AI打星际II更厉害：Deepmind的AlphaStar 10比0赢了人类( 二 )_未来的AI会不会干掉人类？这个问题还有

玩过星际的人应该知道这个游戏的复杂，对反应及微操要求都很高，还有APM（每分钟操作数）这个指标来衡量专业选手的能力，职业选手的APM一般能达到200-300 ，有个韩国选手朴圣俊有过818APM的记录，不过APM这事在AI上就没什么意义了，可以轻松实现数万个APM的水平。

也正因为此，这两次的比赛中实际上限制了AlphaStar的APM数，平均为280APM ，这比专业选手的水平要差，同时还增加了AlphaStar“观察-行动”之间的延迟到350毫秒，这也是故意限制AI的性能，因为人类选手需要看地图再反馈的时间。

尽管有这么多限制，但是AlphaStar在对战人类职业选手的比赛中还是轻松取胜了，而且是10：0 ，人类毫无还手之力。为了训练AlphaStar ， Deepmind团队使用谷歌的TPU v3创建了一个分布式训练系统，从数千场星际II比赛实例中学习训练，只用14天就积累了大约200年的实战经验，这个水平是永远超过正常的职业选手训练量的。