谈到为何选择《星际争霸2》,Oriol表示游戏有着许多不可预期的要素,例如战争迷雾、三大特色强烈的种族、各种需要考量的资源限制,以及战略意义重于微操作的特性等,对于DeepMind来说是很好的学习标的。而DeepMind团队现在可能要解决的问题,可能在于如何让人工智慧得以学会在游戏中记忆关键情报(例如对方优先盖了什么建筑)、要怎么样运用手上资源进行战略规划(因为对方盖了某个建筑,思考应对方法),并学习类似人类想像力的能力。
《星际争霸2》资深软体工程师Kevin Calderone是这次参与DeepMind合作计画的Blizzard工作人员,他表示目前游戏中的AI是已经写好的脚本,而DeepMind要达到的远远不止于此。
这张图可以帮助玩家了解DeepMind 在游戏中看到的画面是怎么样的
Blizzard预计在2017年第一季推出官方版《星际争霸2》API,让对此计画有兴趣的科学家与一般玩家皆能参与。对于玩家来说,具体方式是透过参与对战产出Replay,进而让DeepMind有更多资料可以进行学习。
若一切如预期般顺利发展,Kevin 指出DeepMind 未来可能可以扮演玩家教练的身分,帮助玩家快速上手游戏,此外对于游戏平衡的测试也会大有助益。
在这次活动的最后,知名星际玩家Dan Stemkoski(Artosis)提出了一个相当有趣的问题,他指出往后若玩家有机会与DeepMind 的AI 进行对战,在多线处理上是否会吃大亏?对此Google 团队则是表示,其实可以想像DeepMind 就跟一般玩家坐在电脑前面一样,除了能够直接接收特定数据之外,各个区域的侦测、移动或是生产资源等,一样需要进行拖曳、点击等指令操作来实现。此外DeepMind 在APM 上将有所限制,确保双方的对战是公平的状态。
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