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DeepMind在开发人工智能方面的最新成果可在《星际争霸2》中击败世界一流的玩家，这引起了很多轰动。 DeepMind称其为重大突破，但其他人则认为这是作弊，不公平和超人。
DeepMind的StarCraft播放机器人AlphaStar使用深度学习，这是AI的流行领域，程序员在其中通过提供大量示例来开发其AI模型的行为。 AlphaStar首先在暴雪发布的大型人类游戏数据数据库上进行了培训，并针对自己进行了数百万场游戏，以学习和掌握《星际争霸》的规则。 然后它与人类对抗，在与世界冠军对抗之前席卷了DeepMind自己的业余玩家。
当AlphaStar击败世界上最好的两家游戏公司TLO和MaNa时，我们有理由相信人工智能行业已经超越了一个里程碑。 DeepMind在博客文章中称AlphaStar“是我们创建智能系统的使命的一步，这一系统将有一天帮助我们为世界上一些最重要和最基本的科学问题提供新颖的解决方案。”
但是随后提出了批评。
不公平的优势
评论家声称，AlphaStar具有几个特征，使其成为对人类的不公平对手。
首先，AlphaStar飞速发展。 DeepMind的工程师表示，他们妨碍了AlphaStar，以防止其执行超出人类能力的动作。 但是人类玩家会进行大量的垃圾邮件点击或毫无价值的冲动行为，也没有背后的思考。
例如，当玩家想要命令其单位移动到某个地点或攻击敌人时，他们经常在同一地点或通往目的地的轨迹上反复单击，因为这给人一种错误的感觉，即单击会加快动作速度。 实际上，这些单元仅执行最新的命令，而将忽略先前的命令。 相反，AlphaStar的一举一动都是精确的。
批评家认为，这种失配使AlphaStar以超人的方式对游戏进行微管理。 例如，在涉及许多单位的大型战斗中，AlphaStar可以以速度和精度向每个单位发出单独的命令，这是人类对手无法做到的。 在对AlphaStar的性能进行分析时，ArsTechnica的Timothy B. Lee描述了几种AlphaStar的速度和精度会给它带来不公平优势的情况。
其他分析师指出，AlphaStar比人类玩家获得更多的信息。 击败MaNa和TLO的机器人版本可以访问整个地图，而不是像人类玩家那样看到监视器在战场上的价值。 但是它仍然受到“战争迷雾”的限制，这意味着它无法从没有活动单位的地区提取信息。
还有一些人批评AlphaStar的局限性：它只能作为Protoss玩，这是《星际争霸》中的三场比赛之一，并且只能在游戏的许多地图中之一。 给定一个新的种族和地图，AlphaStar可能会击败业余人类对手，因为从AI的角度来看，这就像玩完全不同的游戏。
什么是公平竞争？
DeepMind仍未发布技术细节，但有些人怀疑AlphaStar可能不必像人类那样处理原始像素，而是可以通过API（应用程序编程接口）访问原始游戏数据。
谢谢！ 但这并不能说明与专家抗衡的特定软件是否使用了像素或预先准备好的APi东西，它们既可用，但又有很大不同
-Gary Marcus（@GaryMarcus）2019年1月31日
Ars的Timothy B. Lee得出了这样的结论：“公平竞争的最终方法是让AlphaStar使用与人类玩家完全相同的用户界面。” 这意味着，就像人类玩家盯着计算机显示器一样，人工智能将只能访问游戏的图形，并且必须模拟击键，鼠标单击和滚动，而不是通过API调用与游戏进行交互。
如果我们期望人工智能能够复制人的大脑并准确感知，那么这将是一个公平的点。 但是深度学习和神经网络仍然是AI的最前沿，它们具有明显的局限性，使它们无法重现某些最基本的人类功能。
深度学习是狭窄的AI，这意味着它非常擅长执行特定任务，例如标记图像或识别语音，但是却无法概括任务或将其知识转移到其他领域。 您拓宽问题域的范围越广，则AI的功能越受限制，并且需要的培训也就越多。 因此，AlphaStar将无法再玩其他RTS游戏，例如Warcraft 3或Heroes of Heroes。
AlphaStar还花费了200年的游戏时间来单人掌握Protoss。 要学会玩《星际争霸》的另外两场比赛《人族》或《虫族》，可能会花很多时间。 相反，人类玩家可以将他们从一种游戏中获得的知识迅速移植到另一种游戏中。
我们距通用人工智能（至少可以与人类的认知能力相称）相距至少几十年。 一些科学家认为，我们将永远不会成功地复制人类的大脑。
但是狭窄的AI非常擅长以非常快的速度处理大量信息。 这就是AlphaStar可以同时处理整个《星际争霸》地图的原因。 《星际争霸》的设计师可以对游戏进行修改，以向玩家提供游戏地图的完整视图，但是这可能会使玩家感到困惑，而不是帮助他们。 也可以让人类访问原始游戏数据，但这也无济于事。
人类处理数据的速度很慢，但是具有常识和抽象思维能力，使他们能够在没有完整信息的情况下进行计划和决策。 这就是为什么他们更喜欢只看有限的地图，而只专注于战场的一个部分。 同时，他们对游戏其他部分的情况有所了解，并可以制定总体游戏计划。
是AlphaStar作弊吗？
鉴于AI和人脑之间的差异，可以公平地说批评者的评估是正确的：DeepMind通过将竞争限制在单个地图和单个种族中来操纵支持AlphaStar的竞争。 但是有关AlphaStar的辩论可以使我们得出一些非常重要的结论。
首先，游戏的重点不应是检查AI是否可以像人一样单击和滚动。 相反，我们应该专注于AI在提供不完善信息并需要实时决策的游戏中的表现。 在这方面，AlphaStar做得很好。
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其次，《星际争霸》可能不是测试AI的战略和计划能力的最佳场所。 正如一位分析师指出的那样，“星际争霸II是一款可以被机械完美打破的游戏。” 这意味着AI可以凭借其超人的速度和手术精度来弥补其较差的战略技能。
最后，人工智能和人类智能是如此不同，以至于不可能在两者之间建立一个公平的竞争环境。 规则的最小更改会使游戏迅速向一侧或另一侧倾斜，从而使比赛变得不公平。
我们应该寻找可以释放和测试AI的全部潜能的环境和设置，而不是因为人为的限制而放慢AI。 当人类与人工智能合作而不是竞争时，他们会取得什么成就？
