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产品观察 | 和 AI 打王者荣耀,第三局就被虐哭了

来源:36氪

五一假期临近,腾讯的朋友发来邀约:5 月 1-4 日,王者荣耀会上线挑战 "AI 绝悟 " 的限时活动,要不要和 AI 交交手?

这点燃了我的兴趣点。三个月前,由于疫情期间闲来无事,我下回了之前卸载的王者荣耀,一路从 " 荣耀黄金 " 打到了 " **星耀 ";而作为一名关注人工智能领域的作者,虽然不会写代码算法,但在把商汤旷视等 AI 独角兽写过一圈后,对所谓的视觉识别、机器学习也算略懂一二。

腾讯的 " 绝悟 " 在电竞圈里小有名气。先是在去年 8 月举办的王者荣耀最高规格赛事——世界冠军杯半决赛中打败了职业选手联队,被证明达到 " 电竞职业水平 ";去年的 ChinaJoy,在向顶级业余玩家开放的体验测试中," 绝悟 " 在首日 504 场测试中胜率为 99.8%,仅输 1 场(对方为王者荣耀国服第一后裔)。

要坦诚的是,以上数据都是我在后来搜集到的,在真正跟 " 绝悟 " 交手前,我并不知道自己将面对怎样的对手。

不过,所有关心 AI 进展的人都记得,2017 年,世界围棋冠军柯洁对阵谷歌旗下人工智能 "AlphaGo",最终因 0:3 完败在场外痛哭。眼下,腾讯把人类对阵 AI 的赛场搬到了用户量更大、知名度更广的王者荣耀,不知道有多少人和我一样,抱着 " 欲与 AI 试比高 " 的决心,展开这次较量。

于是,在五一假期的第一天,睡到自然醒后,我点开了游戏首页 " 挑战 · 绝悟 " 的入口。

王者荣耀游戏首页左下方有了 " 挑战 · 绝悟 " 的入口

被虐哭后,AI 还会嘲讽你

还是简单介绍下王者荣耀,这是一款典型的 5V5 竞技手游,双方各自选出技能、类型不同的五位英雄,以推倒敌方水晶为目标。由于上手快、每局用时短、加之腾讯强大的社交关系链,这款游戏已在国内风靡数年,也是腾讯当之无愧的 " 现金牛 "。曾有媒体统计过,王者荣耀在 2020 年除夕当天的流水就有 20 亿元。

某种程度上,我打王者荣耀的路数代表了相当一部分用户:因为只在下班后闲来无事打几把,整体熟练度、操作度都不算上游,因此不擅长刺客、战士类英雄,更喜欢用中路法师、下路射手,全局辅助类英雄。

第一局,我用了中路法师张良,另外四个队友为:战士吕布、射手黄忠、刺客裴擒虎和辅助鲁班大师。从队形来看,这局的英雄配置相当不错,吕布和张良都有一定的控制技能——有助于黄忠 " 开大 " 时疯狂输出,而鲁班大师的移位技能,又能在敌人团攻黄忠时为其保命。

对阵 " 绝悟 ",我的首局阵容(上排)还算不错。

在这里稍作科普一下,王者荣耀讲究的除了个人操作英雄的熟练度以外,更需要团队在技能上的配合:射手、法师类英雄擅长输出,但是血薄,容易被秒杀;辅助和战士等英雄血厚,但在攻击范围和效率上有短板。

这也是腾讯 AI " 绝悟 " 的挑战,围棋和王者荣耀的打法都有千万条排练组合,但围棋是 1V1 对垒,王者荣耀是 5V5 的团队对抗游戏,因此需要机器掌握的场景更多、更复杂,腾讯官方做过统计,游戏中预计有高达 10 的 20000 次方种操作可能性,而整个宇宙原子总数也只是 10 的 80 次方。

借着不错的阵容,加之没有遇到 " 猪队友 ",我轻松拿下了第一局。

第二局,我用了辅助位的庄周,队友为战士廉颇、法师甄姬、打野娜可露露、辅助太乙真人。这局阵容初期来看不算好——辅助位重复,射手位没人;反观 " 绝悟 " 的英雄配置就很不错:辅助蔡文姬、法师干将莫邪、战士达摩、打野孙悟空、射手伽罗,各个角色非常均衡。

我的第二局对阵阵容,绝悟每一关的阵容都不同,会随着关数增加,难度也递增。

由于是和陌生人匹配队友,每个人想玩的、擅长的英雄都存在不确定性,阵容不合理的情况时常出现(改版后的王者荣耀已经通过预选英雄提升了这一体验)。可没想到,这样误打误撞的阵容,却成了第二局赢下的关键。

由于敌方干将莫邪、达摩、孙悟空、伽罗等角色,都属于强悍的输出类英雄,而我方廉颇、太乙真人、庄周,都以血厚、复活、解控等技能著称,这就让对方英雄撞在了 " 铁板 " 上,加之这一轮遇到的队友在操作上也实属不错,我又赢了第二局。

虽然连赢两局,但 AI " 绝悟 " 的疯狂已经有所展现。

两方对阵中,人类会在战斗时出现迟疑、猜测、忌惮,但 AI " 绝悟 " 完全没有。中路对线时," 绝悟 " 方的法师在清完兵线后,会立刻前往下路、野区支援;同时,对方的刺客类英雄非常生猛,经常出现在野区打扰我方节奏,甚至多次去塔下、两塔之间的空隙,企图强杀我方射手和法师,这些都是非常 " 高玩 " 的操作。

" 绝悟 " 方英雄 " 达摩 " 时常出现在我方野区干扰节奏

更令人有些惊悚的是,在第二局 " 绝悟 " 的水晶将被攻破时,系统传来了一阵机械的女声:"AI 集体升级换代中,滴滴滴 ……",像是在提示人类玩家,失败后的 AI 会更加强大。

