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战网AI危机!AlphaStar匿名潜入星际2天梯PK,人类玩家瑟瑟发抖

2019-7-12 01:34| 发布者: | 查看: 41| 评论: 0

摘要:   乾明栗子发自凹非寺  量子位报道公众号 QbitAI  把自己虐到爆的对手,到底是人还是 AI?  对于一些星际争霸 II 玩家来说,再也没法明确回答了。  刚刚,星际争霸官方宣布,DeepMind 研发的 AIAlphaStar ...

  乾明 栗子 发自 凹非寺 
  量子位 报道 公众号 QbitAI

  把自己虐到爆的对手,到底是人还是 AI?

  对于一些星际争霸 II 玩家来说,再也没法明确回答了。

  刚刚,星际争霸官方宣布,DeepMind 研发的 AI——AlphaStar 将登录游戏平台战网,匿名进行天梯匹配。

  消息公布之后,哀嚎一片,因为 AlphaStar 真的太强了。

  今年 1 月份的人机大赛中,人类职业选手 LiquidMaNa 只在它面前坚持了 5 分 36 秒,就 GG 了。最后,AlphaStar 以总比分 10-1,击溃人类职业高手。

  全能职业选手 TLO 在落败后感叹,和 AlphaStar 比赛很难。不像和人在打,有种手足无措的感觉。

  而现在,AlphaStar 又变强了:神族、人族、虫族都可以玩,还解锁了许多地图。

  但 DeepMind 表示,也不会欺负人类,APM (手速) 、视野都跟人类玩家保持一致。

  瑟瑟发抖之余,不少网友也表现出了期待之情,要去跟 AlphaStar 干上一场。

  三个重大变化

  遥想 1 月的人机大战,只限于神族和神族之间的战斗。

  TLO 在完败之后,还有些后悔:多练习一下神族就好了。

  但如今,不止是神族的问题了。

  如今的 AlphaStar 也能玩人族和虫族,而且对手也可以在神族、人族或虫族中任意选择,擅长哪一族就用哪一族。

  DeepMind 星际团队的主要大佬 Oriol Vinyals 总结的三大变化,第一点便是全部种族的解锁。

  第二点,是新的 AlphaStar 已经能打许多不同的天梯地图:

  第三点,也是非常重要的一点,AI 的手速和视野,都回到了和人类同样的起跑线上。

  1 月和人类职业选手对战过后,AlphaStar 曾经受到了严重的质疑,APM 最高飙到了 1500 以上,相当于每秒 25 次操作,并且维持了 5 秒。

  相比之下,人类选手即便能短暂地爆发到 800+,通常也只有几分之一秒。

  DeepMind 说,这次进入天梯的 AlphaStar,手速有了更加严格的限制。

  而在视野上,AI 将会与人类玩家的视角一样,不会接收到对手的信息,除非对手出现在视野之内。并且,也只能把各种单位移到视野之内的地方。

  走,和 AlphaStar 匹配一波

  那么,AlphaStar 在哪里呢?

  DeepMind 说,它们会在最新版本的星际 2 里面出现,只会在 1v1 天梯里匹配。

  为什么是“它们”?AlphaStar 并不是一只 AI。是许多个测试版本,会集体涌入天梯。

  (其实,1 月 TLO 和 MaNa 面对的也不是一只 AI,每一局对手都是全新的。)

  匹配规则,和正常的比赛一样。人类与 AI 对战的输赢,也会影响 MMR。

  不过,人类玩家不会知道对面是不是 AI,它们都是匿名的。

  那为什么要匿名?

  团队说,DeepMind 在测试各种版本的表现,要给 AI 做一个 Benchmark (基线) 。

  所以,希望对面的人类玩家,都用常见的策略组合去打。匿名的话,玩家不受到对手身份的影像,能让 AI 的游戏体验最大限度地接近普通的 1v1 天梯赛。

  除此之外,匿名还有助于保证每场比赛都在相同的条件下进行。

  可是,AlphaStar 连职业选手都不放在眼里,打业余玩家岂不是白给?

  可以不去当炮灰么?

  可以,只有选择“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,会不会越打越强啊?

  DeepMind 说不会,这一轮人机对战的数据,只会用来分析和评估 AI 的表现,不会拿来训练。

  团队说,目前 AlphaStar 只用人类和人类的天梯比赛、以及 AI 与 AI 之间的比赛,作为训练数据。

  不过,现在只有欧服玩家才可能遇到 AlphaStar。所以在 AI 大举入侵国服之前,各位想不想跑到欧服去试一波?

  一切为了通用人工智能

  显然,DeepMind 此举是为了研究。

  他们表示,在 AlphaStar 打完足够多的比赛后,会利用这些结果为研究人工智能”添砖加瓦“。

  之后,会发表经过同行评审的论文来公布研究结果,也将公布人机比赛的回放。

  作为一款即时战略(RTS)游戏,星际 2 要求玩家能够处理“不完美信息博弈”,这与下围棋的 AI 有很大不同。

  在围棋等棋类环境中,玩家做决策之前,所有的信息都能直接看到。在围棋里,动作空间只有 361 种;

  而星际 2 中,动作空间大约是 10^26,“战争迷雾”也会让你无法看到对方的操作、阴影中有哪些单位。

  这意味着玩家的规划、决策、行动,要一段时间后才能看到结果。这类问题在现实世界中具有重要意义,也是打造通用人工智能过程中非常好的试炼场。

  此外,AlphaStar 的可能性,也不仅限于星际2。

  DeepMind CEO 哈萨比斯说,AlphaStar 的技术未来可用于预测天气、气候建模等需要 very long sequences 的应用场景。

  关于 AlphaStar 的更多技术实现细节、打败人类高手的过程记录,请看量子位先前报道:

  1-10 落败,5 分钟崩盘!星际 2 职业高手史上首次被 AI 击溃,AlphaStar 一战成名

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  量子位 QbitAI · 头条号签约作者


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