圖片來源：視覺中國

【鈦媒體綜合】北京時間1月25日，DeepMind 的AI AlphaStar 首次亮相。DeepMind 在凌晨2:00起公布了其錄制的 AI 在《星際爭霸 2》中與2位職業選手的比賽過程：AlphaStar 分別以5:0的成績戰勝了兩位職業選手 TLO 和 MaNa 。

據科技媒體DeepTech深科技介紹，AlphaStar 與兩位職業選手的兩次比賽相隔了約兩周，可以看到經歷了從與 TLO 對戰時的菜鳥級別，AlphaStar 進化到完美操作的過程，尤其是與 MaNa 的對戰，已經初步顯示了可以超越人類極限的能力。由于時間限制，演示中并沒有播放所有比賽，而是在展示了另外一局比賽錄像后，給出了 TLO 五局全敗的戰績。不過所有的錄像都將在 DeepMind 官網上放出，供人下載。

除了此次比賽錄像，AlphaStar 還和職業選手 MaNa 在現場來了一局比賽，但以1：0的成績輸給了人類選手MaNa 。而且，雖然兩位職業選手以全敗告終，宣告了 AlphaStar 的實力已經不可同日而語，但現場表演賽充分暴露了 AlphaStar 目前的不足。

我們不難看出，盡管其神經網絡已經趨于長期優化，但似乎仍然會在一定程度上陷入局部最優，被人類發現固定模式，落入圈套。

比賽回放過程中，主持人問到 DeepMind 科學家，平時如何訓練 AlphaStar。DeepMind 科學家 Oriol Vinyals、David Silver 表示，首先是模仿學習，團隊從許多選手那里獲得了很多比賽回放資料，并試圖讓 AI 通過觀察一個人所處的環境，盡可能地模仿某個特定的動作，從而理解星際爭霸的基本知識。這其中所使用到的訓練資料不但包括專業選手，也包括業余選手。這是 AlphaStar 成型的第一步。

之后，團隊會使用一個稱為“Alpha League”的方法。在這個方法中，Alpha League 的第一個競爭對手就是從人類數據中訓練出來的神經網絡，然后進行一次又一次的迭代，產生新的 agent 和分支，用以壯大“Alpha League”。

Alpha League 示意圖（圖源：Youtube）

然后，這些 agent 通過強化學習過程與“Alpha League”中的其他競爭對手進行比賽，以便盡可能有效地擊敗所有這些不同的策略，此外，還可以通過調整它們的個人學習目標來鼓勵競爭對手朝著特定方式演進，比如說旨在獲得特定的獎勵。

最后，團隊在“Alpha League”中選擇了最不容易被利用的 agent，稱之為“the nash of League”。

鈦媒摘聲：

不要懼怕新的變化，不要對年輕人說不。他們可以提出一些你從來沒聽過的想法。我們也生活在互聯網上，可以享受他們的生活方式。如果我有時間，我就會刷直播。要對世界充滿好奇心，并從中找到樂趣。

——阿里巴巴CEO 張勇

中國、美國成為人工智能的領跑者，在人工智能技術浪潮發展中，需要確保各個國家都從中獲益，而不是由美國或歐美發展的人工智能的原則，需要抱有求同存異的心態。

——創新工場創始人兼CEO 李開復

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