※ 引述《dharma (達)》之銘言：
: 有人說可能是架設攝影機來觀看螢幕畫面
: 機械手臂操控鍵鼠(限制手速)
: 讓AI能以最接近人類的方式來競賽
: 也有人說是遊戲內容會轉換成給AI軟體讀取的資訊
: 類似下面影片這樣
: https://www.youtube.com/watch?v=5iZlrBqDYPM
: 請問比賽方式有定案了嗎
: thanks
剛好這個禮拜又迎來了AlphaGo對柯潔的對局。不過目前Deepmind對星海這部分透露的還不
多，只能聊一些對未來可能作法的猜測了。
就像很多板友在推文裡談到的，人類與AI的對決會有很多技術性問題。例如要如何讓AI認
識每個單位、地形、資源，這也是原po連結中我們目前唯一可以瞥見的相關技術釋出。其
他的還有常常在爭議的輸入方式，包括APM等等。不過我認為對Deepmind來說，最重要的問
題還是「如何建立一個成功的決策系統」，而不會是悍馬2000這種對比於人類幾乎無限APM
的操作方式。
圍棋的資訊對兩方玩家都是完全公開的。玩家們都是靠著當下局面的同樣訊息進行決策。
而在攻克圍棋這個項目後，會來嘗試星海我想也是不讓人那麼意外的。圍棋和星海同樣是
現成的遊戲，所以它們的規則清楚、目標明確；而兩個遊戲在決策上最大的不同處則可能
在於資訊的透明程度。
從設計圍棋的決策系統來看，AlphaGo必須要能評估每個局面下的利益，這樣才能知道自己
下的這步棋是不是「好」的。對比到星海，我們可以常常想到小色和91這些「專業解說」
在下判斷時也常常會有「雖然吃掉這波兵，但是經濟落後太多」、「目前局勢對他不利，
就看他能用領先的科技打到什麼東西」，這類的「價值判斷」。而價值判斷正確與否的最
終判準在於遊戲最後是不是贏了。所以像是如何拿捏經濟、科技、兵力這種資源分配的決
策就是AI需要去學習的。另外，還有兵種如何搭配，例如人類機械化雖然正面強，但如果
被對方拖住戰線，自己的後方就很容易受到騷擾而又機動力不足，無法即時回撤。又比如
有時候「沒回頭路了，只能換家」、「這時候再不推出去就沒機會了」之類的戰機把握也
是相當重要的決策。
比起圍棋，因為規則的不同而使得星海的決策種類變得非常不同。而最該死的，更是這些
決策時常是建立在資訊的不完整上。「要如何運用手上已有的資訊來預測對方可能作出的
決策，並作出合理的決策來進行應對」，這話說起來很饒口，用例子可能比較清楚，最單
純的可能是看蟲族的農民數、有無開氣來猜測對方是慢狗開、快狗開、搶經濟等的戰略。
比較神乎其神的是像教主開圖那樣，覺得事情不對勁，抓到對方野兵營。比如很久以前看
到一場大雨神的比賽，對方野隱刀，但是大雨神(對我來說)莫名其妙的在沒偵查到隱刀塔
的情況下用三水晶把自己的家門封住。這樣的決策絕對是有理由的，其他板友的解釋是說
由於在偵察對方基地時看到對方早開氣，但又一直沒看到耗氣的兵種，所以下了對方野隱
刀這樣的判斷。
這使得如何、何時更新手上的資訊本身就變成重要的決策之一。例如幾分鐘灑雷達？幾分
鍾看到什麼代表什麼意思？前期的毒暴蟲巢是一波；中期的反而是為了防守。什麼時候又
要二次偵查？確定自己的情報不是被對方作表情誤導的？
這樣說起來，在星海中要做出一個成功的決策系統實在是滿高的挑戰。目前AlphaGo的勝率
也許可以挑戰九成以上了，雖然目前樣本不多，但從最舊的版本到目前最新的版本，人類
能贏的只有李世石那唯一的一盤。可以說在圍棋規則的決策環境中，AI已經可以代替人類
作出更好的決定了。跟星海比較起來，我想比較不同之處在於星海的資訊不透明上，另一
點則是決策時間更短，需要運算得更快。如何調配資源、配兵、出兵這類的決策我想對AI
來說不算太難，有足夠的時間應該就能建立起來。比較難的還是如何在有限的資訊量下持
續作出更好的決策，同時還得克服比起圍棋更加動態的局面。
APM等等問題，在人類對決中是重中之重，決定何方高手更能執行自己的決策。但我想對於
Deepmind來說，更重要的是透過遊戲這種「規則明確」、「價值判斷明確」的特性來學習
如何建立一個成功的決策系統。再不斷挑戰各種限制和複雜程度的環境之後，才更有機會
面對人類社會中的其他決策，畢竟生活之中有許多問題的決策比起遊戲更加複雜，或者曖
昧不明......