和AI打完王者榮耀之後我決定卸載遊戲
剛剛過去的五一假期,對於王者榮耀的一些玩家來說並沒有留下什麼美好的回憶。根據王者榮耀官方消息,在5.1到5.4期間,玩家進入遊戲即可與絕悟AI對戰,一時間哀鴻遍野,無論是職業選手、普通玩家還是遊戲主播,都被AI虐了個體無完膚。
更新王者榮耀即可和絕悟AI切磋(圖片來源:王者榮耀)
==超強AI絕悟==
“絕悟”名字寓意“絕佳領悟力”,由騰訊AILab聯合王者榮耀團隊於2017年12月起研發,其1v1版本首次露面是在2018年的KPL秋季總決賽上,並在次年八月份於吉隆坡舉辦的王者榮耀“世界冠軍杯”半決賽的特設環境中與職業選手的5V5對抗遊戲當中獲得勝利,之後在同年的上海ChinaJoy現場,“絕悟”也開放了和業餘選手1V1競爭的體驗測試,四天一共進行了2100場對抗,最終取得了99.8%的勝率。
絕悟AI(圖片來源:AILab)
AILab 和天美工作室聯合發表的論文指出,《王者榮耀》這類實時戰略MOBA遊戲不同於傳統棋盤遊戲和雅達利遊戲,前者需要更高難度的複雜操作,所處的遊戲環境也會更加複雜。以《王者榮耀》為例,一局遊戲當中可能會涉及10^ 600 種遊戲可能性以及10^ 18000 中可能的遊戲操作,並且這還只是基礎,AI還需要在MOBA遊戲當中發動GANK、防禦、誘導對手、補刀等複雜動作,而且還可能涉及到復雜的技能連招。
AI戰隊VS人類戰隊(圖片來源:王者榮耀)
騰訊的研究人員通過系統編碼圖像特徵和遊戲狀態信息,將游戲中的不同單元和敵方目標以數字的形式表示,這一框架在總共60萬個處理器和1064張顯卡(包括NVIDIATesla P40s 和NVIDIAV100s )上運行,處理了16000個包含非隱藏的單位屬性和遊戲信息。而訓練一名英雄需要用到48塊顯卡和18000個處理器內核,系統將以每秒80000個樣本的速度進行持續訓練。目前該系統的訓練量已經相當於人類花費500年所積累的經驗。
絕悟AI的訓練機制(圖片來源:AILab)
根據研究人員的說法,“絕悟”在經過系統訓練80個小時之後便已經“出師”,但其實在經歷了30個小時的訓練之後,“絕悟”就已經具備了打敗排位前1%玩家的能力。經歷完整訓練的AI將能夠在0.1秒內做出反應,這已經相當於一個頂級業餘選手的反應。
==遊戲AI到底可以多強?==
在過去很多年裡,遊戲AI在玩家的眼中只有一個用途:用來教學練手的。對於遊戲開發者來說,編寫程序就可以實現一般的AI效果,這些AI在遊戲裡的表現總是有規律可循,一旦熟悉玩法之後,就能發現其中的破綻,從而擊敗它,順便一提,現代遊戲AI的鼻祖是《吃豆人》。
吃豆人(圖片來源:Google)
而如同絕悟這樣的遊戲AI首次出現在人類眼中,其實要從阿爾法狗打敗李世石說起……
谷歌團隊開發的深度學習AI,在當時其實並不是只有阿爾法狗一個,當時他們也做了另外一個叫做“阿爾法星”的AI,並在19年年初和世界知名的星際選手對上過一次,結果和圍棋相同,人類基本毫無反抗之力,1-10落敗。
AlphaStar(圖片來源:PCMag)
到了年底,阿爾法星交出的最新成績單是:超越99.8%的人類玩家,在神族、人族和虫族都達到宗師級別。要知道,《星際爭霸》作為最有挑戰的即時戰略遊戲之一,遊戲中不僅需要協調短期和長期目標,還要應對意外情況,難度不是一般的大。而阿爾法星在其APM,視野都跟人類玩家保持一致的情況下,依舊實現了對神族、人族、虫族的完全駕馭,還解鎖了許多地圖。
AlphaStar的表現(圖片來源:DeepMind)
而西山居也加入了遊戲AI的研發之中,他們針對自家吃雞類游戲《榮耀之海》研發了一款3D生存類AI:獵戶星α;。通過從零開始的強化學習訓練,可具備複雜3D環境感知、物資搜索/使用、作戰、團隊配合等能力,也就是說,獵戶星α;可以躲避障礙物,自動導航,甚至幫你望風。
獵戶星α(圖片來源:榮耀之海)
就在不久前,一家來自加拿大的初創遊戲工作室也開源了新模型:EnemyAI,可以讓遊戲中的敵人自動追踪玩家路徑,並主動避開牆角、岩石等環境障礙。
EnemyAI(圖片來源:GitHub)
沒準某一天,我們真的分不清自己在遊戲中的對手/隊友到底是真人還是AI了。