發明AlphaGo的DeepMind,現在準備用AI征服《星海爭霸II》
發明AlphaGo的DeepMind,現在準備用AI征服《星海爭霸II》
2017.08.10 | Google

用遊戲學習,不論是對人類還是電腦,都是訓練智力的一大利器。隨著電腦越來越聰明,人類也必須替電腦找到更有挑戰性的任務,從最初的跳棋、西洋棋到最近的圍棋,現在,電腦已經準備好挑戰更複雜的遊戲:《星海爭霸II》。

DeepMind開源訓練《星海爭霸II》AI的工具

《星海爭霸》是由暴雪娛樂推出的即時戰略遊戲,玩家必須透過各種工具擴展基地、發展武器和建築,以及部隊所需的資源,在銀河系中指揮一群外星人軍隊,擊敗其他對手。另一方面,《星海爭霸II》也是專業電競比賽中的比賽項目之一,意味著電腦未來也可挑戰擁有高超技術和智力的電競選手。

看中遊戲複雜性,Google旗下人工智慧新創DeepMind和暴雪娛樂合作,推出可將《星海爭霸II》用於訓練AI的應用程式介面(API)和工具,並於今天開放下載,其中包含遊戲錄影資料庫、Deepmind開源工具以及機器學習API。

首先,資料庫收集多達65,000場《星海爭霸II》電競比賽中的影像、預計未來每月還會增加50萬場,讓AI可透過影像學習人類玩家的戰術。此外,他們也將電玩中的特定遊戲元素拆為迷你遊戲,例如地圖探索、資源收集等,可幫助AI訓練特定技能。

DeepMind發佈《星海爭霸II》AI訓練工具
DeepMind將電玩中的特定遊戲元素拆為迷你遊戲,例如地圖探索、資源收集等,幫助AI訓練特定技能。
圖/ DeepMind

至於機器學習API,則是讓AI能像人類般玩遊戲,並會回饋數據給研究人員。這表示,研究人員可以限制電腦能力,不讓它們一次看到所有地圖、也不能用超乎人類能力的速度點擊滑鼠,但可以從試驗和錯誤中學習,也就是AI中的「強化學習(reinforcement learning)」過程。

DeepMind發佈《星海爭霸II》AI訓練API
DeepMind發表的機器學習API,可限制電腦能力、讓它們像人類般玩遊戲,例如,不讓它們一次看到所有地圖、也不能用超乎人類能力的速度點擊滑鼠。
圖/ DeepMind

為什麼《星海爭霸II》適合訓練AI?高複雜性可訓練規劃能力和記憶力

《星海爭霸II》為什麼適合訓練AI?首先,《星海爭霸II》中的任務相當複雜且多樣,不同玩法也會迎來不同結局。而玩家必須同時間做許多不同的任務,包含管理和生產資源、指揮部隊、部署防衛建築等。

此外,《星海爭霸II》的遊戲資訊並不會在一開始就全部公開,因此玩家要有從現有線索預測假設和預測敵人動態的能力。相較下,在西洋棋和圍棋中,可以看見對手每次的移動和佈局,是一種「全資訊競賽」。

此外,讓AI在圍棋比賽中脫穎而出的超高計算能力,在星海爭霸上恐怕會大打折扣。圍棋落點可能性為10的170次方,研究人員估計,星海爭霸的複雜度,至少要再後面加上100個零。「這是一很大的進展。」Deepmind研究員Oriol Vinyals表示。「這項遊戲需要我們發明出規劃、記憶和如何處理不確定性的能力。」

基於上述原因,星海爭霸比起西洋棋和圍棋,更接近真實世界的屬性。紐芬蘭紀念大學教授、Deepmind星海爭霸工具的顧問David Churchill便指出:「我們正在打造一個可用於真實世界科技的溫床。」

或許很快的,我們就會看到AI和人類展開一場《星海爭霸II》大戰,但結果可能令人令人灰心,就像Deepmind發明的AlphaGO軟體打敗人類圍棋冠軍。

資料來源:The Verge、TechCrunch、Wired

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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