另一个研究人员试图让AI玩一款经典的像素游戏《Q伯特》，同样，AI在游戏里找到了一个无限刷分的严重Bug并在时间结束之前达到了最高分。不仅如此，当它发现敌人会跟着Q伯特一起掉下悬崖后，AI甚至采取了自杀的方式来获得更高的分数。

就连《俄罗斯方块》这样的游戏，AI也能找到自己的另类玩法。由于每增加一个掉落的方块都会使AI的评分略微升高，所以它采取了完全错误的游戏方式——尽可能快的落下每一个方块并在快要Game Over时暂停游戏以确保自己不会输。

好像听上去还蛮智能的……

虽然在比赛的最后，使用特殊方法获得胜利的AI并没有得到研究人员的认可，但他们还是表示：

“AI展示了它如何在没有人类介入的情况下赢得游戏胜利，出乎意料其富有创造性，可能会完全颠覆人类对游戏如何运行的理解。”

人工智能无意间找到了获取游戏胜利更好的方法，虽然暴露了目前人类对于机器学习仍无法完全控制的的缺陷，但也显露出了AI异于人类的创造性火花。正是这种创造性的潜力让Deepmind投入大量的资金来让人工智能学习像《星际争霸2》这样复杂的竞技游戏。

在2017年的暴雪嘉年华上，Deepmind宣布将让自己的AI尝试《星际争霸2》这样的游戏，虽然让它和世界顶尖选手交战还为时尚早，但在今年，暴雪表示它已经可以应对其他AI的前期速攻战术。

在《星际争霸》2中，有人曾经设计出一种名为“悍马2000”的脚本，虽然它能凭借操作以极少的兵力战胜远多于自己部队(比如100条狗冲破坦克阵)，但这是在后台读取游戏内部数据的结果，算是真正的作弊，而不是能够自己学习和进化的AI。

2年前，AlphaGo带给人类关于围棋的新理解，也许再过不久，AI也能用全新的战术体系来颠覆人类在星际争霸上的统治。

当然就算失败了，当一个专门找Bug的游戏测试员也是个不错的选择嘛。