文 | 杨轶
来源 | 智能相对论
从来没有一件事,人类还没准备好开始就已经输了!
可在电竞圈,AI正在吊打电竞选手。
去年8月,在Dota 2国际邀请赛中,世界顶级职业玩家之一的Dendi,就在和OpenAI开发的DotaAI的1VS1中败下阵来。比赛共进行了两局,第一局,AI利用假动作诱骗Dendi上前补刀并将其击杀。第二局,Dendi因前期的卡兵失误而痛失先手,比赛也在 AI 无限地优势滚雪球中草草结束。
更早让电竞玩家担忧AI贡献电竞的是一场玩家和AI比拼《星际争霸》操作的对决。玩家和AI分别操控11个机枪兵对40只毒爆虫,以及100只小狗对20辆重装坦克分别进行攻防战。结果,玩家操作的攻防战全部输掉,而AI控制的机枪兵以0伤亡的战绩全部消灭毒爆虫,而100只小狗在消灭20辆重装坦克后还剩近20只。
这些较量,都成了那些认为玩家(包括职业玩家)在AI面前成了毫无反抗之力的人的证据。他们认为,电竞游戏是通过代码、程序编制而成,只要把这些代码录入到AI中去,无论玩家游戏技巧多么优秀,都不可能超过AI。在他们看来,玩家点击鼠标、键盘都是靠头脑记忆和反应速度来完成,即使再快,也不可能超过AI的速度。
面对AI挑战,人类真的毫无招架之力?
人类擅长拟人化和抽象化,而电脑则擅长数据化规模化,这是区别玩家和AI的根本所在。和玩家相比,AI具有多方面的优势,使得AI在和玩家对抗时占据上风,甚至可以说,在某些方面不做限制的情况下,玩家和AI根本不是一个层次的对手,根本没有可比性。是不是有点绝望了?别急,让我们假设个条件再试试,即AI获取信息的方式和玩家完全一样,且必须是和游戏程序独立开来的另一个软件,不是游戏本身自带。
1.“硬件”对比:AI完胜玩家
以射击类游戏为例,玩家和AI都采取同样的方式去获取信息,即依靠各自的视觉和听觉。
视觉上,玩家主要靠眼睛来获取,而AI却是依靠编码来识别出现在它面前的所有颜色。如果熟知RGB,那么你就知道,人眼看上去几乎完全一样的颜色,在AI看来,则是几种完全不一样的颜色。在射击类游戏里,如果伪装色和背景颜色只有丁点的不同,人眼发现的几率很小,但如果是AI,对不起,你被我发现了。
在射击类游戏里,听声辩位是一个很重要的技巧,那么在听觉上,两者相比又会怎样?对玩家来说,玩家接受到的声音在大脑里反馈出来的信息始终只能是个大概,更多时候还需要依靠玩家的游戏经验加以判断,更何况游戏的声效还会因游戏质量、玩家的设备等因素影响。但对AI来说,它甚至能通过声音判断出你在它背后几米处。
除去视觉和声音,玩家和AI的区别还在于,AI只要提前设定好,就能时刻保证处于最佳状态,而对玩家来说,这一点谁也不能保证。
2.家制胜关键:战术和游戏随机性
以多人竞技类和即时战略类游戏为例,例如Dota和星际争霸,在玩家和AI以相同的方式获取信息时,双方都不知道对方的动作和战术。在此情景下,战术及游戏里出现的随机性,就成了玩家战胜AI的关键。
如前文所述,AI过度依赖逻辑运算,在既有的运算规则之下,AI估算不到对手的战术,这个时候,你苦心钻研的三十六计就派上用场了。即便AI会根据玩家以往的比赛来判断对手的风格,但兵无常势,玩家本身就具有不确定性,不会也不可能所有事都能做到按照逻辑来,加上游戏中的随机性,这些都成了玩家战胜AI的可能性。
“内耗”之外,我们看到更多可能性
AI和玩家对抗似乎成了科技公司之后的发力点,谷歌旗下的DeepMind也与暴雪联手,共同开发星际争霸Ⅱ中与人类玩家对抗的人工智能。那么,AI与玩家的对抗要成为以后电竞的主流吗?
