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王者荣耀AI已参与玩家排位 未来或虐杀职业选手

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近日,腾讯方面宣布旗下人工智能AI“绝艺”已加入《王者荣耀》领域,他们正在强化“绝艺”AI的《王者荣耀》水平,并开始安排其加入到玩家们的排位赛对局之中。腾讯方面称“绝艺”AI还可能出现在未来的KPL赛场上。对此,有一些玩家调侃说,不知道这个官方研发的AI在面对猪队友时会是什么反应。

知乎上则有网友曝料称,目前“绝艺”AI在《王者荣耀》领域的探索进度相对还不错,已经可以五个AI组排打到黄金(这对处于初始研发期的AI来说并不容易)。前阵子DotA2AI已经在TI的互动赛中战胜了职业高玩Dendi,已经展现出了一定的MOBA AI发展潜力。这里,我们也无责任脑洞一下,假如就先从相对机制少一些的《王者荣耀》说起,所对应的AI在理论上可能会强到何种地步。

高难度英雄随意秀

在《王者荣耀》中,有极个别一些英雄,由于英雄机制相对更复杂,且技能与技能之间有联动机制,让他们的上手难度明显更大,大众玩家也更难以上手。露娜、韩信、花木兰等是这类英雄中的代表人物,在高玩手中,他们就是神挡杀神佛挡杀佛的逆天存在,但在萌新手中,他们的实际作用可能还不如一些没有位移的新手向英雄。

不仅是上手难度高,这些英雄的容错率也偏低,稍有失误即可能酿成了“送”。以露娜为例,一旦标记失败,或者没能贴上标记“断大”,剩下的很可能就是对手的一顿爆锤,而露娜作为一个近战英雄,那小身板可挨不住如此火力的“报复”,而“断大”也就意味着失去了位移技能,很可能也就当场殒命。


即便是手游也存在着露娜这样非常不易精通的英雄

但这些到了AI手中或许将不再是“世界性”的难题,在AI中,这些大部分玩家所无法挑战的操作,都将改由精密的代码和逻辑语言完成。因此,从理论上来说,一个永不失误的AI露娜将完全有可能诞生,他永远都不会因为跳歪而“断大”,也不会因为对手极限躲标记而“开大空跳”。

其实,触屏操作看上去比pc游戏简化了许多,但是触屏操作本身相比于PC还存有一些不适性,包括追求精准释放的困难度提升,操作便捷度降低等,所以若是要操作一些技能机制相对复杂一些的移动MOBA英雄,其实上手门槛其实并不比很多PC MOBA的英雄低多少。

各种极限躲技能

KPL的赛场上,一些技能前摇较长的英雄往往是难以上场的,这是因为职业选手普遍都会去观察每一名对手的技能特性和CD,躲技能的意识和反应力极强,因此一旦哪一位英雄技能前摇时间偏长,他的技能命中率将变得比较感人。这和普通玩家的对局环境有着明显的区别。如果有留意过一些职业高玩英雄攻略视频的朋友,可能会发现这些职业选手对于不同英雄的技能前摇和释发动作都比较在意。


甄姬是低端局大杀器,但技能前摇过长,在高端局中不免成了短板

骗技能、躲技能是一位高手玩家必备的基本素质。相对应的,若是人工智能AI要发展到顶尖高手的地步,躲技能也势必会成为它必备的“看家本领”。这是这代码毕竟不同于人脑,若是代码逻辑通过判断游戏技能库来第一时间躲,那么几乎所有非指向性技能在理论上都可能被AI躲掉。

如果AI真能强大到这个地步,那这个世界上又能多少团队能通过正常的方式打赢5个超顶级AI呢?

抓细节稳如“阿尔法狗”

比人脑更不容易“短路”

人脑的优势在于灵活,但在计算一切环境、数值的严谨性上,终究不可能比得上100%精确的超高级别AI。在先前《DotA2TI邀请赛上,巨星级的职业高玩Dendi在一次中路solo中被AI打败,且全场毫无机会可言。AI在卡兵、补刀、走位、压血限等一系列细节执行上做了真正的零瑕疵。在这100%的完美面前,即便是强如Dendi也频显瑕疵。


天辉方的Dendi被AI明显压制

无意引战,平心而论,《王者荣耀》的细节讲究比《DotA2》还是要明显少一些,因此,顶尖职业玩家在细节把控和执行上的能力与AI的差距未必会那么表现地那么明显,不过,真要是说到对于buff刷新时间的计算,对于野怪资源点的控制,对于兵线的严格运营,以及对于不同战场环境的判断,恐怕还真未必就能永远比肩超智能AI。正所谓百密也难免一疏,再强大的人类脑袋也总有计算疏漏或是冲动上头的时刻,而这些或许是一个超智能AI所永远都不会犯的。

当然,在现阶段的AI研究中,无论代码程序能赋予AI多么强大的细节执行力和逆天微操,它终究是“死”的。先前“虐”了DendiDotA2 AITI上大肆风光,它却在之后的线上水友赛中被业余爱好者爆锤。业余爱好者抓住了程序设计上的漏洞,开场出移速装直接跑去AI的二塔三塔之间勾兵,此时AI因为无法正常卡兵而陷入程序“死结”,它会在追杀你和继续尝试卡兵之间犹豫不决,近乎鬼畜。玩家反复尝试几次之后,拉开了经济差距,自然就能轻而易举战胜AI

在灵活的人类脑袋面前,这将难以避免地成为“突破口”。挑战看似强大到顶尖选手也未必能招架的顶尖AI,另辟蹊径找寻新的破解之法,或许将是未来竞技游戏全新的乐趣之一。

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