导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于人工智能战斗技巧包括哪些的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
智能化战争中左右战争胜负的新变量：连接力、计算力、认知力
智能化战争：“强者胜”的三个维度
杨耀辉 张三虎 周正
引言
战争制胜机理从来都是在 科技 进步的推动下悄然发生变化。从热兵器时代的火力制胜，到机械化时代的机动力制胜，再到信息化时代的信息力制胜，实际上都是在开辟战斗力生成新维度的过程中，对原有战斗力因子形成“降维”打击。智能化战争建立在火药化、机械化、信息化充分发展的基础之上，作战双方的火力、机动力、信息力迟早都会达到或接近同一个水平，连接力、计算力、认知力等新的战斗力因子，则成为左右战争胜负的新变量。
连接力强者胜
连接产生智能。最令人惊叹的莫过于人类脑细胞，数百亿个神经元并不存储信息，但在连接过程中不断传递信息并激发出新的信息。当前，军事领域正在利用连接来寻求智能化的延展。
连接力强者胜，反映的是群体智能的胜利。“蜂群”式作战平台、碎片状战力群组、分布式武器部署，将是智能化战争的作战景象，战场胜负的砝码在经历了“从数量到质量”的转换之后，又回到了“从质量到数量”上来。近年来，中东战场上出现的几千美元一架的低端无人机，在战场上的表现却并不是“凑数”的样子，集群式出现令一些大国军队极为头疼。这种规模化群体与传统战场上的个体叠加不同，它们依托泛在网络，用连接的方式形成一种群体智能效应，对传统中的高价值平台产生巨大冲击。2021年5月，美国国防部发布的《联合全域作战战略》中明确，联合全域指挥控制就是“连接一切、无处不在”。而美军先进战斗管理系统则试图把U-2、F-16、F-35、F-22、XQ-58、MQ-4C等有人、无人作战平台连接到一起。连接力强者胜，已经成为智能化战争的制胜关键。
连接力强者胜，推动的是“杀伤网”的构建。传统的杀伤链路，其连接呈“线性”，是顺序的、递进的、单行的，极易出现断链。智能化战争，在“连接一切”的背景下，全域空间内的作战资源进入同一作战体系，杀伤链条上的各个执行单元被分散在小型化、无人化、在线化作战平台上，形成此断彼通的“杀伤网”。连接力越强，进入作战体系的可选择资源就越多，杀伤链路上可选择的节点就越多，体系的韧性、弹性、应激性就越强。从杀伤链到“杀伤网”的升级，推动不同时间节点进入作战链路的平台灵活搭配，给对手呈现出一种随机网络式的复杂景象，而自身却能按作战任务需求，采取类似“网络打车服务”一样的资源高效动态连接方式，达成各类作战资源的快速建链，完成自我分配、自我组织、自我控制下的目标打击行动，在作战过程中呈现出能判断、有选择、会变通的智能化样子。
连接力强者胜，突显的是自适应作战体系。网络时代，每一次成功连接的背后都有一系列用户和用户之间的自适应交互，连接平台只是提供一个“桥梁”，并没有过多地介入到谁和谁的连接上。“连接一切”条件下的智能化作战平台构成的作战体系，其敏捷适应性将比网络时代更进一步。这种敏捷适应基于物理实体的数字化模型和运行状态的数字化表征，在特定系统的支持下，各类作战资源“在用”“饱和”“空闲”等状态即时感知，并完整映射到“基础网+作战云+数字孪生体”的虚拟空间，形成“全息”对照的战场态势，每一个作战平台都可以“全维”抽取关键信息，“全域”拼接作战场景、“全程”推演打击行动，并实时感知友邻平台的运行状态。在这样的全透明战场空间，任何个体要想避免被其他成员抛弃，必须主动向体系贡献自己的能力，从而自然地产生出一种自适应调整的体系能力。
计算力强者胜
很长一段时间里，计算多是粗略概算并服务于指挥员谋略，计算力一直是战斗力的配角。智能化战争中，智能机器的计算能力大大超越人类，人类的决策、行为和意识都受到机器计算的影响，计算力强者胜成为战争制胜的重要一面。
计算力强者胜，反映的是“算料”从“DB”到“BD”的质变。数据即“算料”，其实一直存在。早期的像会计账本之类，电算化时代是机读穿孔卡带，信息化时代升级成为诸如Database之类的数据库，即“DB”。到了智能化时代，万物互联加快了数据产生的速度，运用大数据Big data方法挖掘信息宝藏成为适应时代的必然选择，即“BD”。从“DB”到“BD”，两个字母位置的简单调换，反映的却是数据从量变到质变的重大跃迁。“DB”是对客观事实的记录、抽样和再现，“BD”则是对数据的关联关系分析并推理预测客观事实，已经接近甚至超出人类在因果关系分析上的技能。比如，谷歌公司曾运用大数据技术，分析了5000万条美国人检索最频繁的词汇，成功预测出美国冬季流感的传播。智能化战争中，数以万计的智能机器，必将产生数不胜数的数据，如何利用大数据手段提升“算料”处理能力，对敌方作战企图、战场走势等做出准确预测和判断，将是决定对抗胜负的重要一极。
