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Dota2被攻陷后,AI與玩家只能拼個“你死我活”嗎?

 2018-07-09 11:19  來源:A5專欄  我來投稿 撤稿糾錯

  阿里云優(yōu)惠券 先領(lǐng)券再下單

文 | 柯鳴

來源 | 智能相對論

隨著歡聲笑語中打出“GG”,AI在游戲領(lǐng)域又有一個里程碑式的勝利。

沒錯,AI開始攻破Dota2的5V5團隊戰(zhàn)斗了,OpenAI研發(fā)的人工智能戰(zhàn)隊,首次在5v5的Dota2開黑團戰(zhàn)對戰(zhàn)中,擊敗人類玩家戰(zhàn)隊。

這個能打團戰(zhàn)的AI名叫OpenAI Five,是OpenAI最新的研發(fā)成果。

OpenAI Five完全通過自我對戰(zhàn)來學習打Dota2,每天的對戰(zhàn)量據(jù)說相當于人類的180年。而且驚人的硬件消耗量,應(yīng)該也是創(chuàng)下紀錄:256塊GPU和12.8萬個CPU……

OpenAI Five 的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)圖

此次比賽中,人類出戰(zhàn)的是五個業(yè)余玩家,但是經(jīng)過此次比賽,OpenAI在其官方博客宣布,將進步一挑戰(zhàn)職業(yè)團隊,并定下了8月份擊敗國際頂級專業(yè)團隊的目標(僅限一組英雄的條件下)。

其實,這并不是OpenAI首次公開試玩Dota 2,早在去年,OpenAI在Dota2 1v1比賽中戰(zhàn)勝了人類選手Dendi。

從Deep Blue到AlphaGo,再到現(xiàn)在的Dota2,將人工智能與人類之間進行較量,一直是計算機科學領(lǐng)域的有趣傳統(tǒng)。

FPS 游戲中“強大”的AI對手

AI的強大,尤其是在FPS類游戲中,是顯然易見的。給定同樣信息輸出,接受同樣信息輸入的前提下,AI在絕大多數(shù)FPS游戲里都能碾壓人類選手。和圍棋不同,F(xiàn)PS游戲講究的是在最短時間里處理游戲給你的信息,你作出極快速的反應(yīng)再輸入進游戲,而相比AI來講這兩點都不是人類所擅長的。

拋開無需團隊協(xié)作的1v1游戲模式,就5v5協(xié)作性的競技類游戲而言,以當下熱門的Dota(以及 DOTA2)和LOL為例,從理論上而言,復雜的英雄、物品、配合、長短期策略結(jié)合等等,讓我們覺得現(xiàn)階段的團隊行FPS游戲?qū)τ贏I較為困難。

但是,現(xiàn)實表現(xiàn)來說,AI的表現(xiàn)并不差。通常的FPS游戲,主要信息輸入主要包含三個因素:3D畫面、3D聲音、HUD(數(shù)值化的數(shù)據(jù)信息)。以下圖為例,上下左右有四個分區(qū)HUD,除了右下角之外可以說都很重要。然而你需要全神貫注卡點的時候,分時處理就顯得很難了。

對于AI來說,這一切就變得相當簡單了。AI可以對這三種信息進行同步處理,速度可以達到給定的FPS,即每秒分析60或更多畫面。AI不存在人類分時處理的問題,AI完全可以另建一個信息子系統(tǒng)接管HUD信息,就像AlphaGO的勝率估算系統(tǒng)一樣,對決策系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)支持。

在3D聲音方面,人耳可以進行簡單的音源方位識別,所以3D游戲的音源會與3D模型綁定,對音源進行一定程度的高低音、左右音量處理,對空間聲音進行仿真,但是在聽覺定位上卻有著難以克服的缺陷。

AI則可以對標準化的槍聲和腳步聲進行采樣,再量化識別游戲?qū)β曇舻奶幚砬闆r,準確地逆向計算聲音所代表的位置。翻譯成你們?nèi)祟惸芾斫獾漠嬅?,就是下面這樣:

當然,一些有經(jīng)驗的職業(yè)玩家可以做到以耳機聲音的細小差別辨別敵人位置,但是AI可以完全實現(xiàn)聲音“透視”, 而且多處理器的系統(tǒng)完全不存在只有人類才有的“注意力”問題。

但是,在Dota2這場比賽中,AI雖然贏得了比賽,但其也是依靠著諸多限制的。比如,比賽雙方都使用固定的瘟疫法師、冥界亞龍、矮人火槍手、水晶室女、巫妖 5 個英雄;禁止使用幻象和分身等等。

熟知Dota的玩家都熟知,英雄選擇的限制其實就已經(jīng)大大降低了游戲的復雜度,隱身、肉山之類的禁用也縮小了戰(zhàn)略戰(zhàn)術(shù)的選擇空間;至于 5 個無敵的信使就更像是對 5 個 AI 之間(也許并不理想的)協(xié)作能力的妥協(xié)了。

除了對抗,AI與游戲還有著更多的落地場景

顯然,研究AI與游戲玩家對抗僅僅只是AI落地游戲行業(yè)的一個分支場景,NVIDIA全球副總裁兼中國區(qū)總經(jīng)理張建中先生在采訪中說,人工智能的創(chuàng)新落地有四點,分別是自動駕駛汽車、AI city、健康行業(yè)以及AI游戲,由此可以看出AI與游戲結(jié)合的巨大發(fā)展?jié)摿Α?/p>

