AI自學電競 撼贏世界冠軍

人工智能（AI）繼早前征服圍棋界後，最近更進一步挑戰更複雜的電競遊戲。電動車公司Tesla創辦人馬斯克支持的人工智能團隊OpenAI派出機械人，只學了兩周便擊敗電競遊戲《Dota 2》世界冠軍，震驚科技界及電競界。

《Dota 2》近日舉辦世界賽，其中一場表演賽由OpenAI與曾獲世界冠軍的烏克蘭職業玩家登迪作一對一決鬥，雙方原定比賽3場，登迪在首場不到10分鐘便被擊倒，他在第2場途中棄權，並拒絕進行第3場。他賽後表示AI實力太強，操作感覺不像人類，沒有任何出錯的空間，自言要多加練習，且在初段保持領先才有望擊敗它。

左右互搏練技巧 劍指團體賽

OpenAI賽前接受了1,000次比賽的訓練，並已打敗多位職業玩家，共同創辦人兼科技總監布羅克曼表示，該AI透過與實力相若的機械人對戰練習「自學」，只用兩周便擊敗世界冠軍，「我們沒為它輸入任何對戰策略，完全是靠『左右互搏』自行學習遊戲技巧，直至技術達到世界一流水準。雖然在許多方面仍有限制，但在比賽擊敗頂級電競選手絕對沒問題。」研究員希望OpenAI下一步將發展5個AI組隊，於《Dota 2》團體賽對戰5名人類高手隊伍，未來目標是成為一款通用學習系統，藉學習更複雜知識，處理現實世界的任務。

DeepMind也參與 睇片學戰術

無獨有偶，Google旗下DeepMind人工智能AlphaGo繼完勝圍棋高手後，亦把戰場移師到另一經典即時戰略遊戲《StarCraft II》，它們近日宣布與《StarCraft II》開發商暴雪合作，共同開發多款工具，目標是訓練AI與人類對戰。DeepMind創造資料庫收集50萬場比賽影像，讓AI「讀歷史」學習人類戰術，並通過一系列強化學習小遊戲增強各方面範疇。AI經過訓練後，已擁快速收集資源和建造設備能力，但探索還處於非常早期的階段，離擊敗資深高手還有相當大距離。

難預測變動大 《StarCraft II》不易征服

《StarCraft》於1998年推出，2010年推出續作。玩家可採用人類、蟲族及神族與電腦系統或其他玩家對戰。其操作複雜性和可玩策略性被最譽為是即時戰略遊戲的經典，因而吸引DeepMind企圖征服。

在圍棋比賽中，選手可看到對手每步行動，但在《StarCraft》中，玩家不能知曉對手所有策略，需要於有限資訊下尋找綫索來預測對方行動，考驗臨場應變，故AI需要的計算能力比AlphaGo高數百倍。DeepMind研究員稱，圍棋落點可能性為10的170次方，估計《StarCraft》的複雜度至少要在後面加上100個零。分析指，DeepMind望藉挑戰即時戰略遊戲，以訓練AI的記憶力、規劃力、團體合作能力及動作連貫性，以訓練更發達的AI。

資料整理︰吳浩南

編輯︰梁偉澄