近日，最新一期《Nature》杂志发表了DeepMind 有关 AlphaStar 的论文，展示了世界上第一个击败星际争霸顶级职业玩家的人工智能AlphaGoStar。
这是人工智能算法 AlphaStar 的最新研究进展，展示了 AI 在「没有任何游戏限制的情况下」已经达到星际争霸 2 人类对战天梯的顶级水平，在 Battle.net 上的排名已超越 99.8％的活跃玩家。
星际争霸 2 是人类游戏史上最困难、最成功的即时战略游戏，这一系列游戏的历史已经超过 20 年。自从围棋、国际象棋、德州扑克相继被计算机破解以来，星际争霸被视为人工智能的「下一个重大挑战」。
从计算机时代的早期开始，游戏就被认为是人工智能研究的重要载体。
早在1997年，IBM的计算机“深蓝”击败了俄籍世界国际象棋冠军成为全球焦点。
近20年后，AlphaGo在难度超高的围棋比赛中，历史性地击败了人类职业围棋手。
2017年，AlphaGo 的升级版AlphaGo Zero 通过与自己对战，超越了世界上最强的旗手与程序。升级版的AlphaGo Zero不仅自学了围棋，还学会了国际象棋和日本将棋，成为掌握三种世界上最难棋类游戏的人工智能。
AlphaGo的诞生，意味着人们对人工智能的探索已经到达了一个新的阶段。
而Alp haGoStar的行为是由一个深度神经网络产生。网络的输入来自游戏原始的接口数据，包括单位以及它们的属性，输出则是一组指令，这些指令构成了游戏的可行动作。
造就AlphaGo的学习模式，在游戏领域诞生并初步试水，而日渐成熟的技术后续被推广到各个领域为人类服务，譬如面部识别，语音识别等等。
例如，DeepMind研制的AI已经在为谷歌公司服务了。他们出品的人工智能帮助谷歌减少了40%在机房冷却系统上的花费。他们还希望能够与英国国家电网合作，利用人工智能将英国的能耗减少10%。
前国际象棋世界冠军Garry Kasparov 称：飞机不会像鸟一样拍打翅膀，机器也不像人类一样下棋。这些自学成才的专家机器不仅仅有出色的表现，而且我们可以从他们所产生的知识中学到更多。
正如AlphaGO之父”、Deep Mind创始人哈萨比斯(Demis Hassabis)在接受媒体采访时所说：“世界上各种行业都已经演变成为非常复杂的门类，从医疗健康、基因研究到宏观经济、金融行业，甚至最聪明的人终其一生可能都没有办法彻底掌握其中的一个分支，这对AI而言却不是问题。”
随着互联网和大数据的发展，人类将不得不承受信息超载的压力，而人工智能将帮助人类从海量知识信息中释放，帮助人类发挥自身优势，让数据成为真正有价值的资源。
任何一项技术的投入应用都需要适当的业务场景。目前，人工智能在各行业的落地还受限于实践场景和应用经验。而具备超强适应能力和丰富应用场景的RPA（机器人流程自动化）恰好为人工智能技术的落地的绝佳载体。
AI能力不只能帮助拓展RPA的应用范畴，RPA也让AI的应用可以延伸到更多场景之中，创造出更高的价值。 相信未来“RPA＋ＡＩ”将带来更多惊喜！
特别声明：
文章来源：金智维科技
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/xEkjPG1zjiA17lC6EgMu_Q
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