※ 引述《dharma (达)》之铭言：
: 有人说可能是架设摄影机来观看萤幕画面
: 机械手臂操控键鼠(限制手速)
: 让AI能以最接近人类的方式来竞赛
: 也有人说是游戏内容会转换成给AI软件读取的资讯
: 类似下面影片这样
: https://www.youtube.com/watch?v=5iZlrBqDYPM
: 请问比赛方式有定案了吗
: thanks
刚好这个礼拜又迎来了AlphaGo对柯洁的对局。不过目前Deepmind对星海这部分透露的还不
多，只能聊一些对未来可能作法的猜测了。
就像很多板友在推文里谈到的，人类与AI的对决会有很多技术性问题。例如要如何让AI认
识每个单位、地形、资源，这也是原po连结中我们目前唯一可以瞥见的相关技术释出。其
他的还有常常在争议的输入方式，包括APM等等。不过我认为对Deepmind来说，最重要的问
题还是“如何建立一个成功的决策系统”，而不会是悍马2000这种对比于人类几乎无限APM
的操作方式。
围棋的资讯对两方玩家都是完全公开的。玩家们都是靠着当下局面的同样讯息进行决策。
而在攻克围棋这个项目后，会来尝试星海我想也是不让人那么意外的。围棋和星海同样是
现成的游戏，所以它们的规则清楚、目标明确；而两个游戏在决策上最大的不同处则可能
在于资讯的透明程度。
从设计围棋的决策系统来看，AlphaGo必须要能评估每个局面下的利益，这样才能知道自己
下的这步棋是不是“好”的。对比到星海，我们可以常常想到小色和91这些“专业解说”
在下判断时也常常会有“虽然吃掉这波兵，但是经济落后太多”、“目前局势对他不利，
就看他能用领先的科技打到什么东西”，这类的“价值判断”。而价值判断正确与否的最
终判准在于游戏最后是不是赢了。所以像是如何拿捏经济、科技、兵力这种资源分配的决
策就是AI需要去学习的。另外，还有兵种如何搭配，例如人类机械化虽然正面强，但如果
被对方拖住战线，自己的后方就很容易受到骚扰而又机动力不足，无法即时回撤。又比如
有时候“没回头路了，只能换家”、“这时候再不推出去就没机会了”之类的战机把握也
是相当重要的决策。
比起围棋，因为规则的不同而使得星海的决策种类变得非常不同。而最该死的，更是这些
决策时常是建立在资讯的不完整上。“要如何运用手上已有的资讯来预测对方可能作出的
决策，并作出合理的决策来进行应对”，这话说起来很饶口，用例子可能比较清楚，最单
纯的可能是看虫族的农民数、有无开气来猜测对方是慢狗开、快狗开、抢经济等的战略。
比较神乎其神的是像教主开图那样，觉得事情不对劲，抓到对方野兵营。比如很久以前看
到一场大雨神的比赛，对方野隐刀，但是大雨神(对我来说)莫名其妙的在没侦查到隐刀塔
的情况下用三水晶把自己的家门封住。这样的决策绝对是有理由的，其他板友的解释是说
由于在侦察对方基地时看到对方早开气，但又一直没看到耗气的兵种，所以下了对方野隐
刀这样的判断。
这使得如何、何时更新手上的资讯本身就变成重要的决策之一。例如几分钟洒雷达？几分
钟看到什么代表什么意思？前期的毒暴虫巢是一波；中期的反而是为了防守。什么时候又
要二次侦查？确定自己的情报不是被对方作表情误导的？
这样说起来，在星海中要做出一个成功的决策系统实在是满高的挑战。目前AlphaGo的胜率
也许可以挑战九成以上了，虽然目前样本不多，但从最旧的版本到目前最新的版本，人类
能赢的只有李世石那唯一的一盘。可以说在围棋规则的决策环境中，AI已经可以代替人类
作出更好的决定了。跟星海比较起来，我想比较不同之处在于星海的资讯不透明上，另一
点则是决策时间更短，需要运算得更快。如何调配资源、配兵、出兵这类的决策我想对AI
来说不算太难，有足够的时间应该就能建立起来。比较难的还是如何在有限的资讯量下持
续作出更好的决策，同时还得克服比起围棋更加动态的局面。
APM等等问题，在人类对决中是重中之重，决定何方高手更能执行自己的决策。但我想对于
Deepmind来说，更重要的是透过游戏这种“规则明确”、“价值判断明确”的特性来学习
如何建立一个成功的决策系统。再不断挑战各种限制和复杂程度的环境之后，才更有机会
面对人类社会中的其他决策，毕竟生活之中有许多问题的决策比起游戏更加复杂，或者暧
昧不明......