Deepmind的人工智能AlphaStar，在2018年12月19日一系列的星海争霸 2（StarCraft II）测试赛中，以5比0打赢世界顶尖职业玩家，Deepmind现释出了训练人工智能的细节。Deepmind提到，游戏一直是测试和评估人工智能效能的重要方法，而即便人工智能游玩Atari、马力欧甚至是Dota 2等游戏已经有很大的进展，人工智能在操作星海争霸 2上，仍然难以克服其复杂度。暴雪娱乐公司的星海争霸 2，被认为是极具挑战的实时战略游戏之一，而且过去即便是让计算机作弊，在游戏规则上动手脚，赋予计算机特殊能力，都难以与专业玩家匹敌。

不过现在，Deepmind的人工智能AlphaStar，已经能以深度神经网络完整游玩星海争霸 2，而且还能碾压世界排名前十的职业玩家。该神经网络透过监督式学习和增强学习，直接以原始游戏数据进行训练。星海争霸 2有许多种玩法，但在电子竞技中，最常见的形式是进行5场1对1的锦标赛，玩家可以选择各有特色的虫族、神族或人类种族。AlphaStar以神族与顶尖人类玩家交手，第一次是与德国顶尖玩家Dario Wünsch（代号TLO）进行对战，AlphaStar以5比0赢得了比赛，Dario Wünsch对人工智能的强度感到惊讶，并表示AlphaStar使用了过去他没想过的策略。第二次则是与世界排名前十强的职业神族玩家Grzegorz Komincz（代号MaNa）进行对战，依然以5比0取得完胜，Grzegorz Komincz表示，AlphaStar在每场游戏都采用不同的策略，并且以非常人性化的方式进行游戏。

Deepmind提到，人工智能要赢得游戏，除了必须谨慎地平衡经济发展，也需要微观的对各单位进行细微控制，要在短期与长期目标之间取得平衡以适应意外状况。星海争霸中没有单一最佳策略，人工智能需要在训练过程，不断探索以及拓展战略知识。而且不像是围棋或是西洋棋公开所有游戏信息，在星海争霸 2的关键玩家信息是隐藏的，必须透过侦查探索发现。另一个困难则是，人工智能需要有长期规画的能力，并非所有因果关系都是实时发生的，整个游戏历程可能长达一个小时才会结束，而这意味着早期采取的行动，或许有很长的一段时间无法获得回报。在星海争霸 2中，人工智能没有太多的思考时间，不像传统棋盘游戏是轮流进行，人工智能与玩家都必须随着游戏时间推移，不断地做出动作。人工智能还需要在大型的动作空间中做出决策，需要实时细微地控制数百个不同的单位和建筑物。由于以上这些困难，星海争霸成为人工智能的大挑战，Deepmind在2016年和2017年跟暴雪娱乐公司合作，释出了PySC2工具集，其包括至今最大的匿名游戏回放（Replay）集，Deepmind利用这些基础，并搭配先进的工程技术和算法开发出AlphaStar。

AlphaStar的行为由深度神经网络生成，该神经网络接受原始游戏接口的输入数据，并输出一系列游戏内指令。AlphaStar还使用了一种先进的多代理学习算法，这个神经网络最初是由暴雪释出，能让AlphaStar模拟星海争霸天梯排位系统上的玩家对战，学习使用宏观与微观策略。AlphaStar使用这个初始代理人在95％的比赛中，击败了游戏内建的菁英级人工智能，相当于天梯中黄金等级的人类玩家。而这些被应用在多代理人增强学习的过程中，Deepmind创建了一系列连续的战队，战队互相对战，类似于人类玩家在天梯上对战的情况。这种新形式的训练方法，采用了基于人数的增强学习概念，创造不断探索玩法的巨大战略空间。

Deepmind提到，随着战队的进步，能够发展出击败早期策略的反制策略，甚至是全新战术以及微观管理计划，像是一开始人工智能喜爱使用神族的光炮或暗黑圣堂武士进行快攻，但这种充满风险的策略在训练过程被放弃，取而代之的是优先扩大基地，生产更多任务人强化经济实力，或是牺牲两个先知单位，破坏对手的工人以压制其经济发展。这个策略发展的过程，跟玩家发现新策略的方式相似。AlphaStar在手速上并没有作弊，星海争霸职业玩家平均每分钟动作（APM）可达数百个，现有机器人的APM约在数千到数万间，但是AlphaStar的平均APM约为280，明显的低于职业玩家，Deepmind表示，AlphaStar动作数更低表示每个动作都更加准确，平均观察并执行动作的延迟约在350毫秒。信息来源：