这次的演示也是DeepMind 的《星际争霸2》AI AlphaStar首次公开亮相。除了此前比赛录像的展示外，AlphaStar还和MaNa现场来了一局，不过，这局AlphaStar输给了人类选手MaNa 。
MaNa得到演出赛胜利，露出了迷之微笑
网友在微博上比拟赛评论道：deepmind打星际2就运营流程上来讲至少是韩服宗师往上的水平，而操作层面上则是已经超越人类了。目前来看AI已经有野建筑等战术层面上的认知了，但对付兵种相克的观点彷佛AI并没有类似人类的判断。只管限定了场均180的APM但录像中AI面对人类全部得胜。直播中职业选手赢的那一场，可以看出AI在分兵调度上还有些问题。而对付A岩石这种操作则肯定是AI设计上的瑕疵了。目前deepmind的AI彷佛只会打PvP，他们认为PvP的变量更少些，AI学起来更快些(pimba)。如果AI会用镜花水月、换家之类的战术了，那人类真得抖三抖了。
比赛前，DeepMind CEO哈萨比斯就在社交网站上说，《星际争霸2》是一款繁芜的实时计策游戏，对AI来说是一个长期的巨大寻衅。我们将展示我们的进步!
早在2016年，AIphago降服天下顶尖围棋棋手李世石引发AI学术界和业界轩然大波后，谷歌DeepMind 就将研究目标就转向了《星际争霸2》。次年，暴雪发布数款API工具，使研究职员开拓可与人类对手竞技的机器人成为可能。暴雪还开放了过往65000场对阵游戏的数据库，用以演习机器人，并表示每月将向该数据库增加其余50万场游戏数据。
时隔2年，用AI人机协作打《星际争霸》，从而帮助人工智能开拓创造基准，推进关于决策智能的研究不断向前推进。
去年4月，36氪曾就此话题采访过某AI智能决策公司卖力人，他认为《星际争霸》恰好涵盖了人工智能的几个核心问题：如何在有限的视野和不完备的信息下做决策?如何平衡短中长期的发展策略?如何处理多智能体之间的互助和博弈……
相对付围棋棋盘19乘19限定场景，《星际争霸》的场景更加开放、繁芜，也因此更贴近人类在现实生活中做决策的环境，更具寻衅。
事实上，网友对AI进军游戏界充满期待，并表示如果这方面能跟人类对抗，最好是通过和人类相应速率差不多，乃至慢半拍的机器臂来完成，或者故意加上一些延时来仿照人类的相应速率，毕竟我们要的并不是他的反应速率，而是他的“思维”。真正让机器人陪你打游戏。
还有网友脑洞更大，认为星际AI的精确方向是培养出一个真正的“副官”，往后人类就能像CG动画里一样，通过口头指令完成计策支配，将局部战役和微操留给AI。而这一模式一旦成熟，将影响将来现实中的人类战役模式，一旦单兵信息化、机器化乃至机器人化，AI将是决定战役胜负的关键成分，战役成为个别人的游戏，而我们，终将成为天网的子民……
对付AI的决策智能究竟能为人类做些什么?欢迎大家留言谈论。