【蘇聯首個在美國發布的遊戲︱#由蘇聯擁有的俄羅斯方塊】
無論你是80﹑90還是00後，相信你都有玩過 #俄羅斯方塊 這個百玩不厭的遊戲，不講不知道，原來俄羅斯真的和「#俄羅斯」有點關係，不如一起看看。
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俄羅斯方塊在1984年6月6日首次發佈，由俄羅斯電腦工程師Alexey Pazhitnov設計和編寫，遊戲簡單易玩，由I、J、L、O、S、T、Z多款英文字母組成，玩家可以以90度為單位旋轉 #方塊，目標為 #填滿橫行 得分。遊戲推出的時候在東歐各國大受歡迎，更在1987年傳到北美地方，成為美國當時其中一款最受歡迎的遊戲。
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由於Alexey Pazhitnov設計俄羅斯方塊的時候正在 #蘇聯科學院電算中心 工作，所以版權由 #蘇聯 擁有。為了有效控制市場上的 #知識產權，蘇聯更加成立 #Elektronorgtechnica（ELORG）負責處理各國的授權事宜。不過，由於遊戲太容易被複製，所以當時蘇聯無法有效控制版權。
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蘇聯解體後，Alexey Pazhitnov移居美國，並在1996年成立俄羅斯方塊公司（The Tetris Company）繼承版權，取回失去多年的版稅。值得一提的是，俄羅斯方塊是史上被移植次數最多的電子遊戲，如果無佢的話，相信大家一定會失去不少歡樂，說到這裡，又想玩一玩啦。
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延伸閱讀：【經典遊戲打磚塊｜#Google彩蛋系列】
https://beginneros.com/triviaDetail.php?trivia_id=627
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打磚塊google 在 Re: [情報] Google AI 打星海- 看板StarCraft - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
※ 引述《ousapas (komica123)》之銘言：
: https://www.youtube.com/watch?v=5iZlrBqDYPM
: 和傳統戰略遊戲AI不同之處是
: 這個AI和人類一樣是根據目前看到的畫面做判斷
: 而不是根據遊戲內部數據
DeepMind 團隊在做出 AlphaGo 之前就已經把 Atari 遊戲都玩了一遍
大約有一半以上的遊戲可以超越人類 Pro 的水平
遠超過人類水平的像是打磚塊
https://www.youtube.com/watch?v=V1eYniJ0Rnk
這種學習方法特殊的地方在於直接把畫面丟進去學, 而且不需有人類指導.
以打磚塊來說, 一開始是隨機移動, 之後反饋分數強化類神經網路連結.
AI 不知道甚麼是磚塊, 甚麼是球, 甚麼是板子, 也不知道要去接球.
它只知道在某種畫面下應該下某個指令 (讓板子往左或右) 很可能會提高分數.
當 AI 不停地玩, 看過的畫面越多, 越知道要怎麼反應.
神奇的地方在於訓練幾個小時之後, AI 知道開出一條隧道可以有效提高分數.
沒有人教它, 這是它不斷嘗試各種移動方式後自己 "想" 出來的.
圍棋變化太多, 一開始隨機落子學習太慢, 所以 AlphaGo 先學業餘高段的棋步.
以打磚塊來說, 類似先告訴 AI 在哪些畫面下應該往哪邊動.
之後再透過自我對弈重複訓練, 變化出各式各樣的盤面 (畫面) 嘗試各種下一步,
反饋終盤的勝負讓 AI 知道下哪些地方比較可能贏, 以後盡量下那些地方.
星海的變化也是很多, 要從隨機指令開始學起恐怕也是很難.
完全隨機會經歷探測機亂逛不挖礦, 亂蓋建築物這種慘況很久一段時間.
所以我猜星海會從天梯高階 RP 開始學, 工兵會先乖乖挖礦或是探路或 all in.
4BG, 2BG 接各種一波, 裸雙, 雙 VS, 光炮快攻等 RP 有的招數會先拿出來嘗試.
透過自我對練瞭各種戰術對應的方式衍生各種變化, 最後也會出現沒看過的戰術.
星海有個跟圍棋差異很大的地方是因為有戰爭迷霧無法獲得完全資訊.
這也可能是 DeepMind 為什麼選擇它來挑戰的原因.
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