智能相对论认为,在电竞行业,AI的优势不应该局限于人机对战中,而应该放在模拟数据,更可放在“电子竞技运动与管理”这门新兴学科上,同样电竞也可以帮助AI,具体来说:
1. AI技术的成熟度检验,电竞或许能帮上忙
人工智能需要对人的意识、思维进行较好的信息过程的模拟,简单的说,就是像人一样的思考,这些也是AI走向成熟的标志。按照这个标准,具体到电竞中,参照目前的科技发展现状及AI目前的特点,AI在电竞中成为“人”仍需要时间。
电竞游戏兼顾了数据化基础和人性化表象,电竞游戏的这个特点恰恰能助推AI走向成熟,因此电竞游戏也就成了AI最好的试验品。比如星际争霸,它拥有丰富多彩的游戏环境和战术体系,玩家在同一时间可能有300多种基本行动可以选择。此外,在星际争霸中,很多操作是分级的,可以进行修改和扩充。所有这些可能性构成的策略集和策略选择都对人工智能构成了巨大的挑战。
在AI尚未百花齐放时,电竞可以成为AI发展的最佳落地点,为玩家带来更多惊喜,为开发者创造更多商机。
2. 电竞游戏的发展,AI有得玩
在电竞发展如火如荼的当今,游戏的公平性及游戏本身的乐趣性往往决定了游戏能走多远。AI技术的引进,应当成为技术开发者们考虑的课题之一。
在电竞游戏内融入AI技术,并基于它设计游戏,甚至利用AI自动生成情节,这些都会成为游戏的最大卖点。也许这看起来有些不可思议,但拥有大数据优势,基于数据判断的AI往往能给出最客观的设计方案。试想一下,如果有一天电竞游戏里突然发现AI角色,届时,游戏体验将会是革命性的提升。
同时,基于AI取得的最新进展,我们可以回顾以前因为技术而受限的游戏设计,并在未来游戏中获得突破。基于AI技术的发展,不断提高游戏研发的深度和广度,同时搭配其大数据和云计算等优势,设计出的游戏可以满足大多数玩家的需求。而这,也会让玩家对游戏一直保持新鲜感,开发者也不必担忧玩家流失。
简单的说,将人工智能引进电竞,可以为电竞游戏带来更多机会,创造更多活力,提升电竞游戏价值。人工智能在电竞行业大有可为。
3. 推动电竞教育,AI可助一臂之力
现下电竞已经成为了一门学科,但目前其在世界各大教育体系中仍是一个新生儿,如果采取传统的培训方式,肯定不适合电竞行业的快速发展,我们或许可以将目光放在人工智能上面。
电竞专业是一种职业教育,一种高度市场化的职业教育,其目标是培养出具有高度实战能力的电竞选手以及相关的管理者,从这一层意义上来说,实战就应该是培训的主要方式。但就目前的情况来看,课程中对实战的投入还远远不足。
一名优秀的电竞选手不仅要对游戏各方面的规则、特点熟稔于心,还需要具备相当的战略战术能力,以及高超的操作技巧、操作水平。而这些,都需要通过长期的训练、实战获取,所以要培养出顶尖级电竞玩家,实战环节是缺不了的。而AI这么会玩游戏,或许是个教学中的好对手。同时,人工智能通过和人类交手可以得到更多的经验,这对它来说,也是个不错的成长机会。
此外,人工智能还拥有大数据优势,在教学中,根据实际教学情况,人工智能可以基于大数据提供最佳的教学方法。将人工智能AI引入电竞教育,还可以将电竞专业当成利用前沿技术改革创新传统教育的实验平台,为未来的教育提供前瞻性的指导。
电竞专业还是个新生儿,人工智能技术却恰处于大爆发的时候,既然人工智能有那么多优势可以助力电竞专业发展,将人工智能引入电竞教育又有何不可?
智能相对论:深挖人工智能这口井,评出咸淡,讲出黑白,道出深浅。重点关注领域:AI+医疗、机器人、智能驾驶、AI+硬件、物联网、AI+金融、AI+安全、AR/VR、开发者以及背后的芯片、算法、人机交互等。
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