为此■■■Deepmind使用了模仿学习■■■再加上基于语言建模的高级神经网络的体系结构和技术■■■来制定初始策略■■■使智能体把游戏玩得比84%的活跃玩家更好。

另外deepmind还使用了一个潜在变量■■■该变量确定了策略并对人类游戏的开局动作分布进行编码■■■这有助于保留一些开局的高级策略。

然后■■■AlphaStar在整个自我游戏过程中使用一种distillation手段■■■这种方法使AlphaStar可以在单个神经网络中展现许多策略（每个种族一个）。

在评估过程中■■■神经网络不以任何特定的开局动作为条件。

总体而言■■■Deepmind称■■■用于开发AlphaStar的技术将有助于进一步提高AI系统的安全性并且可能有助于推进在现实世界中的研究。

比如■■■五角大楼中负责开发商业技术的国防创新部主任MichaelBrown表示■■■利用AI实现“战略推理”是他们的重点研究方向之一。

从AlphaGo跟李世石围棋博弈技惊四座■■■到最新出现的AlphaStar■■■包括GoogleHome❤谷歌助理和云计算硬件等■■■谷歌正式确立了以人工智能优先的公司战略。

AI业务涵盖了从硬件到软件❤搜索算法❤翻译❤语音和图像识别❤无人车技术以及医疗药品研究等方面。

这些业务充分展示了谷歌不断在人工智能(ArtificialIntelligence)里的机器学习(MachineLearning)以及自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)上的精益求精。

根据《关于开展幼儿园优秀游戏活动案例征集的通知》要求■■■经幼儿园申报❤地方推荐❤专家独立评审❤结果公示等程序■■■共有130个案例为全国幼儿园优秀游戏活动案例。

其中贵州省共有5个案例入选。

全国幼儿园优秀游戏活动案例名单（贵州）教育部将组织专家开展多种形式的优秀游戏活动案例培训推广工作■■■各地要利用好这些优秀游戏案例资源■■■开展教研指导和师资培训■■■不断提高幼儿园教师专业素质和教育实践能力。

来源：多彩贵州网原标题：《全国幼儿园优秀游戏活动案例公布贵州有五个》。

智东西10月31日消息■■■谷歌DeepMind开发的AlphaStar人工智能■■■在《星际争霸2》游戏中击败了欧洲服务器99.8%的人类玩家■■■目前该结果已于10月30日在《自然》杂志（Nature）发表。

《星际争霸2》是由动视暴雪（Activision Blizzard）出品的一款经典的即时战略（real-time strategy）游戏■■■以操作的快速以及复杂著称。

据了解■■■顶级玩家的每分钟操作数超过300次■■■也就是每秒操作5次之多。

AlphaStar比赛时随时面临的动作选择种类多达10的26次方。

下面是对Nature❤Venturebeat等外媒对此次事件报道的部分内容编译。

下面是部分对战录像节选：http://oss.zhidx.com/uploads/2019/10/5dba778f17a47_5dba778f13a33_5dba778f139f7_运营.mp4▲AlphaStar在进行“战前准备”http://oss.zhidx.com/uploads/2019/10/5dba77da73512_5dba77da6f45b_5dba77da6f429_激战.mp4▲AlphaStar与人类玩家激战正酣http://oss.zhidx.com/uploads/2019/10/5dba77ff763a0_5dba77ff721f7_5dba77ff721b8_胜利.mp4▲AlphaStar取得胜利一❤欧洲玩家最强劲的对手今年夏天■■■《星际争霸2》的玩家迎来了一个非常棘手的挑战者。

谷歌DeepMind研发的AlphaStar AI在这款游戏的欧洲服务器上的等级已经到了宗师（grandmaster）■■■在90,000名玩家中排名前0.15％。

▲AlphaStar与人类玩家对战该结果于10月30日发表在《自然》杂志上■■■意味着AI在《星际争霸2》中的表现已经可以和最顶级的玩家抗衡。

DeepMind联合创始人兼CEO Demis Hassabis说：“星际争霸15年来一直是AI研究人员面临的巨大挑战■■■因此非常高兴能看到这项工作被《自然》杂志认可。

”“这些令人印象深刻的成果标志着■■■我们向着创造可加速科学发现的智能系统（intelligent systems that will accelerate scientific discovery）这一目标又迈出了重要的一步。

”《星际争霸2》是一款在全球范围内非常受欢迎的即时战略游戏■■■游戏中■■■玩家可以选择三种派系之一（人类❤虫族❤神族）■■■通过发展经济❤建立部队❤摧毁敌方单位来取得胜利■■■需要玩家同时进行数量庞大且复杂的操作。

▲比赛中AlphaStar的单位■■■资源和建筑物的俯视图DeepMind此前研发的Alpha GO已经成为世界领先的围棋AI■■■此次又发力操作难度复杂■■■游戏节奏非常快的《星际争霸2》■■■无疑表明了DeepMind希望建立一种可以学习任何人类能力的通用型AI（ general AI）的野心。

“我真没想到AI能在这个领域如此快速的超过人类■■■起码近几年都没有想过。

”俄勒冈州立大学科瓦利斯分校的AI研究员Jon Dodge说到。

在《星际争霸2》中■■■经验丰富的玩家需要同时进行多线操作■■■包括管理资源■■■进行复杂的战斗并最终超越对手取得胜利■■■每分钟的操作超过300次。

DeepMind的AI机器学习技术依赖于人工神经网络■■■这种网络从大型的数据集中学习并识别出游戏的各种模式■■■而不是通过特定的指令。