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电竞体谈 | AI崛起,凡人退散?言之过早了
发布日期:2017-10-27 13:40:32    来源:未知    作者:未知    浏览量:38

乏善可陈的“VR年”过后,全球都将AI看作IT行业的新风口。和AI一样,电竞也依托于虚拟网络,这两者存在非常巨大的互融空间。电竞是AI的最佳试验场,而AI的发展也会极大改变电竞行业的面貌。但仅从TI7的solo对抗而言,说AI战胜Dendi是划时代的胜利还为时过早。

AI有没有那么神奇

TI7期间,久违的Dendi出现在比赛现场。不过他过来并不是参加正式比赛,而是跟AI程序打了两场solo友谊赛,0比2惨败。吊打Dendi的AI来自OpenAI公司,据说明年TI8它们就要组团跟人类选手打5v5比赛了。

整个2017年,AI被视为IT行业风口,包括谷歌、腾讯、百度都在发力。OpenAI亮相TI7,很大程度上是在蹭热点,solo战胜Dendi说明不了太多。

人工智能?还早的很呢!

OpenAI的投资人包括了埃隆·马斯克(Elon Musk),他麾下的特斯拉被视为世界上最好的电动汽车。他说:“OpenAI首次在电竞比赛中击败了世界上最棒的选手,这比在象棋和围棋那种传统桌面游戏的范畴要复杂得多。”

不过这年头,造电动汽车的不仅有马斯克,也有贾跃亭。他们对自己产品的褒奖,不仅要听其言,更要观其行。

马斯克这句话就有点偏离事实。

首先,这只是电竞solo比赛,不是正式电竞比赛。而且Dendi老司机现在是世界上最棒的选手吗?刚拿到TI7冠军的miracle笑而不语。

其次,舞台上Dendi确实被OpenAI打的灰头土脸,但随后几天各路玩家就用野路子教AI做电脑了。前Navi选手Pajkatt仙灵火大魔棒出门,直接怼翻;有人风灵出门直接绕后勾兵,AI不知所措;还有人出门不学“死灵支配”学“影压”,直接越塔击杀正在专心卡兵的AI……

可见这个AI离完美还远得很,微操无敌,大局观堪忧,很容易被人类玩家针对。

第三,电竞和象棋、围棋,不能肤浅地说谁更复杂。

人类跟电脑是两种模式,人类擅长拟人化抽象化,机器擅长数据化规模化。象棋、围棋诞生于人类手下,但它的思维模式其实相当数据化。棋类游戏规则很明确,而且是回合制,所以AI比较容易取得算法上的突破。电竞游戏诞生于电脑平台,但它的思维模式却非常拟人化,做AI算法的难度是相当高的。

简单说,人类下棋易学难精,AI打电竞也是易学难精,并不存在谁高谁下。

棋类AI与电竞AI

前阵子,谷歌DeepMind开发的阿尔法狗完胜李世石和柯洁,被看做是AI的里程碑,其引发的轰动比早年深蓝战胜国际象棋第一人卡斯帕罗夫大得多。

为什么呢?

棋类AI的思路较为明确:利用电脑超高运算能力,把所有能走棋的路径都走一遍,选择胜率最高的路径,这叫“树搜索”。

和围棋比,象棋变化相对较少。根据手头查阅的资料,国际象棋穷举变化数大概10的46次方,“树搜索”比较容易成功。但围棋穷举变化数为10的172次方,比宇宙所有原子的总数还高几十个数量级,也大大超越了当前计算机的穷举能力。为此,DeepMind为阿尔法狗引入了学习和场上形势判断机制。它自己左右互搏,每天下几十万盘棋,每一盘棋都成为之后的经验。从结果看,DeepMind的算法很完美,阿尔法狗在棋盘上的学习能力是惊人的。

从单纯暴力穷举,到深度学习,这是了不起的进步。

当然,DeepMind的学习量也靠谷歌计算机强大的性能实现的。据说阿尔法狗有超过170个GPU,粗略估计有超过800万核并行运算。

电竞游戏AI设计,并不能完全照搬棋类AI。

初一看,电竞游戏计算量比不上围棋。但围棋的决策机制是相当简单的,只需要选择一个点位下子就行,而电竞游戏决策机制非常复杂(走位、攻击、正补、反补、施法、使用物品、抢神符、开雾、打roshan),且存在非常多因果逻辑不明确元素。单个决策元素而论,电竞游戏的变化数远远少于围棋,但所有元素叠加在一起取乘法时整体变化数骤然膨胀。从这次solo比赛也能看出来,野路子玩家断兵时,AI不知所措。说明在AI之前左右互搏学习过程中,并未遍历到这一情形。

最关键的一点,围棋是回合制,电竞游戏却是即时制。

在围棋比赛中,AI落子前有足够长的时间去进行“树搜索”。而电竞比赛中,形势瞬间万变,AI决策时间势必要缩短。OpenAI的细节不得而知,据我猜测,AI的决策一定是离散化的,而且决策时间间隔与人类的APM差不多。证据是OpenAI官方说法“AI 的每分钟操作数相当于人类玩家的平均水平”。按照人类平均APM为150计算,AI的决策时间差不多为70ms,只有围棋比赛的千分之一到万分之一。短短70ms中要算清场上情势,对各种可能选择进行优劣判断,难度太大。要想进行DeepMind那样的树搜索,OpenAI的性能必须在DeepMind的万倍以上,这显然不可能。

到这里,我们似乎可以理解官方所说的“该 BOT 通过自学从头学习 DOTA2,但并没有使用模仿学习或树搜索”。

非不为也,实不能也。

从TI7的表现来看OpenAI的学习才刚刚开始,很多局面根本应付不来。这只是solo,正式5v5比赛的复杂度又上一个量级,对AI将是更大的挑战。

据说OpenAI明年TI8会跟明星选手们打一场5v5,我建议:人类选手要想提升胜率,拼微操和团战是不行的,野路子(增加AI决策的变数)才是王道,多换线,多开雾,多插眼,多使用隐身英雄,多使用推推等位移道具。

按图灵的定义,如果一台机器能与人类进行交互,而人类没办法分清楚它到底是机器还是人,这才是成功的AI。从这个角度看,五个AI打五个人类也不算稀奇,AI与人类的搭配才是终极考验,不过这已经是后话了。

成熟的AI对电竞来说值得期待

就开发AI而言,电竞游戏是最好的试验品,因为它兼顾数据化基础和人性化表象。游戏里的AI即便失败,造成的损失也比较有限。除了OpenAI,谷歌也在跟暴雪展开合作,用DeepMind开发《星际争霸2》的AI,这将给现实中的AI研究积累非常宝贵的经验。

尽管电竞AI还处于起步阶段,但未来的潜力不容小觑。数年前我们不也认为AI不可能学会围棋的么?IT行业变化太快,永远不要说“不可能”。

最后遐想一下,如果电竞游戏里的角色有AI,游戏体验将有革命性的提升,这或许将给游戏开发开拓新的领域。AI成熟后,AI代打必然泛滥,未来的电竞游戏天梯或许也将失去意义。AI配合VR技术,未来人类会不会真的可能爱上游戏中的异性角色?不能想,太可怕了……

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