在兩周前落下帷幕的世紀圍棋人機大戰(zhàn)中，李世石最終以 1:4 的成績不敵 Google 出品的 AI AlphaGo。顯然，AlphaGo 團隊已經不滿足于圍棋一種游戲，暴雪娛樂制作總監(jiān) Tim Morten 在 WCS 中國區(qū)總決賽上確認：
AlphaGo 接下來將要挑戰(zhàn) 《星際爭霸 2》
但暴雪官方沒有透露更多的細節(jié)信息，因為關于這場電子競技領域的人類大戰(zhàn)，Google 還在和暴雪處在商談過程中，而無疑人類也將會派出最高水平的電子競技選手與 AlphaGo 再次一決高下。
與圍棋不同，在《星際爭霸 2》中 Alpha 將難以推算出下一步應該做什么，所以暴雪的娛樂制作總監(jiān) Time Morten 也預言 AlphaGo 將不會在 《星際爭霸 2》中戰(zhàn)勝人類。但是誰又能說的準呢?畢竟在 AlphaGo 挑戰(zhàn)李世石開始之前，人類也是對之后的戰(zhàn)局自信滿滿。
不過星際爭霸顯然與圍棋不同，圍棋對人操作的要求更低，只需要玩家謹慎思考然后下出棋子就好。但在星際爭霸等一些電子游戲中，APM(Actions Per Minute)每分鐘操作次數，換句話來說就是我們常說的手速，是評價一個玩家競技水平的一個重要指標。而在星際爭霸和魔獸爭霸 3(WAR3)這兩款游戲中 APM 的高低往往象征著玩家操作的精細程度。但從理論上來講 AlphaGo 的 APM 可以調節(jié)到人類完全實現(xiàn)不了的水平，為了與人類的對戰(zhàn)更加公平，在真正比賽時 AlphaGo 的 “手速” 很有可能受到限制。
同時作為一款即時戰(zhàn)略類游戲，星際爭霸對于 AlphaGo 來說還有很多難點需要突破，首先圍棋與星際爭霸是完全不同的兩種游戲，圍棋的輸入值很小，只需要幾個數字就能描述清楚場上的局面，但是即時戰(zhàn)略游戲需要有多少數據來處理，可以參考上面那張圖，雙方的兵力數量、兵種構成、每一個士兵的能力屬性、當前時間、地形等等。而所有這些的解析、決策、執(zhí)行都需要在極短的時間時間內完成，這些需要極大的運算量。而從圍棋世紀大戰(zhàn)中我們可以看出，AlphaGo 也是需要一個較長的運算時間的，而戰(zhàn)局轉瞬即逝的星際爭霸 2 明顯不允許 AlphaGo 來慢慢考慮。
還有一處難點就是每一步的狀態(tài)改變，所造成的結果不一致。不僅僅是圍棋與即時戰(zhàn)略游戲，即使是同類游戲的星際爭霸 2 和魔獸爭霸 3，每走一步對最終的勝負完全是不一樣的，即使 AlphaGo 已經能夠算是一個圍棋大師，在星際爭霸 2 中還是需要打造它的團隊一點一點重新學習改進。像 AlphaGo 這樣 AI 行為還是需要對目標進行數學建模，然后使用各種算法去簡化和求解。越是難以數學建模的游戲，構建 AI 的難度就越大，而像星際爭霸這樣的即時戰(zhàn)略游戲，恰好是個很難建模的事務，需要很大的工作量。
那我們什么時候能看到這場星際爭霸的人機大戰(zhàn)呢?可能還需要挺長一段時間，首先是因為 AlphaGo 的算法哲學其實是經驗主義的，也就是說，它并不關心也無法做到理解它每一步為什么這么走的深刻含義，但是它知道這樣走能夠獲取最高的預測勝率(通過一定程度的搜索、試錯與枚舉)。所以也就是說 AlphaGo 還需要一段時間的學習，先戰(zhàn)勝星際爭霸界的“樊麾”這些較低段位選手，才能挑戰(zhàn)星際爭霸界中的“李世石”這樣的世界大師。
下次在玩星際爭霸的時候，不要噴對面小學生了，也許對面坐著的，可是肩負戰(zhàn)勝 AlphaGo 大任的祖國花朵。
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