by 年初，Google的阿爾法狗（AlphaGo）震驚了全世界， 關于人工智能的討論也來到了頂峰，擊敗最優秀的人類棋手，這個充滿了傳奇色彩的事件其實讓很多人高估了人工智能的威力。在那之后，就有很多消息稱，阿爾法狗接下來要挑戰《星際爭霸2》，人工智能戰勝職業選手指日可待。
今年3月，很多中國媒體更是報道，在WCS中國站決賽上，暴雪娛樂制作總監Tim Morten親自確認，AlphaGo確認將挑戰《星際爭霸2》。
這個新聞有兩個疑點第一，幾乎沒有國外媒體以AlphaGo挑戰《星際爭霸2》為標題進行報道；第二，AlphaGo的名字也顯示了，這只是DeepMind為圍棋項目（英文Go）專門訓練的人工智能項目，如果挑戰星際，應該不會是這個名字。更準確的是當時《財富》的報道DeepMind的CEO，Demis Hassabis表示，《星際爭霸》是一個考慮中的有趣的挑戰。
現在，DeepMind和星際的緋聞終于可以落實了。DeepMind的工程師Oriol Vinyals在公司博客宣布，暴雪將和DeepMind展開合作，讓《星際爭霸2》成為人工智能和機器學習的研究環境，并在明年第一季度將這個環境開放給所有的人工智能研究者。也就是說，即使是DeepMindmmorpg 手遊的人工智能，也剛開始學習《星際爭霸2》。
Oriol Vinyals少年時期曾是西班牙的頂級《星際爭霸》玩家，他坦誠，要打敗人類職業選手，我們還有很長的路要走。
和回合制的圍棋不同，《星際爭霸》是即時戰略類游戲，游戲中，玩家需要從三個種族之中選擇一個進行游戲，而每個種族都有不同的優缺點。針對不同的情況快速反應，同時有對戰局的長期規劃，這對人工智能程序來說是個非常艱巨的挑戰。
在和李世石對弈時，AlphaGo借鑒了蒙特卡洛樹搜索算法，評估下一步的可能最優解（可以排除一些對自己不那么有利的可能），以減少搜索深度。即便如此，擁有超強計算能力的Alpha最新線上遊戲G遊戲平台安全性評估o落子前，還是需要很長的思考時間。
另外，和圍棋不同，在《星際爭霸》中，人工智能能獲取的對手的信息是有限的（比如游戲中未探索地區的戰爭迷霧，其中的情況對手是看不到的）2024推薦手遊。
你可能想到了《星際爭霸》中自帶的AI，也就是電腦玩家。它的工作機制其實和現在的人工智能完全不同，因為游戲里的AI 是直接從游戲代碼中獲取信息的，而且，它可以同時對所有單位下達指令，即使有些單位不在屏幕中。和人類玩家相比，它其實是在作弊。
DeepMind和暴雪的目標是訓練出遵守規則，同時可以和人類玩家一較高下的AI系統。
所以，DeepMind將和暴雪合作改進游戲環境，新的游戲界面將《遊戲電腦星際爭霸2》的游戲畫面簡化成基本的視覺圖形（如下圖），以供機器學習系統更好地學習，當然，這也就意味著，人工智能系統是以視覺而不是直接讀取游戲數據為基礎進行決策的，這和人類玩家完全一樣。
另外，暴雪還會提供游戲回放，以供人工智能系統學習。
暴雪和DeepMind 都明白，讓人工智能擊敗頂級的職業電競玩家還非常遙遠，不過就像AlphaGo 在很多人都不看好的情況下完勝李世石，這一天很可能會比大家想象中的早來一些。當然，DeepMind的終極目標是解決現實生活中的問題，而相比圍棋，《星際爭霸2》是一個和現實世界更接近的環境。
