難點2
視覺識別難度大需要自適應能力
除了更難的信息處理和更自主的策略能力，人工智能打《星際爭霸》最大的一個難點是視覺識別。要想在瞬息萬變、紛繁複雜的屏幕上捕捉并識別出這些符號的意義，這個要求對於電腦來說真的太難了。
“最簡單的是一張臉用不同的設備和光綫，拍攝出來的差別很大。有燈光時，鼻子睫毛會在臉上形成陰影，計算機是不知道五官和陰影的區別的，這就是玻璃眼與人眼的不同概念。計算機會把陰影都當成畫面，認為是人臉的一部分，計算機把這部分當成人臉來學習，就很難找到統一的標准來描述這張人臉。”魏驍勇，四川大學計算機系主任、副教授，他是多媒體計算方向國際著名團隊VIREO的奠基成員之一，他研發了“基於人臉識別的考勤系統”、用於警方鑒別監控視頻中嫌疑人影像的軟件和“刷女”神器。在他看來，最難的點是機器沒有自適應能力，不會根據環境忽略陰影、光綫和紋理，所以從這個角度來說，沒有光照幹擾的游戲屏幕，要想識別相對還容易些。“游戲屏幕成像如果沒有光照不同、采樣設備不同等因素的幹擾差別，可以很准確地捕捉到這些人像的位置和狀態，如果這部分問題解決了，機器肯定會贏，人類的反應肯定沒有機器快。”
不過，LYH認為，識別只是基礎，機器要具備和人一樣的偵查能力，確實很難。“星際這類游戲都說考天賦，但其實更考驗一個人的偵查能力，能在短時間百分百地識別全盤的狀況，偵查出對手的情況再合理布局，確實難度很大。再加上這款游戲本來就有隱身性質的兵種，必須策略性地使用反隱身，確實很考驗電腦。”
難點3
手速非決定因素需要部署和策略
還有一部分網友和玩家認為，人工智能就算在視覺識別、戰略能力上比人類差，但它們操作游戲的手速是很大的優勢。手速，電競專業術語又叫APM，每分鐘操作指令數。“手速確實是很重要的一個因素，但真的不是決定性的。”LYH說，在職業電競圈過招中，他見過手速完全不如自己的高手，“我認識一個人打星際是國內頂尖高手，手速才100多APM，我的手速可以達到300到400，但是他每次都可以贏，這算是一個罕見的例外。”LYH介紹，在《星際爭霸2》游戲中，後期需要選手多方面的操作，對手速要求很高，這一點來說，不知疲憊的人工智能確實有一定優勢，但不是決定性的。 |
