《星际争霸2》血虐职业选手的电脑AI,正伪装成普通人在欧服等你

深圳新闻 浏览(1900)

如果你以后在欧洲服务《星际争霸2》玩,你想在聊天窗口中给他喷两句话,但你不能回想起生活,你要小心,你可能不是一个活人。是着名的星际AI“AlphaStar”。

难道你不记得“AlphaStar”吗?这是由DeepMind在《星际争霸2》项目上专门开发的战斗AI。在今年年初,已经有星际职业球员感到害怕被人工智能主宰。神族专业玩家TLO和MaNa在半个月内被电脑殴打10-1。唯一的胜利就是在比赛中。只是在规则的最终调整之后,这意味着他们几乎没有给AlphaStar带来任何麻烦。

bc60324bae574f5a92ff0fc50284fa3f

在过去,当Alpha狗在连续两届世界锦标赛中击败李世石和柯杰时,人们会觉得有更多的可能性,如《星际争霸2》。需要更高强度和预判的游戏将是不可战胜的项目。但AlphaStar的出现证明了我们的错误。

现在,作为一个普通人,你有机会体验这些世界冠军和职业球员的痛苦。

根据DeepMind开发团队在暴雪官方社区发布的公告《星际争霸2》,“作为正在进行的人工智能研究的一部分,由DeepMind团队开发的AlphaStar beta将很快加入欧洲服务阶梯进行小型战斗。范围测试。“

c5b0f7a984ab405b938a2e179c968972

任何想参与其中的玩家都可以在游戏1V1选项中选择“DeepMind选择加入”,以便有机会与AI竞争。但也许考虑到测试的真实性主要是为了避免人工智能已知的弱行为的“专门策略”,试图追求更逼真的对抗效果,开发团队将确保玩家不会在他们何时知道自己战斗AlphaStar已经匹配。也就是说,一旦你在设置中允许它,AI将以匿名方式与玩家对战,以确保在相同条件下执行所有测试。

“DeepMind目前对评估AlphaStar在日常比赛中的表现非常感兴趣,并且使AlphaStar匿名有助于确保它是一个可控的测试,以便实验过程更接近梯子上的每日1V1比赛,这对于参加测试的球员。更公平。“暴雪《星际争霸2》官方社区解释了这一点。

目前,暴雪尚未透露此测试的具体开放日期以及与AI匹配的频率。测试的具体操作还需要双方进一步协调,但这个计划似乎已得到修复。

583fb865d24b4912bb9ece3848e78b40

当AlphaStar与专业的MaNa对战时,追逐华丽多线作战的浪潮轻易摧毁了MaNa升级的进攻和防守集群的分叉和不朽。在操作方面,AI仍具有绝对优势

对于玩家关心的阶梯排名系统,暴雪正式表示,除了这个测试之外,梯子的升力将根据正常游戏的结果来确定,“就像梯子上的任何其他游戏一样。”/p>

该测试不是AI人机首次面对质量测试。相比之下,OpenAI团队的DOTA2智能程序于今年4月向普通玩家开放。事实证明,大多数球员在测试开始时“盲目而自信,并且毫无准备”。在测试的早期,AI的获胜率曾一度保持在100%,甚至高达99.4%。

这种获胜率有点令人震惊,但人类也在测试过程中展示了我们最大的“优势”。极快的应变,以及总结经验的能力。在严格的测试约束下,玩家通过战斗视频重播,也总结了AI在某些特定链接中暴露出来的问题,并对此进行了“关键打击”,并取得了部分胜利,尽管只有最终的人类获得42胜。

2b3ccda9103d4ae184bca16ba668e268

在针对普通玩家的OpenAI公开赛中,它获得了7215胜42负。在失去的游戏中,一些掌握了AI战术漏洞的团队经常出现在排行榜的最前沿,而其他人在面对AI的优势时没有任何帮助空间

这种策略与我们在过去几十年中在动画,电影和小说中想象的“人类战争机器人”的故事完全相同。有些人可能会担心AI面对人工智能过度开发的负面影响,但这种测试的经验在某种程度上是正确人类策略的预演。这种预防措施可能不会更深入。真相。

专注于对AlphaStar和人类的这种匿名盲测,很多人认为这种方法对人类是有害的,因为我们试图像Dota2那样赢得比赛,这也让我们失去了最大的。优点。但从另一个角度来看,这种方法也有积极的一面:玩家不会对人工智能游戏感到紧张,但可能拥有自己的全部实力。

29ec98aa7c4940dba3e0785c83f55d76

国内着名的星际评论黄旭东在年初评论AlphaStar以10-1战胜人类玩家时也提到:电脑AI没有心态波动,人类玩家将无法承受对手的压力, AI也会受到以前的输赢影响,AI根本就没有这样的担忧。同样,柯杰在谈到他与阿尔法狗的比赛时谈到了情绪波动的影响。因此,这个实验使用匿名盲测,这也可能对人类玩家有好的一面。

c91907483f1745ba93de8ad80c0cc501

在比赛期间,你的比赛会受到心理波动的影响吗?在输给AlphaStar之后看看MaNa的表达。

另一件值得我们运气的事情是,参与测试的AlphaStar有一个固定的版本。潜台词是AlphaStar不会在战斗中学习和发展人类行为者的行为。到目前为止,他所经历的所有学习都是不断观看人类游戏视频,或者与自己对抗。

我们希望人工智能学得更快或更慢吗?我们仍然很难得到这个问题的明确答案。在社会发展的过程中,人类无数次地面临着自我肯定和自我否定。这种纠缠是情感的独特表达。与人工智能相比,这是我们的劣势,但它也是我们最大的优势。

393afc1133bf416f96cc0e5d17cec4a1