AI挑戰星際爭霸：未來電競比賽是否成為代碼的天下？專欄
自從谷歌的AlphaGo（以下簡稱AG）戰勝了圍棋九段高手李世乭后，一方面關于人工智能的爭議再次塵囂直上，另一方面AG又找到了新的挑戰領域。3月27日，暴雪娛樂制作總監Tim Morten在上海WCS世錦賽上宣布證實，狗狗下一個挑戰目標將是星際爭霸2（以下簡稱SC2，星際爭霸簡稱為SC，以后不再贅述）。
關于AG和星際爭霸職業選手的比賽，人們最關注的無疑是比賽結果，究竟是AG再次將人類驕傲的自尊捏個粉碎，還是人類反戈一擊，證明人工智能所謂的勝利只不過是一時僥幸？
AG如何學習？
所謂“知己知彼，百戰不殆”，要分析AG能否戰勝職業選手，首先就要了解AG如何學習一種全新的規則。與前輩“深藍”所采用的推演式算法不同，AG在與李世乭對戰之前，除了學習圍棋的基本規則外，還學習了人類對弈中使用的近3000萬種走法來“豐富閱歷”，讓AG學會預測人類專業棋手怎么落子。然后讓AG自己跟自己下棋，從而又產生規模龐大的全新的棋譜，據谷歌工程師宣稱，AG每天可以嘗試百萬量級的走法。而在正式對弈中，AG會通過蒙特卡洛樹搜索算法從這種對弈方法中搜索出勝率最高的走法。
相比國際象棋，圍棋的走法可能性非常多，僅起手時就有19*19種落子方式，更不要說以后的棋子布局方式了。在有限的國際象棋棋盤上，“深藍”可以依靠推演算法算出之后的12步棋，但是在圍棋上，這種“思維方式”非常陳舊，耗費資源多且效率低下，因此才被“學習+思維”的全新方式取代。
AG有何優劣？
可以說，AG需要先學習SC2的基本規則，包括地圖地形、各種族兵種的攻防數值，在此基礎上消耗時間學習之前SC2職業高手大量的對戰，最后自我對戰形成更多戰術儲存在服務器中，最后利用蒙特卡洛樹搜索算法進行戰術對比，在實際對戰中與職業高手一較高下。
但是，由于游戲本身就是多個規則邏輯模塊組成的程序集合，與AG可以說是源出同門，由人工智能程序執行游戲程序，執行效率不知要高出人多少倍。目前頂尖的職業選手，其APM（每分鐘操作次數，鍵盤+鼠標的總和）也不過400多，如果扣除了重復操作外，其EAPM（每分鐘有效操作次數）就更低了，但與此相比，AG運行后保守估計其APM可以超過8000，并且全部都為有效操作，AG完全可以憑借高速操作，達到戰術勝利累積到戰略勝利的目的，這段視頻足以說明AI能夠以人類完全達不到的手速吊打人類。
100指小狗VS20輛攻城坦克，職業選手僅消滅了2-3輛坦克，AI卻能判斷彈著點防衛避開攻擊，消滅全部坦克后還有僅20只左右的剩余。當然AG也并不是完全沒有劣勢，人工智能沒有什么戰略戰術的概念，如果要AG達到職業選手所需要的戰略戰術概念，目前還不知道要消耗多長時間。同時目前在比賽中需要為AG設定操作視野范圍和偵察的功能，不然地圖加載完成后，AG可以在最短時間內制定出最優路線，而職業選手需要依靠士兵探索，這養的比賽幾無公平可言。
由AI挑戰AI的電競？
雖然AG挑戰職業選手的眾多細節還未確定，但目前已經引起了各方的興趣，暴雪方面可以通過比賽增加對SC2的關注度，一改目前SC2的弱勢局面。而同時，AG與職業選手的比賽也可以為電競增加新的內容形式，不僅是人工智能挑戰人類，而且可以衍生出AI挑戰AI的比賽方式。
由于SC中的 AI可以由第三方腳本的形式存在，所以AI挑戰AI的技術并無技術難度。早在母巢之戰資料片中，用代碼玩 SC的 的服務器API就已經存在， 用C++代碼以及LUA語言可自由編程生成dll格式的AI文件，將這個AI文件注入程序后即可操縱SC的兵種。至今為止，AI文件已經獲取SC內存底層的各種建筑與兵種數據，并且操縱各種兵種作出各種動作，如果更多的人應用這個API制作屬于自己的SC AI文件，那么在AI之間進行電競比賽就不再是一個夢了。
此前，美國的Elecbyte小組使用C語言與Allegro程序庫開發了一款免費2D格斗游戲引擎Mugen，吸納了眾多格斗游戲的知名人物和招式，通過這款引擎實現了各人物的穿越亂斗，并且已經實現了AI之間的戰斗，眾多愛好者可以使用自己編寫的AI算法，讓格斗人物發出無法在實際操作中實現的酷爽連招，如今在SC中也同樣可以實現。
電競比賽發展到今天，此前競賽游戲的戰術潛力已經被開發殆盡，此次人工智能挑戰職業選手一方面是為測試人工智能的潛力，另一方面也為電競比賽帶來了新的看點，同時支持第三方算法腳本的競技性游戲又為AI擴展提供了技術基礎，那么AI之間的電競挑戰又有何不可？讓眾多手速不足的“手殘”程序猿們通過自己的代碼一決高下，你興奮了嗎？
光速追獵者，微信svx2000，游戲開發者出身的游戲自媒體人，給你一個獨特的視角。希望加入同樣關注VR領域的游戲媒體。
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