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硅谷密探|《刺客信条》《生化危机8》上市，AI训出的敌人可以强到什么地步？( 二 )


往后开始 ， 游戏开发者们开始不停的在游戏中设计各种各样AI敌人来控制游戏的难度 ， 《超级马里奥》、《塞尔达》、《波斯王子》等游戏都是那个时候经典之作 。 虽然名叫AI ， 但那时的AI仍然处于“人工智障”阶段 ， 游戏中敌人的动作都是基于制作者事先设置好的语言脚本完成的 ， 从早期《吃豆人》的策划书中也有聊到 。可以说 ， AI的应用对于整个游戏行业的意义是非同寻常的 。 当然 ， 不同类型的游戏中的AI作用也不同 。 比如 ， 棋牌类游戏中人们可以通过AI对于围棋的学习来改变自己的学习方式 ， 从而来找到更加合理的策略 。 而对于电子游戏 ， AI的加入极大地增加了游戏玩法的趣味性和不确定性 。 ”硅谷密探|《刺客信条》《生化危机8》上市，AI训出的敌人可以强到什么地步？
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经典游戏《塞尔达传说：旷野之息》 ， 图片来自网络而不管是哪种游戏 ， 游戏中的敌人和队友都需要随时随地与玩家保持互动 ， 这是一个极佳的AI研究环境 ， 这也是AI之所以能在游戏中的发展如此迅猛的主要原因 。“自我博弈”：AI完胜的秘诀其实 ， 游戏AI打败人类玩家甚至是职业选手早已不是什么新鲜的事情 。 最标志性的事件就是由Google旗下的DeepMind公司研发的AlphaGo先后战胜世界围棋冠军李世石和柯洁 。AlphaGo的横空出世可以说是AI行业里最重要的里程碑之一 ， 它标志着AI的进步已经在某些方面可以与人类一较高下 。而在关注度更高的电竞行业中 ， AI的表现更是惊艳了所有玩家 。 相信熟悉Dota2的玩家都应该知道 ， 2017年Ti7国际邀请赛上 ， 一个名叫OPEN AI的超级人工智能2：0『完虐』了Dota2的传奇职业选手Dendi 。 在比赛中 ， OPEN AI操作的英雄除了依靠绝对精准的数值计算 ， 还熟练掌握并运用了拉扯兵线、吸引/取消仇恨、越兵线压制、打断打药 ， 甚至骗补刀消耗这些游戏中的技巧 。
硅谷密探|《刺客信条》《生化危机8》上市，AI训出的敌人可以强到什么地步？
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Dota2传奇职业选手Dendi ， 图片来自网络
可是 ， 计算精妙的且学习能力超强的AI也不是屡战屡胜 。 在一年后的Ti8国际邀请赛开幕式上 ， 由OPEN AI进化而来的OpenAI Five在5V5表演赛中输给了一支名叫paiNGame（简称：PG）的参赛队伍 。 小探特意去回顾了这场比赛 ， 虽然OpenAI Five在比赛中落败 ， 但其击杀数一直都领先于PG战队 。那么 ， 为什么AI能够在游戏中“大显神威”甚至击败人类世界的顶尖选手呢？这就不得不提到在AI的不断进化和学习过程中一个特别重要的环节——自我博弈 。自我博弈是在计算机中 ， 算法可以制造出两个或者多个这样的“我”（机器学习中叫做“智能体Agent”）来相互对抗 ， 通过比较对抗之后的结果来找到更好的策略 ， 是计算机在寻找纳什均衡点的重要手段 。在“自我博弈”中 ， 机器人与自己复制品的实力相当 ， 就可以避免因对手太强或者太弱而学不到东西 。 而且 ， 由于机器人的决策和操作速度远远超过人类 ， 它就可以在短时间内用海量的比赛来迅速获得更多经验 。硅谷密探|《刺客信条》《生化危机8》上市，AI训出的敌人可以强到什么地步？
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当年《自然》杂志以AlphaGo为主题制作的封面 ， 图片来自网络 AlphaGo曾经通过自我对弈3000万盘 ， 来提高自己神经网络的精度 。 而OpenAI则是完全从零开始 ， 在对Dota游戏世界没有认知的情况下就开始通过自我对练学习游戏方法 。研发团队也表示 ， 他们并没有为OpenAI机器人编入对战策略 ， 没有为它指定任何战术 ， 一开始也没让它与人类高手对练 ， 而是让它“放飞自我” ， 随机行动 ， 在一次次失败过程中逐渐掌握了游戏打法 。这也是AI在技能施放和团战支援中做的比人类好的重要原因 。但即便是这样 ， 在Dota2的5V5比赛中AI还是输掉了比赛 。 因为在这类游戏中 ， 获得胜利的一方往往是通过在某一时间点中通过侦查和经验判断做出的复杂决策来取得优势 ， 比如：什么时候进攻 ， 什么时候撤退 ， 从哪进攻 ， 分兵和包抄 ， 偷袭和骚扰 ， 佯攻和引诱等 。这种决策往往在执行时伴随着失败的风险 ， 简单来说就是根据不完全的信息做出“赌”的举动；而作为“完全理智”的AI是永远不会做出这样的决定的 ， 它们往往会选择最为保险的取胜方式 ， 这也是人类之所以能够战胜AI的主要原因 。是AI间的游戏 ， 还是游戏的未来？随着 Google、Facebook、IBM 等科技巨头在这方面的投入和引导 ， AI在未来即时战略游戏上打败人类似乎已成定局 。但如果我们只是创造一个将来有可能击败我们的对手岂不是太“自讨没趣“了？当年AlphaGo相继击败了李世石和柯洁之后 ， 围棋选手们并没有因为一个“超级”电脑的出现而对这项历史悠久的游戏失去兴趣 ， 反而是利用人类自己的创造性探索更多的围棋玩法和策略 。 可以说AI的加入能够带给玩家更好玩的游戏体验 。那么 ， 游戏AI的未来会走向哪里呢？所有开发者都认为 ， CPU和3D显卡特性的持续提高将继续给AI开发者带来更多力量 ， 行业会继续慢慢远离单一而刻板的规则模式 ， 转而通过各种方式创造更多有目的性的灵活AI 。 可以说 ， 可拓展AI将继续得到更多关注和支持 ， 主要体现在第一人称射击游戏领域和更复杂的策略游戏 。


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