dan Stemkoski（Artosis）提出了一个相当有趣的问 题，他指出往後若玩家有机会与 DeepMind 的 AI 进行对战，在多线处理上是否会吃大亏 ？对此 Google 团队则是表示，其实可以想像 DeepMind 就跟一般玩家坐在电脑前面一样 ，除了能够直接接收特定数据之外，各个区域的侦测、移动或是生产资源等，一样需要进 行拖曳、点击等指令操作来实现。此外 DeepMind 在 APM 上将有所限制，确保双方的对 战是公平的状态。 ---- 帮忙画重点: 1. Deepmind一如往常，会先拿到大量基础资料给AI进行分析，不会去设定脚本。 2. Deepmind目前的目标是让AI本身学会侦查和运用手上资源，以及推定战略。 3. 会限制AI的APM，且AI操作不透过专门的API下指令， 个人推测应是使用键鼠I/O下指令，游戏回传资料後再进行运算。 --

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