星际、王者接连被攻克，“游戏”AI什么水平

“菜就打人机去吧，打什么排位啊 ？” 

这句经典台词各位电竞爱好者一定不陌生，遇到“猪队友”时很难不发出这样的感慨。

起初，人机的存在仅仅是为了丰富游戏内容、满足玩家的成就感，总一副呆呆傻傻的模样。

在经典FPS项目《CS：GO》中，要是有队友掉线系统就会补充一个bot上线，可大多数玩家还是选择让这个“笨队友”呆在家里别动。

但现在，要还是认为人工智能（ Artificial Intelligence 以下简称AI ）很菜，那就是对AI彻底的误解。

从最简单的有限状态机（FSM），到有限状态机的一个变种：模糊状态机（FuSM），再到行为树，再到强化学习。

随着算力及算法的增强和升级，人机已经从炮灰的角色逐渐成为了足以在大部分游戏中抗衡人类顶尖玩家，即职业选手的Boss。

自科幻小说起源以来，AI的概念就一直存在。早在 19 世纪初期，玛丽雪莱的《弗兰斯肯坦》就向我们展示了一部关于一个能够独立思考的人工创造生物的虚构作品。

人工智能到底有多智能，最直观的检测方式就是与人做对比。

2017年，AlphaGo战胜柯洁后，宣告了人工智能在棋盘上的统治。此后，不少AI平台公司增加难度，选择开发游戏AI。

在过去几年，由埃隆·马斯克和谷歌旗下DeepMind创建的Open AI与Alhpa Go已经在《Dota 2》和《星际争霸 2 》等经典电竞项目中击败了人类职业选手。 

用《星际争霸2》举例，相比于围棋人机对战，星际2增加了复杂场景感知、分析决策、长期规划运营和实施操作四个维度的技术难度。

首先，对复杂场景的感知方面，围棋棋盘环境简单，只需按照落子顺序操作即可，但星际争霸中需要AI实时感知周围环境，在几帧之间作出判断。

其次，在决策方面，AI必须在十几毫秒内快速做出高效、准确的决策。

由于围棋棋盘规格固定为16×16，难度较低，而在星际中决策空间高达10的26次方，还有战争迷雾的干扰。并且高达200个作战单位，需要AI根据不同情况从中选择作战主体。

同时，在具体操作上，比赛中关于战术、经济、科技发展的决策,对AI来说极具挑战性。还需要依托感知、分析、定位能力，技术门槛呈指数及上升。

在电竞领域的应用真真确确地推动了AI发展。

与其说游戏AI，不如说电竞AI。

只有在电竞绝对公平的竞技条件下，才能通过主体决策水平的高低来判定输赢。

2020年6月，国内知名AI平台公司启元世界，举办了一场AI对战顶级职业选手挑战赛，启元星际AI以两个2:0击败中国星际虫族职业选手黄慧明（TooDming）和中国人族最强选手、星际联赛三连冠选手李培楠（TIME）。

而在比赛中使用的维京战法在国服天梯火爆，被玩家称为启元流，成为新的一种玩法战术。

7月8日，在2021世界人工智能大会腾讯王者荣耀展区，上演了一场人类与AI的较量 - 王者荣耀职业选手和AI战队“王者绝悟”正面对决。

最终，一场BO5的比赛，AI以3:1提前结束。

AI战胜电竞职业选手，成为了人工智能发展历程中标志性的事件。

有了这些不俗的战绩后，弱人工智能向强人工智能的过渡似乎指日可待。不过至于类似《生化危机》里红后这样的超人工智能，道德层面的争议已经高过了技术层面的限制。

AI会不断从人类竞争对手那里学习行为，这意味着它们可以通过学习、分析进行的每场比赛从而升级、进化。

其中许多改进都是基于对游戏内数据的专业使用，这些数据可以识别任何在整体决策上需要克服的弱点。

与模糊人类与机器的边界不同，在电竞领域中，AI更关注挑战智力极限。直接的表征是在游戏里战胜人类最强者，并且一定是在决策层面战胜人类，而非操作层面。

一旦出现「散狗冲坦克，枪兵甩毒爆」这种极限操作，就变成了外挂。

人工智能已经被一些专业的电子竞技组织用作教练工具，通过与AI对战，玩家可以从 AI 算法中受益，从而改善自己的游戏玩法。

将来，能否依靠AI训练选手、制定战术，将会是一场人与智能体的对抗。与人斗，是AI实现进化的最快方式与评判标准。

技术从来不是目标，而是实现某种追求的手段。

人工智能一直是一个很宽泛的话题，制造这样强大“电竞AI”的最终目的并不只是为了在游戏里击败人类。

电竞在AI领域的应用也只是实现人类走向科技新阶段的工具，至少目前来说，科技还应用于人类生活。

从计算器到无人机，AI是未来可能改变世界的重大科技变革。

尽管眼下我们还生活在一个充满弱人工智能的世界，甚至预计未来10年内发展出来的人工智能也很难达到强人工智能的标准。

牛津哲学家、知名人工智能思想家 Nick Bostrom 把超人工智能定义为“几乎在所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。”超人工智能可以是各方面都比人类强，也可以是各方面都比人类强万亿倍的存在。

虽然人类在能否创造出具有真正意识的超人工智能这件事上似乎会违背加速回报定律，但这显然不是科学问题，而是哲学问题。

不过，艾伦·图灵曾预言 “ 机器将获得控制权 ”。

本文来自微信公众号 “竞核”（ID：Coreesports），作者：张翌楠，36氪经授权发布。