计算力强者胜，推动的是算力的云边端供给模式。传统的中军帐、参谋部、指挥所都是“中心计算模式”，其弊端是计算结果滞后甚至偏离战场态势，问题的根源是算力不足。智能化战争中，每一个机器在做出行动时都要进行一系列的计算处理，仅一个“大脑”的中心计算模式已显得力不从心，“云+边+端”的新计算模式则应运而生。谁的云中心能够通过策略测算，从复杂场景中“窥出”真正的战场走势；谁的边缘计算中心能够快速将计算能力推送到作战前沿侧，为前端平台提供中等强度的近实时场景模拟推演；谁的智能作战平台能够在对抗活动中，快速规划出武器选择、打击窗口、攻击路线等，将成为左右战局发展走势的关键所在。近年来，美军大力发展类似F-22战机充当“战斗云”，提高无人系统的人工智能技术含量，推动自主作战平台的自协同能力提升等，都是对“云+边+端”计算模式的尝试。
计算力强者胜，突显的是算法的机器升级迭代。2019年，星际争霸Ⅱ人机对抗赛中两位人类顶尖选手以1 10的比分惨败，使人们对机器“只会计算、不会算计”的印象发生颠覆性改变。显然，在神经网络、深度学习等技术的推动下，智能机器具备了超越人类的用大量数据拟合出新算法的能力。当智能武器代替人类成为战场上的主角，支撑它们观察战场、分析战场、适应战场能力的关键——算法，将左右战场胜负的走向。算法战，已经从人类大脑层面转换到机器类脑层面，谁的机器学习能力越强，谁的算法迭代升级就越快，谁的决策就越符合对抗态势，谁就将在智能化战争中占据算法战的顶端。
认知力强者胜
形成对战场的统一认知，是作战体系中各个参战单元形成合力的关键。信息化战争主要解决信息“从信号到数据再到知识”的价值转换过程，智能化战争则更注重在“知识到智慧”的过程中提质增效。
认知力强者胜，反映的是作战环节从“OODA”到“OD”的进阶。从本质上讲，平台中心战、网络中心战、决策中心战，“OODA”环路上观察、判断、决策、行动等链条没有变，但不同阶段的行动特点发生了很大变化。机械化战争时代，“OODA”环路按部就班，环环相扣，一步慢、步步慢，一招领先、步步主动；信息化战争时代，发现即摧毁，观察“O”和行动“A”融为一体；智能化战争时代，作战双方的观察能力达到同一水平，战场趋于双向全时透明，谁也不能从“OODA”的第一个“O”即观察上占有多少优势，只有在第二个“O”即判断上一决高下，作战对抗从“OODA”四个环节进阶到“OD”两个环节上。在智能化战争的对抗过程中，信息驱动是源头，统一认知是关键。有了统一的认知，各参战平台才能建立起指向同一作战企图下的任务分析、规划和安排，群体性决策、自适应编组、分布式行动等具有智能化特征的活动，才能真正被激发出来并最终涌现出体系作战能力。
认知力强者胜，推动的是作战指挥从艺术到智慧的转进。智能化战争中，“AI军师”“智能参谋”进入作战指挥活动，带来的变化是指挥艺术里面添加了机器计算的成分。智能机器在算速和算法上的优长，使它们能通过海量数据关联分析，对战场态势进行呈现、分析和预测，辅助指挥员预判敌方企图、动向和威胁，从而促使作战指挥由基于“经验”的艺术流，向基于“经验+算法”的智慧型转进，把认知对抗从人类大脑领域拓展到了“人脑+机器脑”的新空间。美军2020年8月组织的“阿尔法空战”实验中，AI战机5 0击败人类飞行员，其背后的基础是40亿次仿真训练。智能化战争中，纯人脑的认知能力水平必将受到来自机器脑认知的强力挑战，而机器脑失去人脑的介入也会失去战争灵魂，“人脑+机器脑”协作融合形成智慧型认知才是制胜之道。
认知力强者胜，突显的是作战策略从近忧到远虑的延展。智能化战争时代，极易产生“机器信赖症”，任由机器对战场上的作战行动进行控制。但战争的复杂性告诫我们，机器的判断永远代替不了人类。“阿尔法狗”智能围棋虽然设定了四个策略来赢得棋局，但它仍有无法逾越的短视局限，其从繁就简的策略设计中，会对非关键因子进行“剪枝”处理，而被“剪枝”的恰恰可能是战争偶然的诱因。智能化战争中，发挥智能机器的优势，要在建立起“‘人机’交互、有人监督”的条件下，运用复杂系统中各分层之间相对独立的原理，对战局进行分层分域拆解，制定全局、局部和战术行动策略，形成一整套多级关联的规则库，让智能机器在指挥人员的监督下能够顺利地计算下去，在时间约束条件下快速得到一个基本满意的方案。一方面，避免机器陷入无休止的运算；另一方面，让机器在人类指引下对战局进行“远虑”，走向“谋全局而不是求一隅”的高度。
（作者单位：国防 科技 大学信息通信学院）
“智胜”机理：一个亟待研究的课题
刘光明
