另一个胜利的深心：在国际象棋和人工智能已经征服了星际争霸
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<月2017年，也就是一年多一点前，人工智能是尚未能够打败的专业球员。 但是不到一年的时间，因为这一障碍。 上个月在伦敦小组的英语部门研究的人工智能DeepMind悄悄地奠定了一个新的基石之间的战斗人员和计算机。 上星期四，她表明，实现在三个小时流在YouTube上，在其人类和机器人战斗的生命和死亡。
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<标Riedl副教授在格鲁吉亚技术学院，发现新闻的周四的惊心动魄的，但不是惊人的。 "我们已经达到了这一点，所以这只是一个时间问题。 在某种意义上来说，失败的人在游戏已经变得枯燥。"
<视频游戏就像星际争霸的数学要复杂得多的国际象棋或去。 数量有效的位置上去委员会是一个单元与170个零，相当于在星际争霸估计为1 270零，而不是更少。 建立和管理的军事单位在星际争霸需要玩家选择和执行许多其他的行动和作出的决定不能看见的每一个移动的对手。
<尽管有这些缺陷，Riedl和其他专家作为一个整体所作的工作表示欢迎DeepMind的。 "这是非常令人印象深刻，说："唐人街，一个研究员，该研究所的艾OpenAI工作上的机器人，玩魔兽争霸2，最有利于电子竞技游戏的世界。 的伎俩带视频游戏能有潜在的积极的副作用。 算法和代码，OpenAI用于发展的魔兽争霸的最后一年，取得了不同程度的成功已经适于使的手机器人更加灵活。
<然而，AlphaStar说明限制的现代系统各专门机学习，说朱利安Togelius，纽约大学教授和提交人的最近出版的一本书上的游戏和人工智能。 不像他的人手，新的冠军DeepMind可能没有发挥充满力量在不同的地图或在不同种族的外国人的游戏没有冗长的额外的培训。 他也不能玩跳棋，国际象棋或早期版本的星际争霸的。
<此无法处理，甚至有小小的惊喜是一个挑战，许多预期应用AI，例如自主的车辆或适应性强的机器人，其研究人员称之为人为的情报总局(AGI，AIS)。 更为显着之间的战斗人员和机器可以是一种竞赛，棋类游戏、视频游戏决赛龙与地下城了
<限制的高度专业化人工智能似乎是显而易见，当法力是在玩一个展览，游戏对AlphaStar，这是限于地图上的种类型的人，一个正方形的时间。 数据DeepMind显示，这几乎是一样好的一个节拍魔法在五个游戏。
<一个新的机器人迅速组建一支军队强大的足以粉碎你的对手人，但是魔法使用智能演习和经验的病变，以保持部队的大赦国际的。 延迟给他时间来收集它的军队和征服。
<以找到更多的有趣的新闻。
DeepMind打人在星际争霸
<流DeepMind显示，她的机器人与人工智能AlphaStar赢得职业球员在一个复杂的现实时战略(RTS)星际争霸二。 冠军的人，25岁格热戈日Coments从波兰飞分5:0. 看来，该软件用于学习机发现该战略未知的专业人员竞争对数百万的奖品，它们每年发布一个最有利可图的世界电子竞技游戏。 <<面src="https://www.youtube.com/embed/cUTMhmVh1qs"width="650"height="322"架边界="0"allowfullscreen="allowfullscreen"> <大段引用><"这不是像任何星际，这是我扮演说，"Comins名专业名称下魔法。 <壮举DeepMind是最复杂的，在很长的一连串事件，计算机实施的最佳世界中的人的游戏和我赢了。 跳棋下降，1994年，国际象棋在1997年，在2016年AlphaGo赢得了比赛。 机器人是星际争霸的最强大的球员全世界的人工智能；以及他的到来是等着.建议
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