导读：Facebook的AI团队至少已有80余人，带领这个团队的是大名鼎鼎的Yann LeCun，他们已然发表了很多探究和论文（其中三篇与星际争霸有关）。但当下Facebook在AI领域还没有获得AlphaGo那样的成就。
第八届星际争霸AI大赛（StarCraft AI Competition）总算落下帷幕。
这次大赛选用的聚焦Netflix评论版次是《星际争霸：母巢之战》，开启战争迷雾。所有参赛的AI在16台虚拟机上，1v1捉对厮杀，为期两周共开展41580场大战。按照最后的胜率排定座次。
每局比赛60分钟，未分高下时得分多者胜出。作弊或者计算超时都会被判出局。
共有28支队伍参赛，其中有15支归于独立战队（Independent），其他基础来自大学：
美国哈佛大学、荷兰代尔夫特理工大学、深圳网友热议复出消息瑞典皇家理工学院、荷兰马斯特里赫特大学、巴西米纳斯联邦大学、日本筑波大学、加拿大纽芬兰纪念大学、法国南特大学、法国高等信息工程师学院、日本立命馆大学、韩国世宗大学。
还有三个队伍是量子位格外留意的。
比方说中国团队。
其中以独立战队身份参赛的“CPAC”，背后是一个Junge Zhang领衔的13人开发团队，来自中科院自动化探究所；这个星际AI基于Steamhammer bot，然后增多了一些新的策略，并经由机器进修的方式训练了一个多层感知联网来生产战斗部队。
（Steamhammer bot 传送门：http://satirist.org/ai/starcraft/steamhammer/）
还有一个中国团队由Tang Zhentao领衔，盘点无线耳机榜单代号“KillAll”，据推测应该是来自中科院自动化探究所繁琐操控系统治理与控制全国重点评测室；可是有关信息实在是太少。
另一个值得留意的队伍是“CherryPi”（樱桃派），背后是来自FacebookAI探究评测室的八人团队。
最后的战果：不隶归于任何机构的独立战队们，包揽前三名。
CPAC以71%的胜率排名第四；CherryPi以69.08%的胜率排名第六；KillAll以43%的胜率排名第18。第一名“ZZZKBot”胜率83.11%，平均用时8分钟。
这几位AI用的都是虫族。
Facebook的团队，在这个大赛中显得有些异类，毕竟这是唯一有企业背景的选手，并且是一个押注AI已久的技术巨头。
技术巨头的AI杀入星际争霸并不稀奇。本年8月，Google旗下的刚刚热搜话题排行DeepMind亮相进军星际，可是他们挑选的方向是《星际争霸2》。
看起来，星际争霸已然变成巨头争霸的下一个战场。
Facebook的AI团队至少已有80余人，带领这个团队的是大名鼎鼎的Yann LeCun，他们已然发表了很多探究和论文（其中三篇与星际争霸有关）。但当下Facebook在AI领域还没有获得AlphaGo那样的成就。
而这次参赛分数也表明，Facebook还有很长的一段路要走。
Facebook探究科学家Gabriel Synnaeve强调，他们把CherryPi当做一个基线，以及前方持续在星际领域开展探究的基础，“我们想看看它与现有bot相较如何，尤其是评测一下是否有需要纠正的缺陷”。
AI针对技术企业的重大性已然不言而喻，而星际针对AI探究的重大性和考验，不只仅是指挥战斗这么简易。与下围棋这件事相比，《星际争霸》的繁琐性要大得多也要艰难得多。
即便DeepMind如今也没有革新性的进展。
星际2是个实用的基础AI探究生态，由于游戏本身繁琐多变，且胜利方式不固定。
玩家想要取胜需要另外做多手筹备，比如治理并创造资源、指挥军事单位和部署防御结构等操控需要另外开展，逐步达成。另外，玩家还需预测对手的策略。
这项任务的确不轻松，但不是无解。DeepMind和暴雪使用将游戏分为多个“迷你游戏”，将各异任务确认成“可治理的组块”，比如兴办特定单元、收集资源或在地图上移动等。
细分是以便便捷探究人员开展各异任务的评测较为及细化，最后在智能体中组合，从而教会智能体通关全部游戏。
为啥这个大赛没用星际2？好像是没跟暴雪爸爸谈好……
回到这次的星际争霸AI大赛，独立参赛的队伍，通常bot背后是程序员制定的规则和策略。比如摘得冠军的ZZZKBot，背后是澳大利亚的程序员Chris Coxe。他独自兴办了这个AI，但其中只有一些简易的进修特性，背后更多是各类预先记者好的策略。
而针对技术巨头来说，他们更多的依靠机器进修，经由积累众多的游戏资料，让AI自己制定相应的游戏策略。可是据说这次Facebook也没有把整体探究都注入CherryPi之中。尽管如此，CherryPi还是获得了对手的肯定，获得第二名的PurpleWave作者就强调，CherryPi对时机的把握让他印象深刻。
那么获胜的队伍都依靠了什么策略和技术？量子位也简易说明一下。
第一名：ZZZKBot
虫族，单基地Rush布局：4-Pool，Speedling，Hydra，Muta。使用手工编码的逻辑，来开展策略挑选。
这个bot实际上只能执行一种单基地Rush战术，单它的对手如今较为吃这一套。另外，这个bot能在游戏中进修一些策略，以判断哪种rush是最有效的。以及，这个bot差不多没有掌握任何战斗中的微操控。
“这原本只是想证明一个概念”，作者Chris Coxe自我点评：“源代码并不是那么好”。
第二名：PurpleWave
这个bot首要是用Scala写出来的，作者是美国使用工程师Dan Gant，他本年一月着手开启这个项目。
PurpleWave看起来比第一名更为“AI”一点；会微操控，有各式各异的策略。PurpleWave的高级决策被兴办为一个任务联网，它能依据对手以往的比赛状况，挑选各异的对抗策略。
第三名：Iron
这是上一年的冠军，作者是法国程序员Igor Dimitrijevic。Iron于2016年着手开发，前身是2015年参赛的Stone。
Iron是一个多智能体操控系统，每个智能体控制一个单位。整体行为的鲁棒性是其首要目标，每个智能体都是高度自主的，可以在25种行为之间切换。每场对决，Iron都使用一样的开局，但对依据对手的状况开展反应和更改策略。
第四名：CPAC
团队名单：Junge Zhang，Xun Zhang，Qiyue Yin，Dong Zhan，Shihong Deng，Huikai Wu，Peixi Peng，Wenzhen Huang，Jing Kong，Debang Li，Yange Fang，Tairan Zhang，Junliang Xing。
CPAC是首次参赛，全部开发耗时数月。其他状况开头也说明过了。
最后说一下这个大赛的状况。
星际争霸AI大赛，是加拿大纽芬兰纪念大学David Churchill组织的年度促销。这个比赛的目的是合作和评估即时战略游戏（RTS）对AI的价值。
全部比赛使用BWAPI，这是一种可以让AI程序控制《星际争霸：母巢之战》的使用库。