编者按 现代战争发生了深刻变化，最根本的是制胜机理变了,要想赢得战争必须把现代战争制胜机理搞透。当前，战争形态加速向信息化战争演变，智能化战争初现端倪。智能化战争的制胜机理是什么，有什么新变化，表现为哪些新特点？为把这些问题解答清楚，本刊特推出“聚焦智能化战争制胜机理”系列文章，欢迎广大读者献计献策、积极争鸣，共同推动智能化战争制胜机理研究走向深入。
当前，由人工智能引领的新一轮 科技 革命和产业变革方兴未艾，“人工智能就像先前的导弹、卫星一样，无论你是否有所准备都将登上人类战争的 历史 舞台”，智能化战争已经大步走来。打赢未来可能发生的智能化战争，核心是厘清智能化战争制胜机理。
厘清智能化战争制胜机理独特内涵
厘清智能化战争制胜机理，首先要把“机理”一词的内涵界定准确。笔者认为，“机”可理解为奥秘、门道，“理”可解读为道理、理由。所谓智能化战争制胜机理，即打赢智能化战争的门道（路径）和道理。为进一步厘清这一内涵，需要准确把握三对概念的区别与联系。
从机理与规律的关系把握独特内涵。规律是事物内在的本质的必然的联系，战争制胜规律是与战争制胜有关各种因素的本质联系和发展的必然趋势。战争作为复杂巨系统，制胜也具有复杂性，众多的制胜规律往往在战场上同时起作用。如果对具体战例作具体分析会发现，每一次胜负较量必定有某个规律起决定性作用，其他规律则起着辅助的但也是不可缺少的作用。战争制胜机理则是战争制胜因素在一定条件下触发制胜规律、发挥制胜作用的链路及其道理。制胜机理依赖制胜规律，体现了制胜规律发挥作用时的途径和依据，但单凭制胜规律本身不能成为制胜机理。用相对简单的话来概括，即制胜规律是制胜机理的基础，制胜机理是制胜规律的应用之道。
从机理与机制的关系把握独特内涵。机制是事物内部的构造、功能和相互关系，作战制胜机制是作战体系各要素互动形成合力、实现制胜的内在机制，如集效聚优、并行联动都是机制，是对有关制胜机理的运用方法和实现方式，且这些方式方法体现一定的规则，带有某种制度化的特征。在信息化战争中，对情报侦察、指挥控制、火力打击和综合保障等作战要素进行综合集成，对陆、海、空等作战单元进行优化重组，会形成多种多样的制胜机制。这些制胜机制大都包含这样的制胜机理，即：事件转化为信息、信息转化为态势、态势转化为认知、认知转化为决策、决策转化为行动的信息制胜链路，等等。由此可见，制胜机理是内在的“道”，更为抽象，而制胜机制是运用道的“术”，更为具体。
从机理与理论的关系把握独特内涵。认识、把握和灵活运用战争制胜规律和机理，需要从理论和战略策略上作出正确的指导。睿智的军事理论家，总是在发现新的制胜规律和机理后，作出理论上的加工和创造，由此形成新的军事指导理论。可见，军事理论创新的核心在于揭示和厘清新的战争制胜规律和机理，进而概括出新的战争指导。世界军事史上，马汉的“海权”理论、杜黑的“制空权”理论、富勒的“机械化战争”理论、图哈切夫斯基的“大纵深作战”理论、格雷厄姆的“高边疆”理论等，都揭示了相应的战争制胜规律和机理，引领了军事潮流，改变了战争面貌。可以说，战争制胜机理是军事理论创新的基础和源泉，军事指导理论是战争制胜机理的灵动运用和理论升华。
辩证把握智能化战争制胜机理多重意蕴
智能化战争的制胜机理包括战争制胜的一般机理，同时又体现着算法博弈的鲜明特点；在战略、战役、战术等层面都有相应的制胜机理，同时也都与算法博弈紧密联系。由于受多种因素制约，每一场战争具体的制胜机理都可能有所不同。这里，仅列举几类带有一定普遍性的制胜机理。
以“强”打“弱”的“智胜”机理。“强胜弱败”是带有一定普遍性的战争制胜规律。即使是那些以弱胜强的战例，往往也须在局部和特定时段形成对敌的力量优势才能真正取胜。依据“强胜弱败”规律，以强打弱便成为带有通用性的战争制胜机理。这里的“强”，是整体战斗力的强。在机械化战争时代，整体战斗力的强大主要体现为兵力和火力优势。在信息化战争时代，军队能打胜仗有赖于信息力优势。而在智能化战争时代，智力优势对战斗力的贡献率远高于其他要素。在智能化战争对抗中，人的智能广泛渗透到作战领域、移植到武器系统，智能水平更高更强的一方，能够更好地开发和运用以强打弱的“智胜”机理，甚至据此设计战争、主导战局发展，取得最终胜利。
以“高”打“低”的“智胜”机理。这里的“高”“低”，主要指“代差”“维度差”。通常情况下，运用更高级战争形态和作战样式的一方能够打赢尚在运用较低维度战争形态和作战样式的一方。比如，普遍使用火枪的部队几乎都能胜过使用大刀长矛的部队。如果说“高”胜“低”败是制胜规律，那么以“高”打“低”的那些门道及理由便成为制胜机理。在智能化战争进程中，针对对方作战体系的弱点进行打击，使其“智能”降低或失效，实施“降维打击”，便是以“高”打“低”“智胜”机理的具体运用。还要看到，智能化战争时代很可能存在由低到高的多个发展阶段，尽可能让自己处于高级阶段，攻击对手使其处于低维度的阶段，也是以“高”打“低”“智胜”机理的运用。
