我和三個最強王者，在《王者榮耀》裏被 AI 打得抱頭鼠竄

引用那一天，《王者榮耀》玩家們終於回想起，曾一度被 AI 集火殺死的恐怖，和被連續擊飛冰凍嘲諷加暈眩四連控的那份屈辱。

在山的那邊海的那邊，王者峽谷裏面，有一羣 AI 機器人寶寶，他們的主要作用是被《王者榮耀》玩家練手，吊打，獲取經驗值和活躍度，幾乎沒有還手之力。他們每天貢獻的人頭數，可以繞地球兩圈。

終於，創造他們的騰訊爸爸看不下去了，做出了兩套 AI，一套是現在版本遊戲裏面的「困難」人機模式，一套是在電競領域的「絕悟」AI。

AI 居然這麼強？

作為一名休閒玩家，秉着一個賽季上一個大段位的步驟，本賽季不慌不忙地上了星耀段位，然後就玩匹配和邊境突圍模式去了，看到遊戲裏面上了「困難」人機模式之後，就抱着試一試的心態去玩了一下。
匹配的第一場裏面，隊友有三個最強王者（遊戲裏最高的段位），還有一個星耀段位（遊戲裏第二高的段位），基本上説明了這五個人都是熟手，操作意識不會有太大問題。在騰訊公佈的數據裏，王者段位和星耀段位玩家加起來，佔整個玩家數量的 10% 出頭，可以認為大家都是水平靠前的玩家。

由於是人機模式，大家都是抱着娛樂的心態，選英雄階段也沒考慮陣容和配合，基本上都是隨便選。在以往的經驗裏，人機模式就是用腳操作都能隨便贏的。


然而，遊戲沒開始多久，「困難」人機模式就打得大家懷疑人生了。於是聊天頻道就不停地出現這樣的對話：

引用這他喵的是人機？

怎麼這麼厲害？

這支援速度也太快了吧？

居然會反野（注：進入地方區域掠奪資源的行為，高風險高收益）？

我擦，配合怎麼這麼厲害？

兄弟們別單帶了，打團吧，單帶打不過。

哎呀，別送了，別送了。

這人機得有王者段位了吧？

在有限的 6 局對戰裏，我取得了四敗兩勝的戰績，雖然説都是以練新英雄為主，在玩自己不擅長的英雄，不過遊戲裏面，「困難」人機的支援速度和配合默契，還是遠遠超出隨機路人的。這也是大家一致被打得抱頭鼠竄的原因：個人操作再強，一個人也打不過兩個，兩個人也打不過四個。

於是，在王者榮耀貼吧裏，有一個帖子討論這個「困難」人機模式的強度，每個人的感知不太一樣，多數人認為，水平在星耀和王者之間，如果抱着去虐人機的心態去打的話，肯定會被教做人。


其實，被 AI 教做人的，也不僅是普通玩家。還有前職業選手和職業解説。

前幾天是《王者榮耀》職業聯賽 KPL 2018 年秋季賽的決賽日，在決賽兩支隊伍對決之前，有一場是騰訊的 AI 戰隊和兩名前職業選手加三名職業遊戲解説（保守估計，平均水平超 99% 的玩家）的比賽。

在比賽的前半段，人類戰隊取得了不小的領先優勢，但是打着打着就不知道怎麼着，被 AI 戰隊把局勢一點點逆轉了。這種感覺就像當年很多頂尖棋手評價 AlphaGo 對戰李世石的表現一樣，也沒有感覺 AI 有多強，但是不知不覺就贏了。


比賽結束後，人類戰隊的一名隊員被打倒掩面無語，而另一位，則只能露出尷尬而不失禮貌的笑容。


確實，在某些時候，AI 展現出了極佳的操作水平和意識（比如下面的達摩蹲草一套連招打到趙雲殘血，然後接閃現秒殺），不過整體而言，AI 給人的感覺是潤物細無聲的強，即便前期被人類打出了大劣勢，但後面依靠各種入侵地方野區掠奪資源，經濟上並沒有落後，絕對算是順風不浪，逆風不投。
上一次我在遊戲的人機模式裏面被虐到死去活來還是《守望先鋒》，不過在這款射擊遊戲裏，「困難」模式人機的主要表現是射擊準操作好，但是大局觀差配合差。而到了《王者榮耀》裏面的 AI，明顯可以感覺到，它們是有大局觀和配合的。

