MOBA类游戏的AI最聪明可以做到什么程度?

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  • 6

    Archer无音乐,不游戏

    是这样的,我看了一下目前新增的回答,以及cloud的回复。

    发现自己回答的太戏谑了,而且考虑不太全面,论述也有点本末倒置。

    本着求实求真的原则,我想我还是修改一下答案为好。。。免得产生误导。

    原答案也会被保留,大家随便看看就行,我自己引以为戒。(胡扯和错误新增内容

    原答案:


    我跟Arcadia的意见有点不一致。
    MOBA的AI会变的非常恐怖。而且光是现在就已经很恐怖了。

    举个最简单的例子:英雄联盟挂。预判招数,自动走位,合理连招,自动补兵,自动加点,自动卖装备。有了这个挂你什么都不用害怕,在不被举报的情况下,鼠标点两下,上个钻石大师应该是轻轻松松。
    我大学里面有个社团做的DOTA的也很厉害(不是刀2),跟外挂有的一拼。但是他们是写AI来进行AI互战,也就是说完全不用人来操作。(除了点击开始游戏和选人)。这个我觉得虽然肯定照外挂还是有一定差距的(走位还有连招都很小学生),但是这个东西意识恐怖。根据阵容还有阵营(天辉夜魇)来制定团队的打法(只有三个英雄):Gank时机,发育时间,打野次序,装备选择。我觉得这个更吊,因为是意识了,不是操作。


    我和同学也讨论过这个问题,我们一致认为。。。
    1.目前各种MOBA的官方AI看起来很蠢只是因为:他们的工程师懒得写,或是写完了觉得太厉害,害怕打击新手的自信心才进行的AI弱化。

    2.电脑在游戏上战胜人类只是时间问题。。。先是国际象棋,接着象棋,然后围棋,最后各种电子游戏。。。最后一步马上就要到来。。。


    因为:1.AI的APM几乎无穷大。2.AI的数据分析能力很强。3.AI的反应速度几乎为零。
    所以:1.人类操作比不过AI。2.人类意识比不不过AI。3.人类反应比不过AI。


    当然,除了断电,以及这个人类是尼奥。手动滑稽www


    答案更新:
    我想了一下之所以称之为AI其实归根结底还是因为他的思考能力,上面最后提到的1,3点主要是取决于计算机的运算速度,这个只算是AI的存在介质的功劳。主要说第2点吧,我认为AI的一大特点就是数据分析能力极强。通过分析已有的数据来对目前的局势进行判断。说白了就是一个mealy机,而且是个很大的mealy机。即使是在版本不断更迭的MOBA里,通过不断地更新战绩等数据。我觉得是可以做到早上八点更新,晚上八点就可以熟练版本了。

    不过我还是觉得,目前的话,可能就是没人做吧。因为毕竟是个系统工程,要考虑很多的东西,工程量应该奇大。但是如果能把别的方面的AI渐渐应用到这里面来。应该发展会很快。毕竟阿法狗下一个目标就是星际,万一干翻了韩宗。。。那我觉得各种MOBA也是指日可待了。(我觉得也就这两年了)
    【附上人工智能Deepmind打砖块。这个就是一个不断学习的AI的模型。我当时看完这个视频是比较震惊的。。。尤其是到了600次之后,那个“绕后打法”被摸索出来的时候。。。】
    http://www.bilibili.com/video/av7826870/

    然后,总结一下,回答题主的问题。
    MOBA的AI可以做到超神。但究竟是怎样的感觉呢?

    操作非常细腻。

    反应非常迅速。
    视野全开。(敌方英雄的实时出现概率会像等高线地图一样画在小地图上)

    前中后期的最佳出装。每一点经济都会变成本局性价比最高的装备。
    每一次gank和支援时机都是最完美的。

    甚至不会多走一码的路。
    可能会因为队友不给力而输,但是很难被击杀。


    此回答可能依旧存在一些问题,或者不全面,希望大家一起讨论。

    更新于 2017-04-26 18:39:45 3 条评论


  • 3

    Kingfeng我们作为一个协会誓要治愈这个世界及其居民

    MENTOR无有时代风男 赞同

    看了各位的答案,以 Archer  的答案作为一个基准讲一讲我自己的理解

    首先,许多人提到了星际二,但是MOBA只有五个单位的来讲,相对于星际二
    完全没有可比性

    首先从BOT的角度来看,最为优先的一点是所有存在定式的操作AI会获得无穷大的优势,简单的比如正补反补,对于有起手动作的技能有更高的躲避方法,以及对于距离优势的完美控制,包括大量卡草丛、卡距离的操作,这是人类难以做到的,而且对于技能释放的控制也是精准的,简单来说就是外科手术

    同样利用一系列固定建模,BOT可以在很大程度上预知一场小规模战斗的结果,这意味着某些胶着的情况下BOT可以更加“自信”和“冷静”

