AlphaGo征服了围棋，很快AI就对这种完美条件博弈游戏失去了兴趣，留下了所有对战棋谱给人类研究学习后，它盯上了更加复杂的PC竞技游戏。早在去年DeepMind就表示下一步它们准备让人工智能去打《星际2》，这不是说笑，今天他们和暴雪一起真的把这套AI研究环境公开给所有感兴趣的开发者，假如你想击败INnoVation或者ByuN这些顶级星际职业选手，却没有野蛮的APM作为先决条件，现在机会来了。

DeepMind和暴雪联合出品的AI开发工具包其实是一个非常丰富的金矿——首先是一个庞大的比赛录像数据库，用于让AI在回放中学习人类玩家的战术选择；然后它把游戏的几个关键系统元素拆分成不同的训练游戏，例如说地图探索、资源收集、部队走位等等，用来进行针对性的训练。

不过在这个开发包里最宝贵的工具还是AI和游戏的API接口，这将允许开发者把自己强化的AI以人类玩家的视角接入游戏，和人类玩家在完全相同的限制条件下进行对抗，然后把表现数据回馈给开发者用于调试。用不停的实战作为强化学习手段训练AI，到也是一种人工智能的传统开发方法。

之所以会选择《星际2》作为DeepMind人工智能计划的下一个主题，是因为研究团队想要训练AI的抽象能力，而团队中有成员是前星际2职业选手，从而促使他们选择了自己熟悉的项目。《星际2》相比围棋有一个最显著的不同，就是战争迷雾的存在致使玩家拥有的战场信息量不是固定的，他们需要不停侦察地图才能弄明白对手的战略意图，然后做出正确的判断，再配合精密的操作才能取得胜利。DeepMind想让AI也以人类所拥有的条件来做到信息掌控，而不是直接读取游戏内存里的数据。

由此也引入了一个AI的记忆能力，面对瞬息万变的战场，AI需要不停通过侦察来构建存储于它“脑内”的“作战地图”，比如它会需要检证一个30秒之前发现过对手农民的区域，然后看对方是否已经拍下基地或者野兵营，再决定采用什么样的决策来应对。这一能力可以应用在现实生活中用于发现一些事件的规律，然后帮助人们在现象的背后找出根本原因。

虽然DeepMind和暴雪都没说有打算要让人类选手和新AI对战，反倒是人类玩家显得相当期待，ByuN甚至表示“不觉得AI能在我的职业生涯期内击败人类选手”，和当时围棋界的反应如出一辙。反正API已经公开，人机对战的条件已经完全具备，这个不知名AI的很可能已经在战网上游走，谁又会知道自己是不是正在和一个人工智能对战呢？

《星际争霸2》会是下一个围棋吗？比赛实际上已经开始了。