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　　游戏规则规定，玩家必须选择三种不同的外星“种族”中的一种——虫族、神族或人族，它们都有各自的特点和能力（尽管职业玩家往往只专注于一种种族）。每个玩家从一些工作单元开始，收集基本资源来构建更多的单元和结构并创造新技术，这些反过来又允许玩家获取其他资源，建立更复杂的基地和结构，并开发新的能力，可以用来智胜对手。

　　游戏的难度在于，要想取胜，玩家必须在宏观经济的宏观管理和微观个体的控制之间保持谨慎的平衡。

　　平衡短期和长期目标以及适应意外情况的需要对往往脆弱和缺乏灵活性的系统提出了巨大的挑战。要想解决这个问题，需要突破AI研究的几个挑战，包括：

　　游戏理论：《星际争霸》是一款像剪刀石头布一样是没有最佳策略的游戏。因此，AI过程需要不断探索和拓展战略知识的前沿。

　　不完全信息：不像国际象棋或围棋那样，玩家什么信息都能看到，关键信息对星际玩家是隐藏的，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，因果关系不是瞬间产生的。游戏也可以在任何地方花费一个小时完成，这意味着在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：不像传统的棋类游戏，玩家在接下来的动作之间交替，《星际争霸》玩家必须随着游戏时间的推移不断地执行动作。

　　大型活动空间：数百个不同的单元和建筑必须同时被实时控制，从而形成一个可能性组合空间。

　　正是由于这些巨大的挑战，星际争霸已经成为人工智能研究的“大挑战”。自2009年发布BroodWar API以来，《星际争霸》和《星际争霸2》的竞赛一直在进行，包括AIIDE星际争霸AI竞赛、CIG星际争霸竞赛、学生星际争霸AI竞赛和《星际争霸2》AI阶梯赛。

　　DeepMind在2016年和2017年与暴雪合作发布了一套名为PySC2的开源工具，其中包括有史以来最大的一组匿名游戏回放。

　　现在，经过两年的打造，继AlphaGo之后，DeepMind刚刚问世的AlphaStar已经取得了飞速进展。