暴雪遊戲遭遇AI“實力”坑隊友：四處遊走，還不參與戰鬥

AI科技大本營發表於2019-02-27
遊戲AI

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作者 | 琥珀

出品 | AI科技大本營（ID: rgznai100）

60s測試：你是否適合轉型人工智慧？

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“打遊戲 AI 將完勝人類！？”

 

抱歉，這個 Flag 還是不要立得太早，尤其是面對我們這種普通的遊戲愛好者時。

 

AI 再現智障行為

 

前不久，在暴雪娛樂的論壇上出現了這樣一條帖子：“did-they-make-the-ai-worse？”

 

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一位名為“Shady”的玩家指出，“整整 16 分鐘，機器人助攻 10 次不到，英雄傷害 10 次不到，就結束了比賽。而且，同樣的事情發生不止一次……”在他看來，新版本的《暴風英雄》讓 AI 的表現更糟了，儘管它的表現就一直不盡如人意。簡直讓喜歡玩人機對戰的玩家難受。

 

為了保留證據，這位玩家還專門儲存了錄播視訊，等待官方的回應。

 

傳送門：https://eu.forums.blizzard.com/en/heroes/t/did-they-make-the-ai-worse/1772

（感興趣的玩家可自行下載嘗試）

 

除了帖子中這位玩家遇到的 AI 四處遊走、不參與戰鬥的情況外，電玩巴士 還總結了這個 AI ”坑友“的其他問題：

 

示意跟隨後，AI 毫無反應或原地滿血回城；不跟隨情況下瘋狂打野，單挑 Boss 自殺；機制觸發前己方若人數少於敵方，直接放棄機制回到兵線上； 極度避免團戰；漏兵線，不推塔……

 

據瞭解，這款出了“AI 亂子”的《風暴英雄》正值“毒蛇抵抗軍”新皮膚的上線。

 

 

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儘管，隨後涉事方暴雪娛樂表示：開發團隊已經知曉該問題，並正進行修復，將於近期上線修正補丁，但顯然以上問題並不足以平息接下來玩家對《風暴英雄》人機對戰中 AI 的不滿。

 

一個月前在《星際爭霸 II》中輕鬆戰勝人類職業選手的 AlphaStar（在 APM 限制為 180 的條件下，以總比分 2:0 分別戰勝兩位職業人類選手），正是來自與暴雪宣佈合作的 DeepMind。早在 2016 年 11 月，DeepMind 就宣佈與暴雪在《星際爭霸 II》中合作開展機器學習的相關研究。

 

那麼，為何在暴雪的另一款《風暴英雄》的人機遊戲中，AI 的表現卻可以形容為智障呢？

 

對《風暴英雄》知之者，甚少

 

先讓我們先來了解一件事：

 

去年年底，暴雪方面宣佈，從 2019 年起，將停辦《風暴英雄》全球錦標賽與北美宿舍英雄，並同時將部分遊戲設計師轉移到別的專案中。在此前玩家的口中，該遊戲一直有個“風暴要火”的梗，而該訊息宣佈後直接導致許多戰隊解散、選手失業，“風暴第一人”韓國職業選手 rich 甚至在 Twitch 上直播了解除安裝《風暴英雄》的全過程。“風暴”就此涼涼？

 

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可能是因為《風暴》從來沒火過，所以也不存在涼涼。

 

相比之下，除了《星際爭霸II》，《魔獸世界》、《暗黑破壞神III》、《守望先鋒》（）等都可以稱之為暴雪娛樂的經典之作。

 

 

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而 2013 年內測、2015 年正式上市的《風暴英雄》從一開始就未能獲得玩家的認可，不少媒體認為該遊戲過於強調團隊協作，讓玩家很難擁有英雄個人的遊戲體驗。

 

甚至有人當時評論：

 

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《風暴英雄》已經進入打 AI 刷子時代，“玩法主要是組隊打電腦 AI，不斷送死，增加遊戲時間（根據遊戲時間獎勵經驗），通常時長 1 小時左右擊敗電腦，可以獲得高額經驗。”

這又是機器人的鍋？

 

在玩家眼中，一般將控制 NPC（Non-Player Character）行動/互動/動作等動作背後的因素統稱為 AI。實際上，這種 AI 在早期的 2D 時代就有了，例如我們當時玩的單機遊戲《吃豆人》、《超級馬里奧》，其實就是在對抗機器人。

 

就以最近的”AlphaStar 虐殺職業星際玩家“事件為案例，少數派 指出，

 

電子遊戲中的 AI 系統，本質上其實是一系列的 if this,then that 的條件語句……實際的情況可能要比這個複雜的多，會出現 if this and this but not this……這種十分精確的條件，這時候電腦自然要對符合條件的指令進行運算，來讓這些 NPC 看起來擁有與人類一樣的”智慧“，但它並不會進行任何自我學習。

 

儘管能夠進行自我學習的機器學習在科技領域風頭正熱，但大多數的遊戲作品還是採用了”行為樹“（Behaviour Trees）這種技術來進行 AI 互動部分的設計。

 

因此，”AlphaStar“或”AlphaGo“這類與職業玩家進行人機對戰的 AI，其實是與傳統玩家手中的的遊戲 AI 在設計目的性上有很大不同，這也造成了技術上的差異性。

 

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圖片來源於官網

 

 

而在《風暴英雄》這個案例中，則面對更多的是普通玩家。對於他們來講，可以自行選擇新手模式、終極模式等不同難度的遊戲。假如選擇後者，可能會非常難打，因為這個模式會自動選擇職業水平的模板，並不是根據玩家的操作習慣學習。

 

反之，如果是根據玩家的操作習慣，這個 AI 的水平短時間內會比較低，因為它需要不斷地自我學習來提高。顯然，這對於追求娛樂的使用者體驗來講是不能接受的，普通玩家們希望的是與自己水平相當或更好的對手/隊友。

 

這就存在兩點問題：一是，遊戲開發商是否在未達到一定學習程度就把 AI 投入了運營，導致使用者體驗差；二是，這個 AI 是否具備快速的自我學習能力，如果沒有，應該提前告知使用者，並進行內部 beta 測試和改進。

 

不管是哪個原因，暴雪娛樂都難逃責任。

 

另一方面，DeepMind 、OpenAI 等機構一直以來試圖通過《星際爭霸》、《DOTA2》這樣的人機對戰，將神經網路在玩遊戲的過程中不斷訓練提升，其目的之一就是開發一套足夠好的人工智慧系統。

 

例如，《星際爭霸》中的“戰爭迷霧”機制存在的不完全資訊博弈，《DOTA2》中的”五V五“模式蘊含的多智慧體連續控制任務等複雜問題，均是研究人員著力提升 AI 水平的方向。

 

正如一位玩家曾這樣描述理想中的 AI：

 

”風暴（英雄）：丟錘子，判斷射程，預判下半秒運動軌跡，檢索目標與自己之間有無障礙，錘中下一步如何，錘不中下一步如何……“

 

未來，在普通玩家遊戲中，AI 對戰人類，勝算幾何？仍值得想象。

 

（本文為AI科技大本營原創文章，轉載請微信聯絡 1092722531）

 

人工智慧的現狀及今後發展趨勢如何？ 

https://edu.csdn.net/topic/ai30?utm_source=csdn_bw

 

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