所以這個 AI 是什麼？

其實在王者榮耀的公眾號上，騰訊就已經給這個 AI 做了簡要的介紹了：

引用策略協作型 AI 是攻克 AI 終極研究難題——通用人工智能（Artificial General Intelligence，下稱 AGI）的關鍵一步。AGI 代表研發能在通用系統中執行多種複雜命令，達到或超越人類水平的 AI ，從擔任中國國家圍棋隊訓練專用 AI 的「絕藝」，到寓意擁有「絕佳領悟能力」的「絕悟」。

「絕悟」首先通過監督學習方法，深度模仿 KPL 職業玩家的數據；其次，會進行大量自我對戰，每天的訓練強度最高能達到人類 150 年的訓練量…

對戰中，在龐大且有不完備信息的地圖上，10 位參與者要在策略規劃、英雄選擇、技能應用、路徑探索及團隊協作上面臨大量、不間斷、即時的選擇，形成了極為複雜的局面，預計有高達 10 的 20000 次方種操作可能性。

實際上，這還不足以解釋我們心中的疑惑，好在騰訊 AI 實驗室會時不時地公佈他們發表的論文，其中就有一篇是關於王者榮耀的。這篇論文名為《Hierarchical Macro Strategy Model for MOBA Game AI》（《MOBA 遊戲中人工智能的分層宏觀策略模型》）。《王者榮耀》就是 MOBA（多人在線戰術競技）遊戲的一種，此外，《英雄聯盟》和 DoTA 也是玩家眾多的 MOBA 遊戲。
簡言之，這個論文有一個核心思想：MOBA 遊戲中的 AI 微觀操作已經不是什麼難題，難題是讓這些 AI 有宏觀的大局觀和彼此之間的溝通協作，然後我們怎麼去解決這個問題。

相比於你下一子我下一子的圍棋象棋，MOBA 遊戲的局勢瞬息萬變，遲疑哪怕是 0.2 秒，一個關鍵技能放錯，就可能導致滿盤皆輸。而一局王者榮耀一般在 15 到 20 分鐘，有許多個 0.2 秒，另外加上英雄走位、技能、血量、等級、經濟、位置，還有王者榮耀地圖的面積（分辨率 130000×130000 像素，英雄的大小是 1000 像素）等等因素疊加，以王者榮耀為代表的 MOBA 遊戲有着遠超圍棋複雜度的動作空間和狀態空間。

「絕悟」為了釐清這種千頭萬緒，採用了雙層宏觀戰略架構，也就是論文的標題意思，雙層分為階段層和注意力層：階段層旨在識別當前遊戲階段，這樣注意力層就能更清楚地知道應該將注意力放在哪裏；注意力層旨在預測地圖上適合派遣英雄的最佳地點。
簡單講，就是在王者榮耀對戰中，有五個位置，每個位置的主要職責，活動範圍都是有規律的，並且，在遊戲的不同階段，會有不同的側重點，AI 根據當前的階段情況來調整注意力，而注意力又會指導行動。


遊戲的開局階段，各個位置基本上都是各司其事，在自己的區域活動（如上圖所示）。

隨着遊戲進程，AI 的注意力會開始細化到入侵敵方野區，爭搶河道小野怪，壓制敵方下路一塔這些事情上，到後面就是要爭搶小龍，壓制敵方中塔等小目標上。

可以看到，AI 把注意力的重心，其實是放在了「核心資源」上的，防禦塔和大龍小龍的爭奪，是左右遊戲走勢的最重要因素，反而擊殺數和死亡數，並不是絕對重要的位置。許多人類玩家因為心態緣故，會更重視擊殺敵方玩家，獲取愉悦感，但 MOBA 遊戲本質上是個推塔遊戲，故有的時候，我們可以發現，AI 其實並不糾結於擊殺數。

上圖反映的是遊戲時間和 AI 英雄走位區域的變化，可以看到，隨着遊戲進程的深入，AI 英雄們的走位會越來越集中，越來越傾向於在敵方區域。這也是跟上面的注意力層相關，越往後，AI 的注意力就越往敵方深入，這個其實解決的是另外一個問題：AI 之間如何溝通協作。

為了印證這個策略的有效程度，「絕悟」AI 分別和沒有宏觀策略的 AI，人類頂尖選手，沒有交流協作機制的 AI，以及沒有階段層策略的 AI 進行了四組對戰，上圖顯示的勝率還是比較能説明「分層宏觀策略模型」是行之有效的。

説實話，我覺得這個 AI 還有個好的用處，那就是在有隊友掉線掛機的時候，AI 來接管玩家的操作，以免造成其他玩家的心理傷害。

資料來源：愛範兒（ifanr）