以“快”打“慢”的“智胜”机理。随着科学技术的强劲推动，战争中“快”的内涵在不断刷新。在第一次世界大战期间，坦克机动速度每小时只能达到4 8英里，到二战期间装甲集群已能实施闪击战。近些年我们认为超级计算机已经很快了，但量子计算机处理“高斯玻色取样”的速度比最快的超级计算机快一百万亿倍，量子算法比经典算法实现了指数级的加速，人工智能将实现质的飞跃。未来智能化战争在算法的支撑下，预警时间提前，决策时间缩短，作战行动向前延伸，“观察-判断-决策-行动”周期大幅压缩，“瞬时摧毁”升级为“即时摧毁”，真正进入发现即摧毁的“秒杀”时代。
以“巧”打“拙”的“智胜”机理。在一些经典战例中，我们往往能够看到指挥员运用灵活机动的战略战术，变被动为主动，化劣势为优势，体现了“巧”能胜“拙”的制胜规律和以“巧”打“拙”的制胜机理。智能化战争中的“巧”，依托算法优势，开始从指挥员的大脑中走出来，被赋予拥有“智能”的武器系统。当智能化战争发展到一定阶段，全域多维、各种类型的智能化作战平台能够快速耦合作战力量，根据任务需求构建作战体系，自主实施协同作战，任务结束迅速回归待战状态，呈现智能自主趋势。未来智能化战争将向极地、深海、太空等领域拓展，以“巧”打“拙”的“智胜”机理也会相应拓展，开发出更多更新的“智胜”路径。
前瞻 探索 和开发智能化战争制胜机理
当今世界， 科技 革命和军事革命相互影响，战争形态在加速演变，战争制胜机理也在不断更新。在智能化战争大幕缓缓开启的背景下，必须紧盯智能化战争制胜机理的发展趋势，变被动为主动，变跟进为引领，前瞻 探索 和开发智能化战争制胜机理，牢牢掌控打赢智能化战争的主动权。
开发新的制胜机理。 历史 和现实表明，先进的科学技术一旦被运用于军事，将使战争制胜机理发生深刻变化，从而使现有的作战指导、条令法规和部队编制随之改变。在人工智能飞速进步的今天，军事智能的发展不可限量，未来智能化战争具体的制胜机理也必然超出现有的预料。应积极 探索 现有先进技术可能运用于智能化战争的潜能， 探索 其可能的制胜机理。全面分析对手无人化作战体系的薄弱节点和我之优势，从目标靶点反推制胜机理，提出军事创新需求，精准研发战略性、前沿性、颠覆性技术，推动战争“ 游戏 规则”向于我有利的方向转变。
验证新的制胜机理。智能化战争制胜机理的研究成果究竟管不管用，需要用实践来检验。在相对和平时期，应加强实战化军事训练和针对性作战实验的检验，在检验中发现问题、修正认识，使新的制胜机理尽可能科学、周密。在时机和条件成熟时，推动新的智能化战争制胜机理成为军事训练全方位变革、整体性提升的依据，坚持以战领训、以训促战，做到按智能化战争实战要求训练，实现作战和训练一体化。要以我为主，适度借鉴外军，破除定性分析多、定量分析少的局限，大力构建完善智能化战争实验室，打通从制胜机理到作战概念再到实验平台的创新链路，推动去粗取精、去伪存真，提高智能化战争制胜机理研究成果的科学性、权威性。
升华新的制胜机理。新的战争制胜机理是推进军事理论创新的深层依据。当我们发现了新的以“强”打“弱”、以“高”打“低”、以“快”打“慢”、以“巧”打“拙”等具体的“智胜”机理后，就可以契合这一机理提出核心作战概念、作战原则和战争指导等，经过系统加工形成关于智能化战争的新的军事理论。有人说，“丰富的想象力和深刻的洞察力，远比百分之百的准确性更为重要”。要适度鼓励战争设计上的“异想天开”，引导有创见的研究人员在深刻理解军事智能“技术创意”及其衍生而来的制胜机理的基础上，提出新的“战争创意”。要基于智能化战争制胜机理的研究，深化军事理论创新，加快形成具有时代性、引领性、独特性的军事理论体系。
（作者单位：国防大学国家安全学院）
人工智能有无可能打《星际争霸》赢一个星际的高手？
这是星际一代流传甚广的一张图，三个炮灰级别的机枪兵，通过极限操作，精确的避开了潜伏者的每一次攻击。
试问现在有多少玩家能够重现类似的操作，又有多少玩家能够在决战阶段大规模复制这样的操作？我想答案是很容易得出的。
而在ai手里，他每一个机枪兵乃至农民都可以做出这么灵活的操作。人类玩家与阿尔法狗级别的人工智能对战，在操作精度上的差距是非洲雇佣兵与美帝军队的差距。
有朋友认为强制ai使用摄像头观察战场画面，使用机械手操作键盘鼠标，可以降低双方差距。肉眼可以感知的画面变化大约一秒24帧，而摄像头可以很轻松的记录和分辨出每秒60帧以上。人类职业玩家的apm约在300-400之间,每秒鼠标点击次数约5-7次。这对人类已经是极限操作了，然而机械手的速度与精度可以高出10倍有余。以目前的硬件水平，ai已经可以通过摄像头更快的侦查战场环境，机械手更快的部署单位行动。人类在操作效率的精度上没有胜算。
