穀歌DeepMind繼AlphaGo之後，準備用AI挑戰遊戲《星際爭霸》
Oriol Vinyals曾是1990年代西班牙《星際爭霸》全國冠軍。在他看來，這款科幻策略遊戲讓他在生活中擁有了更強的戰略思維。不可否認，Vinyals的戰略思維也獲得了回報：在巴塞羅完成電信工程和數學的學習後，
如今，他再次跟《星際爭霸》打起了交道。但這一次他不是玩家，而是要教機器人怎麼玩這個遊戲，
DeepMind與《星際爭霸》的開發商暴雪展開合作，讓人工智慧研究人員從以往數百萬次對戰中進行學習。他們的目標之一，就是開發一套可以擊敗人類的人工智慧系統，就像曾打敗了圍棋世界冠軍李世乭和柯潔的AlphaGo。而最終的目標是將這一技術應用于現實世界，而不僅僅停留在遊戲層面。
暴雪首席軟體工程師Jacob Repp表示：“我們正試圖理解人類大腦的工作方式。 如果我們能得到這種高品質的資料流程-——人類玩兒遊戲時的原始輸入及其結果 ——這對行為研究的人來說是非常有用的資料。”
《星際爭霸2》對人工智慧研究人員來說是個有趣的挑戰。
暴雪已經使用神經網路來評估玩家技能，而其依據是他們鍵盤和滑鼠的輸入資訊、排兵佈陣的方法以及玩遊戲的效率等，
但是，想要讓人工智慧玩《星際爭霸2》，就必須讓他們“看到”遊戲中的3D地圖，並快速準確地對其進行解讀。
DeepMind的首次測試，涉及到神經網路和人工智慧的訓練，之後再將其應用投入到遊戲中。
在加入DeepMind之前，Vinyals曾開發圖片搜索功能和Gmail的“智慧回復”功能。該團隊還致力於語音辨識，讓人工智慧記住不同人的說話方式，從而完成在再次遇到該聲音時，可以完成識別。
“在《星際爭霸2》中，這也是需要解決的問題。”Vinyals說。對人工智慧來說，記住他們遇到的東西，同時理解行為意義，就需要使用LSTM神經網路。“電腦可以把某個資料的記憶保留數十年的時間，但現在，這種記憶不僅需要保存，在未來需要之時還能完成資訊調取。”
當然現在星際人工智慧的研究，還處於早期的階段。最近在首爾的一場競賽中，《星際爭霸》職業玩家宋炳具用了不到半小時就擊敗了4個人工智慧機器人。但他也表示，機器人的防守打法“有時候讓人震驚”。
雖然過去20年Vinyals玩《星際爭霸》機會並不多，但這位前西班牙冠軍卻對自己的《星際爭霸》技術滿懷信心。
“電腦可以把某個資料的記憶保留數十年的時間，但現在，這種記憶不僅需要保存，在未來需要之時還能完成資訊調取。”當然現在星際人工智慧的研究，還處於早期的階段。最近在首爾的一場競賽中，《星際爭霸》職業玩家宋炳具用了不到半小時就擊敗了4個人工智慧機器人。但他也表示，機器人的防守打法“有時候讓人震驚”。
雖然過去20年Vinyals玩《星際爭霸》機會並不多，但這位前西班牙冠軍卻對自己的《星際爭霸》技術滿懷信心。