1樓：陳冬青
只會魔獸，就單說魔獸了
在目前的設定下，人類選手根本沒得玩
別的不說，魔獸中NE在夜晚的視野是其他種族的兩倍
這就意味著，AI完全可以在對方的視野之外，己方的視野之內控制盯著對方的一舉一動
可能有人會說了，那不是還有一半時間的白天嗎，沒錯，但NE還有個道具叫月石，才50塊錢啊...
而且NE還有乙個全地圖都能採木的小精靈可以無時無刻地跟著對方，如果其他三族也這麼玩，勢必浪費大量農民的人口
也就是說，NE的AI對上其他三組的人類選手，相當於開了全圖，這怎麼打？
每次人類去練級，AI就去抄後路
每次人類去開礦，AI就在礦快好的時候去拆，讓你退也不是，不退也不是
每次人類去買道具，都會發現道具被買完了
每次人類去對方家，都會在半路上發現AI已經到了自己家，回城也不是，不回城也不是
更不要提AI每次都能成功的極限操作了，比如開無敵，儲存之類的
2樓：「已登出」
既能也不能，全看怎麼定義「贏」。
如果投入財力人力，請來那些最好的電競選手，和工程師一起調教AI，一點一點告訴它怎麼偵察和封偵察，怎麼建築學，怎麼誘騙，操作有哪些細節要領，教會AI各種高階一波戰術，當然有可能贏職業選手。
但是這麼多大公司投入資源，為的不是贏一局星際爭霸本身，而是讓AI能夠面對乙個複雜的事物，在僅僅告訴它基本規則的前提下，通過自我的學習和進化，能做出比所有人類更優的選擇。相比AI攻克的上乙個專案圍棋，星際的不完全資訊、更多的要素和選項、極短的反應時間，都遠比圍棋更接近實際應用場景，是向科幻裡的那種強人工智慧邁出了歷史性的一大步。
通用型強AI的誕生會是比windows的出現還要重要的計算機領域開天闢地的大事，最先完成和主導市場的公司一定數錢都數不過來。三年就想搞定？
3樓：
ai火無非就是沾了深度學習的光，深度學習無非就是會搞個分類，算個分類的概率。阿爾法狗也就是算了每個格仔的概率罷了，具體推測局面的部分還是老的剪枝法。
ai目前連人的語言都沒法理解，能理解人的思想抽象到遊戲層面的操作？
如果按照目前的框架，靠深度學習的算概率來解決這個事可能性太低，這個不像圍棋可以用排除法，這個真的是有無數種可能的，概率怎麼算？概率算不出來用什麼戰術？
個人認為三年內估計都不會有這種黑科技出現。
4樓：
許多人對ai的理解還是把它當成了外掛程式，發揮了電腦多執行緒的優勢。可是明顯阿爾法狗的失敗證明了並不是這樣，人家的ai是模擬人類打遊戲，而不是開掛，這暴雪自己都可以做得到。模擬人類並不簡單
5樓：hugo foun
這個問題首先是要定義【什麼是電腦的勝利】。
我認為給定致勝規則和操作方法以後，如果電腦可以【自己擬定戰略戰術】，哪怕開始十分粗糙幼稚，但會在模擬對戰中【自己改進戰略戰術】從而越來越強，並最終有可能戰勝人類對手……那麼這才是【電腦的勝利】。
如果事實真的是這樣，那我也真的要強烈建議「及時、盡早拔掉電源」了……然而不是！幸虧不是。
所以不論深藍還是阿爾法狗，或者可預見的近未來會出現的更強力電腦——比如量子電腦——都不會取得【真正的勝利】。
與人腦的功能以及人類知識傳續方式相比，電腦還有太多瓶頸。雖然已經努力了幾十年，仍然看不到突破和解決的可能。
6樓：劉昱輝
個人感覺不用三年，現在就可以。
但是這是已勝利為目的來設計ai。
Alpha Go更像是在模擬人類來打遊戲而非單純為了取勝。
7樓：
個人覺得，除非有強行靠兵力優勢rush下來的戰術，否則ai要做到100%的紀律性然後跟你剛中後期的正面應該沒什麼問題。
操作相當的情況下狗不到就是虧，而ai不會犯人類一樣的紀律性錯誤。
如果禁止ai這麼幹，必須按人類的打法有來有回的話，戰術方面可以用資料庫和無縫偵查彌補，操作方面持平，也是佔優勢的，推進的時候保守就好了。
8樓：
我覺得是可以的，舉個WAR3例子，同樣是兩隊人交戰，人類在單位時間能可以控制1個單位，但是AI在單位時間內控制的是12個單位，1個單位時間就差了11個單位的操作，2個呢，3個呢，AI也是在不斷的學習，除非在人類在比賽時用了一種至今都沒有使用過並且可以致勝的戰術，但是在戰術都很成熟的今天這貌似有點難
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