那么人类能否通过战略思维的优势，弥补战术操作的差距呢？这个可能性也是微乎其微的。目前的战术套路都比较成熟，几人口做什么，什么时候侦查什么时候骚扰，对不同种族使用什么兵种组合，我们看职业选手对战基本是可以猜到套路的。人工智能只要进行足够多的训练，就能完全掌握目前星际中为数并不多的攻防套路，再通过他的神操作，无限放大和积累优势。围棋可以看做是最公平最量化的一种战略博弈方式，他的意义在于假设对战双方有完全相同的战斗力和机动能力。四子提一，量化了战损。可以说是完全不考虑资源后勤武器 科技 战场地形等具体因素后，纯粹的战略战术博弈。人类在最近的对弈中一败涂地，则证明人工智能在这样单纯抽象的规则下，已经游刃有余了。而星际领域，这样充满了繁琐的操作因素的 游戏 里，我们还面临巨大的硬件劣势。可能会败得比围棋领域更快。
真正能够让人与人工智能有来有往的 游戏 ，应该是炉石传说。需要策略，同时存在许多机会因素。人类不会一直输。
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2019年更新: 人工智能训练结束，首战初露锋芒。10:1横扫人类玩家。
这个事情已经是现实了，人类在星际争霸2上面已经快被AI打败了。
DeepMind宣布AlphaStar达到星际宗师级别
2019年10月30日， DeepMind 宣布他们专门用于星际争霸2的人工智能 AlphaStar 已经在星际争霸2的天梯上，三种族都达到了Grandmaste宗师级别，超越了99.8%的人类玩家。下面这张图是他们的在官网的宣告。
同时这个成果已经被DeepMind发表到了《自然》杂志，说明都已经是实锤了。
公平对决
同样是被人工智能打败，围棋这种回合制比赛，至少让公众觉得操作量是平等的，每回合人类走一步，人工智能也就走一步。而AI运用在星际争霸上最大的问题就是操作频率上的不对等。
最有名的就是AlphaStar去年与欧服人类宗师MaNa比赛时的这张动图。可以看到人类的APM基本在400左右，而AI的APM在巅峰时甚至可以达到1500，人类玩家操纵的是一只队伍，而对AI来说这支队伍每个个体乃至组合起来的整体都有操作最优解。
所以这次AlphaStar进入天梯的首要条件就是 操作量上的对等 ，不论是APM还是EPM都被限制在了人类水平。
人类实感
初期参加rank的AI全是匿名的，所以天梯选手即使遇到了AlphaStar也不会知道。
但在后来对天梯遇到过AI的选手做过采访后，选手都表明了在不知道对方是AI的情况下与AI战斗有一种前所未有的古怪感，无从下手，这个和围棋领域人类被打败是一样的。与初代的研究棋谱不同，现在的AI全部是使用深度学习，通过自我对弈完全从零成长起来的。人类那点经验和自我博弈所获得的巨量成长比起来完全微不足道。
实战直播中，很容易从与AI对抗的人类玩家脸上捕获一些生无可恋的表情。那是一种陌生的压迫感，完全不给呼吸空间的窒息感。
完全放开能力的AI将碾压人类
前面AI参加的Rank其实是把AI的手足绑起来以后的结果，这种结果下都已经战胜99.8%的人类。假如完全放开AI的操作限制，人类将会完全没有招架之力。
比如最经典的一张图，三个机枪兵螺旋走位零伤打地刺。人类可能要苦练数年才能在非常极限的情况下做出这种操作，而这个对AI来说不费吹灰之力。
比如职业选手被封神的丝血飞龙极限甩尾操作。在AI那里就是基本操作，人类玩家在对抗这种AI时毫无招架之力。
最震撼的一次还是前几年小狗冲击炮塔，每个小狗就像有蜂巢思维一样，自适应组成最低伤害的阵型。当某个狗被坦克当做攻击目标时不可避免地要牺牲时，其他狗以这个被攻击的狗为圆心自动离开刚好爆炸半径的范围，把伤害锁定在只有一只狗上面，以最小的代价冲散了十倍经济价值的坦克群，没有半点多余的操作。
这些对人类来说几乎不可能的操作，在AI面前都是小儿科，这些只不过是操作层面上的碾压。
随着深度学习样本的无限增长，现在的AI在 运营 上面都已经完败人类，策略这块人类最后的尊严地似乎也已经被瓦解了。
不需要在乎
这些项目上被AI打败根本不会触及人类选手的尊严，不管怎么限制AI，这都是一场不对等的战斗。
AI战胜人类的背后是高出几个数量级的训练度，高出几个数量级的操作量。
没人会因为博尔特跑不过兰博基尼就不承认他是世界第一快。人类只要和人类比就行了。所以即使后面AlphaStar登顶星际Rank，我们该玩的还是照样玩。
（观点仅供参考，抬杠恕不奉陪）
有无可能？别开玩笑了，在没有限制条件下，AI能把人的屎都打出来（那些说给AI装上手脚用鼠标键盘来打的人，所以阿尔法狗下棋还得装上爪子自己抓棋子才算？）；
