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让人工智能玩魔域私服 吃鸡胜率会100%吗

admin 发表于 2019-07-16 16:05:28 回复:  5 浏览:  5703

《云顶之弈》是游戏《英雄联盟》中的一个回合制策略游戏模式,每局比赛由八名玩家共同进行一对一决斗,直到场上只剩下最后一名玩家。该游戏模式于7月11日正式公测,受到许多玩家及主播的追捧。

其实在2019年春节那会,百度贴吧就有不少大佬出了分析贴,预测今年LOL和王者荣耀会研发自走棋,现如今LOL的自走棋“云顶之弈”已经上线并且公测,相信王者荣耀自走棋也会在不久后上线。

其实从PC端到移动端是当代主流游戏“变革”的热潮,例如PC端大火的吃鸡(绝地求生)、跑跑卡丁车、梦幻西游、传奇等等,随着智能设备的发展,也都在手机端上线了。包括年初的APEX,有很多网友称未来肯定会上线手机端,结果腾讯便发布了APEX英雄手机端相关的调查问卷。

暂且不谈今天的主题“让人工智能玩云顶之弈,吃鸡胜率会100%吗”,我们先通过它的起源,来了解下这款游戏在技术层面上有哪些难度。

01 云顶之弈自走棋的由来

就像DOTA的灵感来自于魔兽争霸3的一张地图一样,自走棋最初则是根据DOTA2游廊自定义地图的游戏。当时我第一次接触自走棋是在熊猫直播中,当时熊猫TV即将面临沦陷,流量整体惨淡,有不少主播靠玩新鲜游戏,也就是DOTA自走棋赚去流量。

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自走棋源自于DOTA2

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狗贼表示了自走棋带来的 成瘾 魅力

一方面,自走棋确实新奇并且足够有趣,另一方面,各大直播平台对于“游戏”的直播渐渐进入低迷状态,没有就是那么几个主播,那么几款游戏,那么几件装备和游戏模式,需要有一款全新的模式来再度打开游戏市场。因此,初代自走棋由此诞生。

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图片引自融化の芒果微博

其实仔细分析一下DOTA自走棋的核心乐趣点,我认为可以划分为【战前预备】和【对战环节】两个部分,说句良心话,当代的自走棋游戏数量不胜枚举,包括大众普遍认可的未来方向,均是基于自走棋这两套核心玩法去做文章。

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图片引自国电武术馆馆长微博

游戏的战前预备融合了麻将、集合等棋牌类常见的娱乐玩法,这个玩法可以说是自走棋最核心的乐趣点,同时拥有较强的实用性和适用性。这个玩法基本没有太多学习成本,并且受众相当广,可以与很多系统相关联。也正是这个创新玩法让我对自走棋比较看好,但是在基于DOTA自走棋时,实际上种族和职业这两个点的设计,对于DOTA和魔兽玩家基本上没什么难度,但是大幅度提升了这个玩法在新玩家处的门槛。

从手机端来分析,没有DOTA这个强IP的扶持,可能需要将这个门槛还原到最低,比如说:植物,种类,形状等等更加直观的或切合大家普遍认知的层面。这个普遍认知,我们以三国类为例,当大家拿到关羽,第一反应就是蜀国,这个所属势力的特点就是大家普遍认知。

再聊一下关于游戏的第二个核心乐趣点,就是对战阶段。对战阶段的吸引力我认为可以总结为“较强的观赏性”去概述。对于moba类或者比较重度的游戏玩家来说,DOTA自走棋的对战阶段毫无疑问是极其具有观赏性的。

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“火人怎么在演我?”“石头人怎么又不开大?”这些在游戏中常常出现的画面,增加了游戏的乐趣和话题性。在我国,决定一款游戏生死的条件是话题性及趣味性,玩家只要能够通过讨论这款游戏获得社交体验,就能够捧火一款游戏。

结合这两个特性,自走棋的爆火,很大程度是依托于《DOTA2》及《英雄联盟》的思想观、世界观、英雄、技能等基础设定,这些体系对其受众来说是普遍熟知的,这也造就了自走棋的现在成就。

02 人工智能战胜人类的例子并不新鲜

早在2016年,有谷歌英国研究团队开发的计算机系统就已经在围棋比赛中击败了职业棋手。在过去数十年里,围棋一直是人工智能专家未能攻克的堡垒。然而,人工智能已经在这一领域取得了关键胜利。

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谷歌于2014年收购了自称为“人工智能领域阿波罗项目”的DeepMind。2015年10月,DeepMind的研究团队在伦敦办公室里主持了人工智能与人类选手的较量。DeepMind的这一系统名为AlphaGo,而它的对手是欧洲围棋冠军樊麾。

在《自然》杂志编辑和英国围棋协会裁判的监督下,AlphaGo在五番棋比赛中取得了5:0的压倒性胜利。《自然》杂志编辑坦古伊·乔阿德(Tanguy Chouard)博士在本周二的媒体电话会议上表示:“无论作为研究者还是编辑,这都是我职业生涯中最令人兴奋的时刻之一。”

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DeepMind负责人德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)强调:“最重要的一点在于,AlphaGo不仅仅是专家系统,遵循人为设定的规则。实际上,这使用了通用的机器学习技术,能自行探索如何在围棋比赛中取胜。”

人工智能的这次胜利并不新鲜。谷歌、Facebook和微软等互联网服务早已利用深度学习技术去识别照片和语音,或是理解自然语言。DeepMind的技术结合了深度学习、增强学习,以及其他方法。关于现实世界机器人如何学习日常任务,并对周围环境做出响应,这指明了未来的方向。哈萨比斯也曾表示:“这非常适合机器人。”

03 让人工智能玩云顶之弈胜率会100%吗 答案是肯定的

深度学习的基础是神经网络。这种由软硬件构成的网络能模拟人脑中的神经元,其运转并非依靠“暴力计算”和人工制定的规则。

神经网络会分析大量数据,以从事某项任务的“学习”。例如,如果向神经网络输入足够多的袋熊照片,那么它就能识别出袋熊。如果向神经网络输入足够多的单词发音,那么它就能识别你的语音。如果向神经网络输入足够多的棋谱,那么它就能学会如何下棋。

因此我们得出结论,假如说人工智能玩云顶之弈,那么人类几乎没有胜算。

欢迎将你的观点评论在文章下方,你认为,让人工智能玩云顶之弈,人类吃会有胜算吗?


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