国外大学自办星际赛事 鼓励学生自制AI来对战

比起为了考试念书，电子游戏对学生的吸引力总是更强大，Inverse报道指出，中欧两所大学的电脑科学家找到方法利用这点，让玩《星际争霸：怒火燎原》（Starcraft: Brood War）游戏的过程也能变成一种学习。

自2011年以来，斯洛伐克夸美纽斯大学（Comenius University）和捷克布拉格捷克理工大学（CTU）一直都在举办学生间的《星际争霸：怒火燎原》赛事，但和一般现在常见的电竞联赛不同，学生并不需要操控角色，而是必须编码自己的人工智能（AI）来比赛。

学校将这场赛事称为“SSCAIT”。赛事的创办人、游戏模拟调研小组的负责人Michael Certicky表示，SSCAIT最初只是一个地区性活动，大概只有当地50几名学生参加，但随着其中的趣味性受到学生喜爱，他们便决定开放给大众与非学生参与。

“到了现在，赛事有来自世界各地的人们、团队编码出的机器人对战，直播赛事的Twitch也全天候都有人在观赏赛事。”

自AI“深蓝”打败西洋棋王以来，许多科技公司一直都在训练自家AI参与各种回合制游戏，直到近期才开始转往即时策略游戏发展。相较回合制，即时策略游戏考验的是每分秒间的决策，而这也正是将AI推往极限的完美考验。

自朴实地诞生以来，SSCAIT一直不断成长，除了持续进行对战之外，SSCAIT每年底还会举办循环赛，光是去年SSCAIT就办了1,035场学生赛事，近期SSCAIT更预计举办6,006场比赛，由此可看出SSCAIT的受欢迎程度。

随着SCCAIT参与人数越来越多，Certicky也注意到学生提交的内容变得更复杂。比赛刚开始的前几年，机器人简单地编码来执行特定的任务，但现在一些“参赛者”已经不同于前了。

“一开始的时候，多数参赛机器人都是写死（hard-coded）的状态，但现在人们开始尝试许多复杂的AI，像是人工规划、遗传算法、神经网络等。随着每年越来越多机器人都有机器学习功能，它们变得能在众多场对战中学习并持续成长。”

类似象棋的回合制游戏中，AI可以根据对手的移动情况，快速计算出最佳移动方式，但在即时策略游戏，人们经常不知道对手在做什么，直到他们攻击你的基地，玩家必须即时分析现有情况并应对。

▲创造出AlphaGo 的DeepMind也曾表态要开始挑战即时策略游戏。（Source：DeepMind）

这大概也正是即时策略游戏能成为测试、改进AI 最佳虚拟环境的原因之一；即时策略游戏中，没有两场对战内容会完全相同，编码者并不能只为机器人编码一个策略，他们必须找到方式让机器人适应不断变化的战况。

对AI开发者来说，即时策略游戏成了非常适合测试算法的环境，而对正在学习编程的学生来说，这样的学习不仅十分有趣，更可以精进适用未来职业生涯的技能。那么，何乐而不为？