如果你对AI能做什么没什么概念的话，不妨先想象一下以下这样一个对手：它开明图，且一刻不离地观察你的一举一动并即时反馈，它的每一个单位都单独由永不失误的高手操纵，且这些高手心意联通（任何编队个体均能在同一瞬间向任意方向散开，正面跟你接团的时候空投你家农民的同时在自家拍下几个建筑点下一队兵），它的资源利用率永远最优，它对建造、移动的时间把控精确到秒，它对血量和攻击的计算永不出错，，，是不是觉得这样的对手根本不可能打的赢，是的，抱歉，无限制的AI能做的只会比这更多；
所以，电竞项目的AI设计都限制了算法模式，比如战争迷雾，比如APM上限，人类这才勉强有机会打得有来有回；
为什么棋类AI直到最近才真正完爆人类，正是因为棋类是回合制 游戏 ，从根本上回避了人类和程序差距最大的操作环节，这才让人类用纯智商坚持了这么久；
就这样。
不要因为你无法想象一些东西，就以为这些东西就真的犹如你想象的那么简单。前面也有答主提到了，人工智能的神速操作可以令星际争霸里的单位移动如神速，或者走位骚爆天际，直接导致一些靠操作可以回避的东西能够达到100%发动。
这意味着什么？咱们一个人类选手需要刻苦练习多年才能稳定而熟练地使用的变态操作技巧，可能对人工智能来说，是它的每一步操作。如果所有的操作都是这样的，那就能够带来巨大的收益和优势。不仅是前线的兵，甚至是后勤资源的建造和采集，都可以精确到每一小步。运营和战斗都达到神级。
你觉得这就很牛逼了么？不，最可怕的是这些运营和战斗是同步进行的。一个玩家就算能够熟练掌握这些技巧，可能也只能同时看着一个屏幕，如果来回切换过快的话可能他自己也受不了，但是人工智能不一样，它随时看多少个都无所谓。那就可以双线，甚至多矿和多兵线的时候可以同时五六线操作，而且同时这些操作全部滴水不漏。
再提醒一次：这个事情对人类来说巨难无比，但是对人工智能来说是轻轻松松。
你还觉得人类能够打赢人工智能么？恐怕你需要先去了解一下什么叫自动操作。人类对于这些需要高速反应的训练，终究难以突破肉体本身的限制，而且只要是人就会出错，然而人工智能却不会。
肯定能赢，而且可以说几率很大，毫无疑问现在的IA已经初步具有一定的自我学习能力并不是单纯的计算，在围棋中AI不需要揣测你的意图 你的表情等，他只需要在海量的对战经验中+疯狂的计算结果 找出胜率最高的一步去下...
但是在星际2中我们感觉好像还有机会很大原因是因为战争迷雾，这似乎加大了AI的难度但是我觉得真的太乐观了，就算APM限定在400对于AI来说5条狗不停地在地图上跑基本就能掌控地图的85%，而且对于AI来说打星际绝对不需要掌握太多内容跟战术，职业选手需要搞很多战术那是因为我们人类做不到把这个 游戏 算清楚的能力，而AI不一样，他可以从 游戏 开始，就计算你的经济，猜测出你这时候有多少资源，能出什么 科技 ，兵有多厚。
就像棋手会揣测对手的意图说白了就是我们的脑容量不够所以希望找捷径，SC2的AI哪怕就会是三套战术就打遍天下无敌手：
第一套：人族双BB 开局靠绝对细腻完美的农民操作 地图中间点兵营 你根本无法阻止 然后拖出双兵营产能不需要的农民 一波完美操作，宗师组以下选手全得死。
第二套：神族纯闪烁追猎 然后分成5队到8队疯狂骚扰换家 掌控所有地图 家里发展刷满兵营，最后一波怼死 90%职业选手已死 。
第三套：随你想象 反正我认为如果认真开发一款星际2 AI，一定是几套战术就打遍天下无敌手 绝对不需要设计多么复杂。
首先说结论，人工智能完全可以打败一个星际高手，甚至于可以打败任何一个星际玩家。
你已经谈到“人工智能”这个词了，其实这个词由两部分构成：人工与智能。人工在星际争霸里指的便是操作，就操作而言人类完败。在普通人眼里，星际争霸高手玩家必然能做出让人眼花缭乱的操作，但这些操作在计算机眼里就是一些代码与数据。人类唯一可以取胜的便是“智能”这一环，但我认为就星际争霸而言，“智能”这个环节人类也无法比拟计算机。
你的命题局限在“星际争霸”这款 游戏 中，这款 游戏 并没有想象中那么复杂，人类需要学习数月的操作与战术，对于计算机而言，就是瞬间完成的事情。
总归而言，星际争霸这样的竞技类 游戏 ，他的规则是固定的，无法改变的。在这种固定的规则下，并不存在太多的感情因素，所以人类在“智能”这一环，根本没有优势。
我在举个更通俗的例子，诸如cs这个 游戏 ，你觉得人类与人工智能较量有几成胜算？我认为是没有胜算。星际争霸的规则可能比cs复杂，但仍然是在一个限定规则里，而完美无瑕的操作可以击败任何的战术。
人工智能在 游戏 里可以所向披靡，但在现实战争中它不能取代人类，因为人类的 情感 是有缺陷的，他可以被鼓舞、被策反、被消沉、被磨灭，人类的 情感 是有变化的。但在 游戏 里，你看到的每一个人物、每一颗树、每一颗星星都只是一串代码，它们是没有任何 情感 的，在这种环境里，人类绝无取胜的可能。
