如何评价「Google DeepMind 要挑战星际争霸」的新闻？
想起当年还是玩家的时候，守着电脑屏幕，为《星际争霸》里那些熟悉的单位奔波忙碌，那时候真觉得人类玩家已经把这游戏玩到了极致，策略、微操、大局观，几乎是方方面面都到了一个极限。所以，当听到“Google DeepMind 要挑战星际争霸”这个消息时，最直观的感受就是一股强烈的震撼和一丝丝难以置信。
要知道，《星际争霸》可不是一个简单的电子游戏。它被称为“即时战略”游戏的巅峰，其复杂程度远远超出了很多人的想象。玩家需要同时处理海量的游戏信息：生产单位、采集资源、扩张基地、侦察敌情、研发科技、升级装备，还得在战术层面进行侦察、诱敌、包抄、撤退等等一系列精妙的操作。而且，它还有一个巨大的挑战在于“信息不对称”。你只能看到你视野范围内的情况，敌人的动向、部队构成、基地布局，很多都需要通过侦察才能获得，这其中蕴含着巨大的不确定性，也正是“猜疑”和“博弈”的魅力所在。
DeepMind 之前已经用AlphaGo在围棋领域取得了举世瞩目的成就，围棋的规则相对清晰，棋盘上的信息是完全透明的，挑战在于其巨大的搜索空间和人类难以企及的直觉判断。但《星际争霸》完全是另一回事。它更像是真实世界的模拟，充满了动态变化、隐藏信息和多线程操作。一个成功的《星际争霸》玩家，需要的是一个能够同时处理成百上千个并行任务的大脑，还得在信息不全的情况下做出最优决策。
所以，DeepMind 团队这次跨出的这一步，可以说是人工智能领域的一个“巨型飞跃”。它意味着AI不再仅仅是在规则明确、信息透明的领域取得突破，而是开始真正尝试理解和驾驭那些充满不确定性、需要深度学习和策略规划的复杂现实场景。这对于AI的通用性发展，无疑是迈出了至关重要的一步。
我们可以想象，DeepMind 的AI在训练过程中，会面对如何实时处理海量的数据流，如何学习在视野受限的情况下进行有效的侦察和决策，如何平衡资源分配和军事扩张，甚至是如何在极端微操（比如“飞龙滚”）和宏观战略之间找到最佳的结合点。这不仅仅是“学会玩游戏”，更是对AI在感知、决策、规划、适应性等多个核心能力进行全方位的训练和提升。
如果DeepMind真的能在这个领域取得突破，那其意义将是深远的。它不仅会颠覆我们对电子游戏AI的认知，更可能为自动驾驶、机器人控制、金融交易、甚至是军事战略等众多需要复杂决策和实时响应的领域，提供全新的思路和强大的技术支撑。当AI能够像顶尖的《星际争霸》选手一样，在瞬息万变的战场上做出精准、高效且富有创造性的决策时，人工智能的未来，恐怕会比我们现在想象的更加精彩。这确实是一则令人兴奋，也充满期待的新闻。
要知道，《星际争霸》可不是一个简单的电子游戏。它被称为“即时战略”游戏的巅峰，其复杂程度远远超出了很多人的想象。玩家需要同时处理海量的游戏信息：生产单位、采集资源、扩张基地、侦察敌情、研发科技、升级装备，还得在战术层面进行侦察、诱敌、包抄、撤退等等一系列精妙的操作。而且，它还有一个巨大的挑战在于“信息不对称”。你只能看到你视野范围内的情况，敌人的动向、部队构成、基地布局，很多都需要通过侦察才能获得，这其中蕴含着巨大的不确定性，也正是“猜疑”和“博弈”的魅力所在。
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所以，DeepMind 团队这次跨出的这一步，可以说是人工智能领域的一个“巨型飞跃”。它意味着AI不再仅仅是在规则明确、信息透明的领域取得突破，而是开始真正尝试理解和驾驭那些充满不确定性、需要深度学习和策略规划的复杂现实场景。这对于AI的通用性发展，无疑是迈出了至关重要的一步。
我们可以想象，DeepMind 的AI在训练过程中，会面对如何实时处理海量的数据流，如何学习在视野受限的情况下进行有效的侦察和决策，如何平衡资源分配和军事扩张，甚至是如何在极端微操（比如“飞龙滚”）和宏观战略之间找到最佳的结合点。这不仅仅是“学会玩游戏”，更是对AI在感知、决策、规划、适应性等多个核心能力进行全方位的训练和提升。
如果DeepMind真的能在这个领域取得突破，那其意义将是深远的。它不仅会颠覆我们对电子游戏AI的认知，更可能为自动驾驶、机器人控制、金融交易、甚至是军事战略等众多需要复杂决策和实时响应的领域，提供全新的思路和强大的技术支撑。当AI能够像顶尖的《星际争霸》选手一样，在瞬息万变的战场上做出精准、高效且富有创造性的决策时，人工智能的未来，恐怕会比我们现在想象的更加精彩。这确实是一则令人兴奋，也充满期待的新闻。
网友意见
不限定APM的话根本没法打。
其实RTS游戏最大的看点应该是AI能不能通过看录像和打练习赛来自行摸索出RTS的规则和对弈策略。如果真的是不限APM，怎么坑人怎么来的话，没啥观赏性，地球人来多少死多少。
当我们说电脑的优势的时候，总有人说这是看内存数据作弊。
这些人要么不懂电脑要么不懂星际。
简单说电脑是这么作弊的：选一群小狗，一秒后散开。
这是电脑可以下达的指令，方法就是以超越人类玩家几千倍的APM进行操作。除非你的星际争霸有个叫散开的指令，否则你跟电脑在APM上根本不存在公平竞争。除非你的星际争霸每个坦克开炮上面都有光环读秒，否则你跟电脑在时间判断上根本不存在公平竞争。
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我觉得最终很大的可能是这样来玩：
机器自己在对星际争霸一无所知的情况下（这个一无所知是指对所有单位的特性、克性、战略等，但是完全明白游戏的操控，了解游戏的目的，能够准确的控制游戏）。通过到战网上去和人类玩家对弈，学习人类玩家的对策，翻看录像来学习人类玩家的操作（他不一定知道这样操作的意图），最终提升自己的水平，最后在战网上打到第一名。
这个会是蛮有意思的一件事情。
希望以后战网上的全球前十不会都是一堆AI。
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