1月25日，谷歌旗下DeepMind研发的人工智能AI(AlphaStar)在《星际争霸2》中打败了2位人类职业玩家。在YouTube和twitch上播出的比赛中，AI玩家在倒数10局中重复打败人类。而《星际争霸2》这类游戏被称作人类智力的最后阵地，由于它具备非常丰富的多层次游戏玩法，目的挑战人类的智力。
因为高度复杂性和策略性，这款游戏沦为史上规模仅次于、最顺利的游戏之一，玩家在电子竞技比赛中竞争了20多年。与兄弟AI AIphaGo登顶的棋士所有所不同的是，《星际争霸2》是不极致信息系统，具有妨碍信息成功提供的战争迷雾，除此之外，操作者的单位数量和频率较小，且不存在多线登陆作战，必须同时顾及后方经营，和前方多线战事。似乎，在多线决策方面AI的优势要比线性思维的人类要小得多。
对于担忧失业的视频游戏玩家来说，这某种程度是个大新闻。它也展出了现代机器学习技术的非凡力量，并证实DeepMind以令人吃惊的新方式应用于这些技术打破人类方面正处于领先地位。《星际争霸2》是一款比国际象棋简单得多的游戏。
虽然AlphaStar仍未与世界上最差的游戏玩家对决，但这与IBM的深蓝(Deep Blue)与加里卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)之间的国际象棋比赛有很多相似之处，后者转变了我们所告诉的计算机功能。这再度警告我们，先进设备的AI正在来临。
为什么都对AI打游戏具有浓烈的兴趣，并不是一个无意间。对于AI研究者来说，这些游戏天然为人工智能获取了一个比真实世界更加非常简单的交互环境，又能为AI原作一个明晰的目标，同时，还获取了一个非常简单易懂的衡量标准。AI从游戏中学到的策略，对于现实世界中的其他领域的决策来说也有参考价值。
比如说DeepMind用来打砖块的DQN，在对话系统、文本分解上就具有不俗的效果，也能用来掌控机器人避障、导航系统。和很多打电子游戏的AI某种程度用了深度增强自学算法的AlphaGo，就在围棋界独孤求败之后寻找了自己在现实世界中的价值，DeepMind说道，他们期望用AlphaGo的算法，来解决问题蛋白质拉链、减少能耗、找寻革命性的新材料等等问题。
实质上，从2016年开始，Google就开始在数据中心里应用于AlphaGo的算法，来掌控风扇、空调、窗户、服务器等等的电量。谷歌说道，AI老大他们提升了约15%的能源利用效率。当然啦，大家也不必过于过乐观不会被AI代替。
呆毛哥曾听过一个观点并浅以为意，那就是：AI目前仍无法感受到游戏的体验，他只是为了游戏而游戏，在AI还无法经常出现感觉的情况之下，它与人类还不存在着难以逾越的天堑。打个比方：现在风行说道的读者空气上，AI可是束手无策的。在无法感觉的情况下，AI是不有可能作出低于人类的思维的。
不过令人震惊的是在2017年的时候，AI还并无法以碾压的姿态面临人类，且人类获得了最后的胜利，短短2年时间整个局面几乎旋转，被迫敬佩人工智能的深度自学知道过于可怕了，这变革可以说道是日新月异，对于人类发展，AI在未来扮演着的角色是不可或缺。
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