当然，人工智能有它的局限性，它永远无法拥有人类的创造性。诸如音乐、文学、绘画、剪裁等方面，人工智能永远没有办法在这些项目承担一个创造者。
人工智能是冰冷的，数据是没有情绪的，人工智能可以复制，但永远无法真正的创作。
说点题外话，我曾经倒是真的想过一个问题：随着时间的推移、 科技 的发展，艺术工作者会越来越受欢迎，因为当所有的一切都可以自行运转后，那些具有创造性的事物便开始稀缺无比。
大致如此，希望这个答案可以帮到你。
囧王者来啦。
小迷妹女孩子家不懂RTS 游戏 ，也不明白AI人工智能(她只会玩小爱同学)。囧王者代她来回答这个问题。
囧王者认为现阶段的人工只能无法在星际争霸中击败人类高手。但是，不远的将来，人类选手将会被人工智能按在地上摩擦 。
暴雪开始利用星际争霸2来培养人工智能
暴雪已经开放了SC2的API接口给DEEP MIND公司，作为阿尔法狗的后继型号AI，将以星际争霸2的战场为实验室来学习战术和应对。
也许不远的将来，我们在天梯上，将会突然发现一个新的阿尔法狗在狂虐我们 。这一切都似乎暴雪在后面做推手的。MMP，打不赢人就算了，以后连电脑都打不赢了。
现阶段的AI还无法战胜人类高手
现阶段的AI还无法战胜人类高手，主要输在各种战术的运用和诡计欺诈上。但是在经济运营，各兵种微操上，AI是远远超过人类选手的，毕竟手速再快，还是比不上电脑之间的指令传输。我们正常人眼中的SC2和AI眼中的SC2，是这样的
他们可以精确的计算每个单位的HP，运行速度和各技能的CD时间。人类选手，这方面远远没有电脑计算的精准。微操的话，更是远远超过人类。这是种族压制。
但是，现阶段的AI吃亏在没有见过人类的大多数套路和欺诈战术。所以，现阶段AI对上人类高手大都数时间都是输。不过，等AI经历过大多数的套路和欺诈后，其强大的学习能力和运营，在不远的将来，会讲人类选手按在地上不停的摩擦。就如同围棋上一样，前期AI都是输，等AI复盘大多数棋谱和走法后，人类大脑的计算能力就跟不上AI的棋力了。
所以，囧王者认为，电子竞技也是一样，AI肯定是先输后赢，然后统治电竞界。
大家，有什么想讨论的，一起来讨论一下吧。
我觉得将来是有可能的，虽然现在我们的电脑暂时还不会玩星际争霸，但是我觉得这一天很快就会到来的，不一定会是星际争霸，因为星际争霸已经不火了， 科技 人员肯定会先在比较火热的 游戏 中进行攻坚的，只要取得突破就问题不大了，换一个 游戏 ，内核是不会变的。
可能很多人觉得我在瞎说，但是人类对人工智能的了解确实是有很多的未知领域。我们在李世石对抗阿尔法狗之前，你能想到会以人类完败的结果结束吗？看看柯洁的经历你可能会有所了解，当柯洁在看完李世石完败于阿尔法狗之后，明显的表现出堆李世石的不屑，他说李世石老了，如果换他结果不会是这样的，话语间轻描淡写，透露着对阿尔法狗的藐视。很快的，今年谷歌公司下重金邀请当今围棋第一人柯洁做庄接受阿尔法狗的挑战，结果大家都知道，几乎毫无还手之力就败给了阿尔法狗，柯洁在赛后也感叹说这次的阿尔法狗比上次李世石的要完善了非常多，几乎毫无破绽，我打不过它~
是的，就在短短一年间，超级电脑阿尔法狗在围棋的功力上就突飞猛进，其速度超过人类的相信，当初人们以为阿尔法狗是不会打劫的，争取在劫争里把电脑拖入泥潭，认为他看不出人类故意设下的陷阱，其实不然，他只是不愿意主动去进行劫争，它有100种战胜你的方式，它选择了最保险的那一种，仅此而已。从围棋推到电脑 游戏 ，道理都是一样的，微操什么的，人类极限300，电脑？3000都不在话下，完美的细节微操可以让星际高手吓出尿来的！
目前的情况下，星际1的AI很难击败高手(韩国人以韩服天梯1500为中手，1800+为高手，最低水平的职业选手在2500+)。去年韩国制作的AI跟中手较量都难以取胜，在跟Stork的表演赛中，10分钟内被完虐。
虽然现在不少国家在研究星际AI，但都处于较低的水平，中科院也研究了多年，AI大赛中取得过季军的成绩，但跟人类玩家相比还有不小的差距。
有没有看过去年在韩国举行的AI和人的星际争霸比赛？目前的AI水平还只是业余水平，不管还是Facebook或者Google还是其它的，都显得太业余太弱智了，和职业选手比，差距太大。Stork已经不是一流选手了，但是轻松完胜AI。目前AI用的方法，现有的算法，永远不可能战胜人类，因为星际争霸的对手是未知的。
人工智能的五大核心技术
计算机视觉
计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列，来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理，分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。
机器学习
