丹麦哥本哈根信息技术大学的塞巴斯蒂安·里斯(Sebastian Risi)表示：“这看起来是向前迈出的一大步。我们不知道这其间有多少创新，但培训AI的方式似乎是关键。”里斯的同事尼尔斯·贾斯特森（Niels Justesen）说:“我没想到会发生这样的事情，尤其是因为之前的端到端学习《星际争霸》的尝试远远没有达到人类的水平。”
残酷的强化学习AI竞技场
最终，这类工作的最终目标不是利用AI在视频游戏中击败人类，而是改进AI的训练方法，尤其是为了创建能够在《星际争霸》等复杂虚拟环境中运行的系统。
为了训练AlphaStar,DeepMind的研究人员使用了被称为强化学习的方法。AI智能体基本上是通过反复尝试才能达到某些目标，比如赢球或者仅仅是生存下去。它们首先通过模仿人类玩家来学习，然后在类似竞技比赛中相互对决。最强的AI会存活下来，最弱的则被淘汰。DeepMind估计，其每个AlphaStar智能体都以这种方式积累了大约200年的游戏时间，游戏速度也在加快。
DeepMind很清楚自己开展这项工作的目标。AlphaStar项目联合负责人奥里尔·维尼亚斯(Oriol Vinyals)说：“首先，也是最重要的，DeepMind的任务是建立通用AI，它可以执行人类所能完成的任何心理任务。要实现这个目标，最重要的就是对我们的AI智能体在各种任务中的表现进行基准测试。”
科技媒体Engadget评论道，谷歌旗下的AI子公司DeepMind已经转向电脑游戏，其AI系统始终在进行微调，以适应《星际争霸2》。今天的《星际争霸2》比赛，是AlphaStar与职业玩家的第一次正面交锋。在两场五局的系列比赛中，AlphaStar战胜了职业选手TLO和MaNa，赢得了10场胜利。而在连续十次失利后，人类玩家终于赢得了最后一场比赛。
DeepMind的野心
曼城9-0伯顿 北京时间1月10日凌晨3点45分，2018/19赛季英格兰联赛杯半决赛首回合继续进行角逐，曼城坐镇伊蒂哈德球场迎战英甲球队伯顿。上半时，德布劳内头球首开纪录，随后热苏斯连进两球