社交將死,游戲上位,智能相對論分析師柯鳴認為,除開游戲?qū)?,AI落地游戲場景依然大有可為:

1.“ 神隊友”增強游戲趣味性

目前,我們所提到的AI助力游戲,更多的是基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),人工智能技術(shù)在各大游戲產(chǎn)業(yè)上的應(yīng)用。AI的游戲滲透從技術(shù)、內(nèi)容提供商,直到游戲到達最終玩家,多從方面來為游戲“加碼”。

AI不同于基本的電腦程序,回想上世紀許多電子游戲中的“愚蠢NPC”令人哭笑不得,此類游戲中的“人工智能”只是由代碼和命令結(jié)合而成的“偽智能”,NPC們的更多行為只是由行為樹決定的,并不具有學習能力。

但是,隨著AlphaGo、OpenAI等AI開發(fā)平臺的出現(xiàn),其依托更加精密的算法和學習能力,大大增強了游戲的可玩性,提高了玩家的滿意程度。比如,王者榮耀AI近期用戶就能體驗到,只要發(fā)現(xiàn)有人在對戰(zhàn)中掉線,AI就會無縫對接,讓AI替人去完成這局比賽。

谷歌旗下的DeepMind也宣布將與暴雪娛樂合作開發(fā)AI,用以在星際2游戲中增強玩家的游戲體驗。微軟此前開源了基于Minecraft的AI開發(fā)平臺,允許用戶可以在游戲中使用上帝模式測試AI,比如開發(fā)人員可以在《我的世界》中教AI如何爬山。而更有開發(fā)者訓練AI通過視覺輸出,讓AI在《我的世界》中擺放積木,但是結(jié)果卻不盡如人意,這也體現(xiàn)出了當前AI的需長足發(fā)展之處。

2. “讓產(chǎn)品更加精致”

隨著電競成為2022 年杭州亞運會的正式比賽項目,游戲成為競技項目的同時,游戲及比賽的公平性也成為了一個重要問題。人工智能在游戲領(lǐng)域的其中一種形態(tài)就是反作弊系統(tǒng)。人工智能機器可通過檢測玩家的行為,分析出異常情況,來避免某些玩家使用作弊手段來獲得勝利,保證游戲的公平性。

讓產(chǎn)品優(yōu)化無非是體現(xiàn)在兩個方面,一方面是增強游戲角色真實感,另一方面是游戲場景設(shè)計。在增強角色真實感上,愛丁堡大學推出的PFNN技術(shù)可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習迅速生成動畫,其效果顯著。DeepMind訓練了一個名叫WaveNet的AI,用于提升機器發(fā)出聲音的逼真度,增強場景感知。

其他方面,國內(nèi)外各大機構(gòu)更是看準了AI游戲這塊“香饃饃”,紛紛進行試水。普林斯頓大學團隊就通過研究自動駕駛來助力AI游戲。其將人工智能投放到游戲《GTA5》中,使得AI可以在游戲環(huán)境中不斷得到訓練,從而在面對不同的燈光、氣候、路況等條件時,能夠做出最優(yōu)的反應(yīng)。最終,研究人員成功開發(fā)出一項名叫DeepDrive的自動駕駛模擬器。

3. 以游戲AI映照現(xiàn)實發(fā)展

AI應(yīng)用在游戲領(lǐng)域,與其他的落地場景有一定的差異性。游戲作為虛擬的存在,更是現(xiàn)實的一種寫照,因此其游戲中對象在虛擬場景中遇到的各種感知和決策類問題,同樣在生活中也會遇到,游戲中對這類問題的處理和解決方案,也可以反向應(yīng)用于實際生活中。

騰訊AI lab 機器學習中心負責人劉晗認為,游戲AI涉及到三個核心能力:對外界環(huán)境的感知,根據(jù)狀態(tài)做出的決策,人與智能體之間的對話。游戲AI研究當中對這些研究所累積的經(jīng)驗、方法與結(jié)論,有三個方向的用途:首先是打通虛擬與現(xiàn)實世界的藩籬,從而賦能物理世界,比如無人車和機器人的發(fā)展;其次,游戲中對話智能的研究,或能成為通向強人工智能的重要路徑;第三,研究游戲中人、智能體和環(huán)境的交互,能讓智慧城市這樣復雜而意義深遠的項目受益。

比如對無人駕駛的訓練,便是在虛擬環(huán)境下AI駕駛的一個應(yīng)用事例。而這樣的事例,將會越來越多。又如城市交通問題,AI與大數(shù)據(jù)可以幫助建立城市流通模式,并構(gòu)建虛擬城市,游戲設(shè)計的同時更是裨益真實的城市交通。

總之,將AI在游戲中的應(yīng)用簡單的看成人機對抗是狹隘的,AI所連接的虛擬與現(xiàn)實,在游戲場景中大有可為。雖然,目前AI的應(yīng)用情況還有很長的路要走,但是,國內(nèi)國內(nèi)兩大游戲巨頭騰訊和網(wǎng)易也都已經(jīng)入場,AI游戲的未來或許不會太遠。

智能相對論:深挖人工智能這口井,評出咸淡,講出黑白,道出深淺。重點關(guān)注領(lǐng)域:AI+醫(yī)療、機器人、智能駕駛、AI+硬件、物聯(lián)網(wǎng)、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開發(fā)者以及背后的芯片、算法、人機交互等。

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