机器学习指的是计算机系统无须遵照显式的程序指令，而只依靠数据来提升自身性能的能力。其核心在于，机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可用于预测。比如，给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息的数据库，系统就会学习到可用来预测信用卡欺诈的模式。处理的交易数据越多，预测就会越准确。
机器人
将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、制动器以及设计巧妙的硬件中，这就催生了新一代的 机器人，它有能力与人类一起工作，能在各种未知环境中灵活处理不同的任务。例如，无人机、可以在车间为人类分担工作的“cobots”等。
语音识别
语音识别主要是关注自动且准确地转录人类的语音技术。该技术必须面对一些与自然语言处理类似的问题，在不同口音的处理、背景噪声、区分同音异形/异义词(“buy”和“by”听起来是一样的)方面存在一些困难，同时还需要具有跟上正常语速的工作速度。语音识别系统使用一些与自然语言处理系统相同的技术，再辅以其他技术，比如描述声音和其出现在特定序列与语言中概率的声学模型等。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。比如Domino抯Pizza，最近推出了一个允许用户通过语音下单的移动APP。
自然语言处理
自然语言处理是指计算机拥有的人类般的文本处理的能力。比如，从文本中提取意义，甚至从那些可读的、风格自然、语法正确的文本中自主解读出含义。一个自然语言处理系统并不了解人类处理文本的方式，但是它却可以用非常复杂与成熟的手段巧妙处理文本。例如，自动识别一份文档中所有被提及的人与地点;识别文档的核心议题;在一堆仅人类可读的合同中，将各种条款与条件提取出来并制作成表。
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人工智能在军事中的应用
美军的沙漠风暴行动：90年代处的沙漠风暴行动是人工智能技术在军事中应用的一个成功典范。从最简单的货物空运，到复杂的行动协调，都由面向人工智能技术的专家系统来完成。另外先进的巡航导弹也采用了人工智能体领域的机器人和机器视觉技术。在这其中的两个计划：Pilot Associate Project (电子领航员)和Battle Management System Project(军事专家系统)，是人工智能技术成功应用的范例。
在未来的21世纪，人工智能技术在军事仓储中的进一步开发应用，将出现各种智能化仓储机械，如在自动导向车和智能用车中应用专家系统确定行走路线和运行方案；在物料存取过程中，应用专家系统指挥机器人进行入架和出架操作；将多媒体技术和专家系统，应用于仓储机械人员培训、操作指导、远程现场监视、异地故障分析和诊断等。随着时间的推移，智能化仓储设备将更多、更加趋于完善，仓储机械更安全、更可靠。
机器人活跃于仓储领域。经过30多年的研究．机器人已发展到第三代----智能机器人。它装有多种传感器，能识别作业环境．能自主决策，具有人类大脑的部分功能，且动作灵活，是人工智能技术发展到高级阶段的产物，目前，全世界已有各种类型、各种用途的机器人达百万台。
随着人工智能技术和机器人技术的飞速发展，机器人将在军事仓储领域得到广泛应用。例如，用于仓库作业，从事搬运弹药和各种危险作业。美国奥德蒂斯公司研制的“章鱼”式六腿机器人，在静止时能做起935公斤重，行走时能搬运409公斤重的弹药；用于战场上执行多种后勤保障任务，在比较危险的环境中前送后运作战物资；机器人“哨兵”用于仓库警戒巡逻，可代替普通士兵巡逻、放哨。
人工智能技术有哪些?
工智能计算机科支企图解智能实质并产种新能类智能相似式做反应智能机器该领域研究包括机器、语言识别、图像识别、自语言处理专家系统等。
人工智能（Artificial_Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
说起人工智能我们大家都很熟悉，各种人工智能概念，AI概念层不出穷，仔细想来无外乎智能音箱、智能打印机、智能售卖机等等诸如此类似乎没多少“智能”，和我们脑海中的“AI印象”，如：终结者、机器人、阿尔法狗、自动驾驶等技术大相径庭。
目前，普遍认为人工智能的研究始于1956年达特茅斯会议，早期人工智能研究中，如何定义人工智能是个喋喋不休的问题，但基调始终是：像人一样决策、像人一样行动、理性的决策、理性的行动等研究方向。
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