DeepMind的研究人員表示，這并沒有為AlphaStar提供真正的優(yōu)勢，因為它在任何時間只關(guān)注地圖的某個特定部分,。但是,，正如比賽所顯示的那樣，這并沒有阻止AlphaStar同時熟練地控制三個不同區(qū)域的單位,。評論員們表示,，這對人類來說是不可能的。值得注意的是,，當MaNa在直播比賽中擊敗AlphaStar時,，AI使用的是受限的攝像頭視角。

AlphaStar的另一個潛在痛點是,，人類玩家雖然是職業(yè)玩家,，但卻不是世界冠軍的標準。TLO還必須扮演《星際爭霸2》中他不熟悉的三個種族之一,。

AlphaStar處理過程的圖形展示,，該系統(tǒng)從上到下能看到整個地圖，并預測哪些行為將幫助獲得勝利

AI的重大進步,？

撇開這些不談,，專家們稱這場比賽是AI向前邁出的重要一步。長期參與《星際爭霸》AI場景的AI研究人員戴夫·丘吉爾（Dave Churchill）表示:“我認為AI取得了重大成就,，至少比我在AI研究人員中聽到的最樂觀猜測提前了一年,。”然而,，邱吉爾補充說,，由于DeepMind尚未發(fā)布任何關(guān)于這項工作的研究論文，因此很難說它是否顯示出任何技術(shù)上的飛躍,。他指出:“我還沒有讀過這篇博客文章,，也沒有接觸過相關(guān)的論文或技術(shù)細節(jié)?！?/p>

佐治亞理工學院AI副教授馬克·里德爾(Mark Riedl)表示,，他對結(jié)果并不那么驚訝，AI獲得勝利只是“時間問題”,。里德爾補充說,，他不認為這些比賽表明《星際爭霸2》已經(jīng)被AI徹底掌控。他表示：“在上一場直播比賽中,，限制AlphaStar的某些能力確實消除了它的許多人為優(yōu)勢,。但我們看到的更大的問題是，當人們可以把AI推出舒適區(qū)時,，它就會崩潰,?！?/p>