AI挑戰星際2 未來電競是否成為代碼主宰

自從谷歌的AlphaGo(以下簡稱AG)戰勝瞭圍棋九段高手李世乭後,一方面關於人工智能的爭議再次塵囂直上,另一方面AG又找到瞭新的挑戰領域。3月27日,暴雪娛樂制作總監Tim Morten在上海WCS世錦賽上宣佈證實,狗狗下一個挑戰目標將是星際爭霸2(以下簡稱SC2,星際爭霸簡稱為SC,以後不再贅述)。

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關於AG和星際爭霸職業選手的比賽,人們最關註的無疑是比賽結果,究竟是AG再次將人類驕傲的自尊捏個粉碎,還是人類反戈一擊,證明人工智能所謂的勝利隻不過是一時僥幸?

AG如何學習?

所謂“知己知彼,百戰不殆”,要分析AG能否戰勝職業選手,首先就要瞭解AG如何學習一種全新的規則。與前輩“深藍”所采用的推演式算法不同,AG在與李世乭對戰之前,除瞭學習圍棋的基本規則外,還學習瞭人類對弈中使用的近3000萬種走法來“豐富閱歷”,讓AG學會預測人類專業棋手怎麼落子。然後讓AG自己跟自己下棋,從而又產生規模龐大的新棋譜,據谷歌工程師宣稱,AG每天可以嘗試百萬量級的走法。而在正式對弈中,AG會通過蒙特卡洛樹搜索算法從這些棋譜中搜索出勝率最高的走法。

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相比國際象棋,圍棋的走法可能性非常多,僅起手時就有19*19種落子方式,更不要說以後的棋子佈局方式瞭。在有限的國際象棋棋盤上,“深藍”可以依靠推演算法算出之後的12步棋,但是在圍棋上,這種“思維方式”非常陳舊,耗費資源多且效率低下,因此才被“學習+思維”的全新方式取代。

AG有何優劣?

可以說,AG需要先學習SC2的基本規則,包括地圖地形、各種族兵種的攻防數值,在此基礎上消耗時間學習之前SC2職業高手大量的對戰,最後自我對戰形成更多戰術儲存在服務器中,最後利用蒙特卡洛樹搜索算法進行戰術對比,在實際對戰中與職業高手一較高下。

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但是,由於遊戲本身就是多個規則邏輯模塊組成的程序集合,與AG可以說是源出同門,由人工智能程序執行遊戲程序,執行效率不知要高出人多少倍。目前頂尖的職業選手,其APM(每分鐘操作次數,鍵盤+鼠標的總和)也不過400多,如果扣除瞭重復操作外,其EAPM(每分鐘有效操作次數)就更低瞭,但與此相比,AG運行後保守估計其APM可以超過8000,並且全部都為有效操作,AG完全可以憑借高速操作,達到戰術勝利累積到戰略勝利的目的,這段視頻足以說明AI能夠以人類完全達不到的手速吊打人類。

100隻小狗VS20輛攻城坦克,由職業選手和AI各自操作小狗進攻,職業選手僅消滅瞭2-3輛坦克就全軍覆滅,AI卻能判斷彈著點方位避開攻擊,消滅全部坦克後還有近20隻左右的剩餘。當然瞭,可以通過技術手段設定AG的APM上限來限制這種優勢。而且AG也不是沒有劣勢,人工智能沒有什麼戰略戰術的概念,如果要AG達到職業選手所需要的戰略戰術概念,目前還不知道要消耗多長時間。同時目前在比賽中需要為AG設定操作視野范圍和偵察的功能,不然地圖加載完成後,AG可以在最短時間內制定出最優路線,而職業選手需要依靠士兵探索,這樣的比賽幾無公平可言。

由AI挑戰AI的電競?

雖然AG挑戰職業選手的眾多細節還未確定,但目前已經引起瞭各方的興趣,暴雪方面可以通過比賽增加對SC2的關註度,一改目前SC2的弱勢局面。而同時,AG與職業選手的比賽也可以為電競增加新的內容形式,不僅是人工智能挑戰人類,而且可以衍生出AI挑戰AI的比賽方式。

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由於SC中的 AI可以由第三方腳本的形式存在,所以AI挑戰AI並無技術難度。早在母巢之戰資料片中,用代碼玩 SC的 的服務器API就已經存在, 用C++代碼以及LUA語言可自由編程生成dll格式的AI文件,將這個AI文件註入程序後即可操縱SC的兵種。至今為止,AI文件已經能夠獲取SC內存底層中各種建築與兵種數據,並且操縱各種兵種作出各種動作,如果更多的人應用這個API制作屬於自己的SC AI文件,那麼在AI之間進行電競比賽就不再是一個夢瞭。

此前,美國的Elecbyte小組使用C語言與Allegro程序庫開發瞭一款免費2D格鬥遊戲引擎Mugen,吸納瞭眾多格鬥遊戲的知名人物和招式,通過這款引擎實現瞭各人物的穿越亂鬥,並且已經實現瞭AI之間的戰鬥,眾多愛好者可以使用自己編寫的AI算法,讓格鬥人物發出無法在實際操作中實現的酷爽連招,如今這種方式在SC中也同樣可以實現。

電競比賽發展到今天,此前競賽遊戲的戰術潛力已經被開發殆盡,此次人工智能挑戰職業選手一方面是為測試人工智能的潛力,另一方面也為電競比賽帶來瞭新的看點,同時支持第三方算法腳本的競技性遊戲又為AI擴展提供瞭技術基礎,那麼AI之間的電競挑戰又有何不可?讓眾多手速不足的“手殘”程序猿們通過自己的代碼一決高下,你興奮瞭嗎?

from:百度百傢 光速追獵者

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