    然后就是战术方面,同样是相比星际二,大部分MOBA游戏的战术就显得很匮乏,BOT可以利用小规模战斗所累积的微小优势滚雪球,在均势的情况下抓住失误点完成攻破


    到目前基本都是固定模型的结果,前面的答案也提到过数据分析的部分,而没有详细说明分析到底能做到什么更可怕的事

    自此为止都还是BOT阶段
    而深度学习,我只能说现在科技的最顶尖依然是深度学习,现今的科技下在一个完美的被规则围住的空间里一个**好的深度学习网络一定是最强的

    发布于 2019-07-06 17:03:10 0 条评论


  • 3

    OwenTsai游戏设计,Web开发

    赞同@Arcadia‍  的答案。

    星际争霸听说过吧?无数程序员为星际争霸开发AI,暴雪甚至举办基于此的比赛,鼓励更高等的人工智能的开发。然而事实上,MOBA中的仿真AI无论是开发还是实际使用都有很大的问题。

    首先人工智能需要和人类玩家有共同的视野范围限制,这意味着程序员要在不知道战场形势的情况下进行编程,编写一系列的逻辑规则编写。这毫无疑问是极其困难的。

    其次,即使规则集极其庞大,AI得以实现和其他玩家的配合、互动、协助和计策,战场局势瞬息万变,如何考虑各种可行策略的权重也是十分复杂的。

    有些AI具备自主学习的能力,可以模仿玩家的行为动作并加入到自己的决策过程中,但实际体验效果并不好。

    综上所述,目前的MOBA做不到有高等智能的AI,在相当长的时间里恐怕AI还是只能被虐(」゚ペ)」
    发布于 2017-05-31 09:17:51 1 条评论


  • 2

    龙骑士无面者现在是菜鸟工程师,渴望成为专业模型玩家

    神楽坂真冬HahNSC 赞同

    主要在于对“聪明”一词的定义。

    走位、战术,这都是可以通过既定的规则进行计算的,所不同的是人类常常靠经验,AI——也就是电脑,是靠单纯数据的,所以AI一定会显得更“冷静”,或者说“蠢”。

    看看已有的国际象棋比赛就知道,“深蓝”吊打各路豪强都多久了,最近连围棋都“失守”了。

    要说现在AI最笨的一点在哪儿,那就是AI目前还不会自动添加规则。

    MOBA类游戏的AI最聪明能到什么程度?我建议看看谷歌准备让阿尔法狗去打星际2的相关新闻,我觉得那足以回答这个问题,相关链接在“查尔星港”就有,不过要稍微找一下了,毕竟星际圈大家更关心国手的成长和比赛信息,当然还有“民用毒奶”的各种梗(**黄旭东!)。

    毕竟“聪明”和“反应快”“手速快”“算的快”没必然联系,真正称得上“聪明”的AI应该是什么游戏都能玩的,哪怕它很菜,毕竟LoL的AI到了DOTA估计连装备都不会出,拿到星际里可能矿都不会采。

    发布于 2017-04-26 15:47:43 1 条评论


  • 1

    Gintok1just a player

    Gintok1 赞同

    最聪明的莫过于呆在血泉里的AI,你怎样都杀不了它,就算能杀,也是1换1.

    发布于 2017-04-25 21:53:20 1 条评论


  • 1

    Arcadiathe Paymaster

    目前应该还没有MOBA游戏把人工智能技术应用在AI上,都是基于规则集做的。因此AI有多“聪明”就完全看规则写的好不好,有没有考虑到足够多的情况。


    有的AI会有一定的记忆空间,在游戏过程中观察到一些信息,记录下来加以使用并不断修正。这是我能想到的最接近“聪明”的模式了

    发布于 2017-04-24 13:44:05 0 条评论


  • 0

    茕碎快乐的看客,匠心的行者

    游戏内AI作用是什么??

    更多是为玩家服务的,有的游戏不是说不能制作出来更强的AI,而是AI太强对玩家真的友好吗?

    AI应该比较难解决的战略问题,也就是什么时候开团,或者确切说灵光一现他没有

    现在AI更多是靠大数据分析,也就是相当于他跟你拼的操作细腻程度

    发布于 2019-07-09 14:36:59 0 条评论


  • 0

    游戏人生

    OPENAI应该已经是最强AI了。在只有初级阶段的现在,限制了反应时间(0.2s,要不然AI的反应时间是0基本能躲掉所有技能)的情况下能做到和职业战队打的有来有回。

    发布于 2019-07-08 16:36:12 0 条评论


  • 0

    HahNSC

    因为游戏是一个实时系统,我们暂时还不能把其他领域的人工智能引入游戏中来。


    目前我所知道的,最具有代表性的也就是老滚4(注意是4)或GTA5所用到的AI系统了,


    跟楼上所说的基本相同。完全是看游戏设计者对AI行为的把控。

    发布于 2017-04-26 04:43:07 0 条评论

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