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Vinyals的战略思维的确获得了回报：在巴塞罗那学习了电信工程和数学之后，维纽斯去过微软研究院实习，获得了加州大学伯克利的计算机博士学位，接着加入谷歌大脑团队，开始从事人工智能开发工作，然后又转入谷歌旗下DeepMind团队。

他又跟“星际争霸”打起了交道。

但这一次不是他亲自玩，而是教给机器人怎么玩。在人工智能成为全球最优秀的围棋选手后，星际成为了下一个攻克目标。

AI打星际的意义

早在2003年人类就开始尝试用AI解决即时战略（RTS）游戏问题。那时候AI还连围棋问题还没有解决，而RTS比围棋还要复杂。

直到2016年，“阿尔法狗”打败了李世石。DeepMind在解决围棋问题后，很快把目光转向了《星际2》。

与国际象棋或围棋不同，星际玩家面对的是“不完美信息博弈”。

在玩家做决策之前，围棋棋盘上所有的信息都能直接看到。而游戏中的“战争迷雾”却让你无法看到对方的操作、阴影中有哪些单位。

这意味着玩家的规划、决策、行动，要一段时间后才能看到结果。这类问题在现实世界中具有重要意义。

为了获胜，玩家必须在宏观战略和微观操作之间取得平衡。

平衡短期和长期目标并适应意外情况的需要，对脆弱和缺乏灵活性的系统构成了巨大挑战。

掌握这个问题需要在几个AI研究挑战中取得突破，包括:

博弈论：星际争霸没有单一的最佳策略。因此，AI训练过程需要不断探索和拓展战略知识的前沿。

不完美信息：不像象棋或围棋那样，棋手什么都看得到，关键信息对星际玩家来说是隐藏的，必须通过“侦察”来主动发现。

长期规划：像许多现实世界中的问题一样，因果关系不是立竿见影的。游戏可能需要一个小时才能结束，这意味着游戏早期采取的行动可能在很长一段时间内都不会有回报。

实时：不同于传统的棋类游戏，星际争霸玩家必须随着游戏时间的推移不断地执行动作。

更大的操作空间：必须实时控制数百个不同的单元和建筑物，从而形成可能的组合空间。此外，操作是分层的，可以修改和扩充。

为了进一步探索这些问题，DeepMind与暴雪2017年合作发布了一套名为PySC2的开源工具，在此基础上，结合工程和算法突破，才有了现在的AlphaStar。

除了DeepMind以外，其他公司和高校去年也积极备战：

4月，南京大学的俞扬团队，研究了《星际2》的分层强化学习方法，在对战最高等级的无作弊电脑情况下，胜率超过93%。

9月，腾讯AI Lab发布论文称，他们构建的AI首次在完整的虫族VS虫族比赛中击败了星际2的内置机器人Bot。

11月，加州大学伯克利分校在星际2中使用了一种新型模块化AI架构，用虫族对抗电脑难度5级的虫族时，分别达到 94%（有战争迷雾）和 87%（无战争迷雾）的胜率。

下一步

今天AI搞定了《星际2》，DeepMind显然不满足于此，他们的下一步会是什么？

哈萨比斯在赛后说，虽然星际争霸“只是”一个非常复杂的游戏，但他对AlphaStar背后的技术更感兴趣。

其中包含的超长序列的预测，未来可以用在天气预测和气候建模中。他还透露，将在期刊上发表经过同行评审的论文，详细描述AlphaStar的技术细节。