阿里巴巴探索：星际争霸中的人工智能与集体智慧

"阿里巴巴在星际争霸与人工智能领域的研究聚焦于如何通过这个游戏平台来挑战和提升人工智能的能力。星际争霸作为一个复杂的实时战略游戏，提供了对人工智能的多方面考验，包括不完全信息处理、大规模状态和动作空间、长期规划、时空推理、对抗性策略以及多智能体合作等难题。" 在人工智能领域，星际争霸（StarCraft）被广泛用作测试和开发AI算法的平台，因为它模拟了真实世界中的复杂决策问题。龙海涛在阿里巴巴认知计算实验室的工作着重于利用星际争霸来推动AI的发展。 首先，星际争霸中的不完全信息问题要求AI能够处理模糊和部分可视的信息，这在现实生活中如军事策略或金融市场预测等领域同样重要。此外，游戏中巨大的状态和动作空间意味着AI必须能高效地探索和学习，这是强化学习的一个关键挑战。 长期规划和时空推理是星际争霸的另一大难点。AI需要预测未来多个时间步的结果，并在空间上理解不同位置的相互作用。这种能力对于自动驾驶、城市规划等场景的应用至关重要。 星际争霸还是一个多智能体系统，包含对抗性实时策略和多智能体合作。AI必须学会在与其他玩家的实时对抗中制定策略，同时在团队中进行有效的协作。例如，阿里巴巴的研究中展示了AI如何通过双向协调网络（BiCNet）实现协同动作，避免碰撞并执行如“击退战术”等复杂操作。 然而，尽管现代AI在单个智能体的表现上取得显著进步，但人类的智慧包含了社会和集体智慧。因此，阿里巴巴的研究也关注如何让大规模的AI智能体从经验中学习人类级别的协作或竞争，从而发展出人工集体智能。这涉及到合作狩猎等任务，以及如何通过类似的游戏环境来促进多智能体的学习。 通过开源项目如GitHub上的gym-starcraft，研究人员可以构建和测试自己的AI模型，进一步推动星际争霸和人工智能的研究。这些工作不仅有助于提高AI在游戏中的表现，也为解决现实世界中的复杂问题提供了新的思路和技术手段。