谷歌由于一個原因，DeepMind分區(qū)在今年年初的主要頭條中占主導地位，即AlphaGo。今天，DeepMind將注意力轉移到了《星際爭霸2》。

不久前，DeepMind宣布已與暴雪娛樂正式達成協議，為人工智能研究人員開發(fā)界面，讓他們的機器學習軟件與游戲接口。這家倫敦公司于2014年被谷歌收購，尚未開發(fā)出可以播放《星際爭霸》的軟件。

DeepMind研究科學家Oriol＆middot;韋亞斯在他的博客中表示，為了嘗試挑戰(zhàn)真正的人類職業(yè)球員，目前的成績遠遠不夠。但可以看出《星際爭霸》確實是他們突破的目標。

魏亞思認為《星際爭霸》比國際象棋和圍棋更能模擬現實世界的混亂，這就是為什么它吸引了AI專家的注意力。如果您希望AI能夠播放《星際》，除了能夠有效使用內存之外，您還需要制定長期計劃并根據最新情況更改計劃。如果您開發(fā)機器學習系統(tǒng)來學習《星際》的技術，那么這項技術將能夠使用真實世界的任務執(zhí)行。

任何玩過《星際》的人都知道游戲中的三場比賽都有自己的觀點和缺點。游戲的核心是玩家對經濟的控制，擴張＆mdash;生產＆mdash;征服是游戲的主題。在選擇策略時，通常需要修改通過調查獲得的信息，這對于普通玩家來說并不容易，更不用說通過軟件了。

微軟首席執(zhí)行官納德拉不同意谷歌的計劃。他們認為，開發(fā)人工智能來解決一些緊迫的問題，如社會和競爭問題，是開發(fā)人工智能的意義，而不是在游戲中擊敗人類。

然而，在人工智能研究過程中，游戲一直是一個重要的測試標準。在20世紀90年代中期，IBM開發(fā)的深藍系統(tǒng)多次擊敗國際象棋冠軍加里卡斯帕羅夫。 2011年，IBM Watson在Jeopardy秀中擊敗了人類，這標志著IBM自然語言處理技術的重大突破。在2015年，由DeepMind開發(fā)的軟件是自學成才的，可以播放十多個復古的Atari游戲，例如《Breakout》，玩得和人類一樣好，甚至更好。 2016年3月，由DeepMind開發(fā)的AlphaGo系統(tǒng)擊敗了世界冠軍賽。

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