昨天的Blizzcon開幕式上的陌生人宣布之一是DeepMind，這是3月擊敗Go Go Grandmaster Lee Sedol的Alphago計算機背後的Google子公司，將試圖在不久的將來擊敗人類的對手。在當今有關該主題的小組中，DeepMind的主要研究科學家Oriol Vinyals解釋瞭如何以及為何如此困難，以及宣布明年年初的其他AI研究人員宣布API。
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Vinyals說，儘管像AI這樣的複雜遊戲被AI破解了，但Starcraft在計算機之前必須處理的幾個概念。
戰爭的霧引入了不完美的信息的概念，遊戲的經濟涉及資源管理和擴張和防禦的權衡，而一切都發生在需要層次行動的大型行動空間上。但是，即使是遊戲的基本特徵，也對完全空白的AI構成了挑戰，例如三場不對稱比賽的長處和劣勢，權衡了長期目標與短期微觀勝利以及球員和敵人的實時行動。
暴雪的高級軟件工程師Kevin Calderone解釋說，DeepMind使用一種無腳本的AI形式，該形式依賴於與人類相比以遠高於加速的速度學習的AI，但仍使用許多相同的過程。
為了幫助它與星際爭霸的所有這些方面達成協議，團隊為AI建立了一個學習環境- 它在其中發送單位，使用上述幾個不同的指標觀察他們的進度，如上所述，分析了他們的行動成功並評估。它可以做得更好 - 並讓IT分析實際上是好人球員的重播。
這是您在家中謙虛的球員可以成為該計劃的一部分的地方，因為Calderone只是在梯子上玩耍，您的重播可以添加到DeepMind的數據存儲庫中，以使您的sift逐漸通過行為模式。
Calderone提到了當前的AI-Brood War編程場景 - 自從宣布與DeepMind的團隊合作以製作可以玩星際爭霸的AI以來，暴風雪一直很安靜 - 將受益於2017年第一季度的官方Starcraft 2 API。如果他們想嘗試將自己的進度移植到該系列的旗艦標題中。
人工智能研究人員一直在人工智能和互動數字娛樂的年度上進行自己的矽戰爭星際爭霸AI錦標賽十多年來，到目前為止，針對人類對手的比賽尚未產生任何最高機器人。
Vinyals說：“雖然我們能夠在Starcraft II比賽中挑戰專業人類球員還有很長的路要走，我們希望我們與暴雪所做的工作將成為更廣泛的有用的測試平台AI研究社區。”