" 绝悟 " 的水晶将被攻破时,左侧显示:"AI 集体升级换代中,滴滴滴 ……"

杀红了眼后,我又开始了第三局。

组队时,这一局的英雄搭配令人兴奋。我选择了中路游走灵活、擅长爆发输出的英雄小乔,队伍中既有输出型英雄孙悟空和李元芳,还有战士型英雄铠,辅助位也是新晋网红英雄 " 瑶 ",其中,铠和孙悟空还有 " 省级联队十强 " 的称号——阵容合理,队友强悍,看来拿下这一局势在必得。

可事实却恰恰相反。

对阵 " 绝悟 " 总共有 6 关,每关难度会依次上升,这从匹配的英雄上可见一斑。在第三关,AI " 绝悟 " 启用了上官婉儿,该角色的三技能叫 " 章草 · 横鳞 ",能打出极为恐怖的伤害,但操作难度极大,需要在四个按键的相互切换下,同时掌控好进攻方向,才能准确触发该技能。

对于人类来说,切换按键需要手指、眼力等感官的多次配合才能熟练,但对于 AI,这些不过是后台写好的程序。因此,人类需要花费数日、甚至数月才能玩好的英雄,AI 瞬间就能掌握到极致。

" 绝悟 " 终于露出了狰狞一面,依靠上官婉儿为首的强势进攻,我方很快溃不成军,李元芳被打成了 0-8,铠和孙悟空也被死死压制住。人类的心态也在一次次挫败后崩盘,有人开始抱怨队友无能:" 看看对面的打野,再看看我们的 ",似乎完全忘记了对面不是人类,而是 AI。

用时 13 分钟后,绝悟就推倒了我方水晶,留下了一个极为尴尬的战绩。

更令人郁闷的是,每当我方英雄集体阵亡时,绝悟都会轻叹一句:" 好安静啊 ",这对于被 AI 打得束手无策的我们,无疑是莫大的讽刺。

我方英雄集体阵亡时,绝悟都会轻叹一句:" 好安静啊 "

" 绝悟 " 的想象力

在多次更换英雄、甚至叫来相识的朋友,打开语音增强协作,依然无法突破上官婉儿的围追堵截,我与 " 绝悟 " 的较量最终卡在了第三关。在又一次被 AI 团灭攻破水晶后,我的几位朋友发出了绝望的感叹:" 让不让人好好过节了 "、" 我要投诉 AI"。

但 " 绝悟 " 的存在难道只是为了给玩家添堵?这从商业逻辑上来看也不太成立。腾讯 AI Lab 在 2017 年成立 " 绝悟 ",一年后达到顶尖水平,期间要雇佣的科学家、耗费的 GPU、占用的王者荣耀入口资源 …… 都是一笔不小的经费开支。

事实上," 绝悟 " 是腾讯研发通用型 AI 的一项重要测试。所谓通用型 AI,就是具备类似人脑的复杂问题处理能力。

举个例子,初代 AI 只能解决特定场景需求,比如视觉识别领域的鉴别黄图、抓取嫌疑人肖像等;但通用型 AI 可以驾驭更复杂的决策,问天气、选商品、甚至 " 他到底爱不爱我?",AI 都能给出更有人性的回答。

通用型 AI 也是如今科技公司的主流方向。微软 " 小冰 " 已诞生 6 年,经过多次版本更迭后,小冰已经能帮罗森便利店推销优惠券、在汽车导航中寻求最优路径、还能写诗作画,很多行为俨然与人类无异;今年美国 CES,三星还展出了人形 AI "NEON",可以充当老师、财务顾问、礼宾员、演员或电视主播。

三星在今年美国 CES 是哪个展出的人性 AI"NEON"。拍摄:苏建勋

说到通用型 AI,就不得不提及两个 AI 领域的特有概念:" 深度学习 " 和 " 增强学习 "。

刚才所说的鉴黄、抓坏人,一般采用深度学习,给机器 " 喂 " 进大量图片,让 AI 在海量数据的训练中获取规律。可在通用 AI 中,涉及到复杂场景需要的数据量更大,这便有了 " 增强学习 ",可以在少量数据的前提下,通过给 AI 设定奖惩机制的方式,让 AI 自我学习并实现进化。

" 绝悟 " 采用的便是增强学习,腾讯 AI Lab 认为,若 AI 能在王者荣耀这类复杂的环境中,学会人一样实时感知、分析、理解、推理、决策到行动,就可以在更多变、复杂的真实环境中发挥更大作用。

说得更通俗点,这就好比疫情期间被迫在家做饭的你,在照着菜谱或者连线父母做出番茄炒蛋、葱爆羊肉后,你学会了切菜,知道了放佐料的次序,懂得怎么掌握火候,逐渐可以自己摸索着做出更复杂的红烧排骨和**大盘鸡。

通过研发 " 绝悟 ",腾讯将其背后的经验和算法也用了其他行业。

2019 年 9 月,腾讯与欧洲顶级农业大学 WUR(荷兰瓦赫宁根大学)合作过一次种植大赛,利用 AI 算法检测土壤、选择合适的作物品种、智能预防病虫害,最终使种出的番茄、黄瓜在产量、品质均有所提升。今年 4 月,腾讯 AI Lab 还推出了首款智能显微镜,协助医生进行癌症筛查和病理分析。

眼下,谁都不能否认 AI 的存在。天猫淘宝、今日头条会根据你的喜好推荐你感兴趣的商品和内容,而那些更长远的愿景,借助 AI 实现粮食丰收、攻克癌症,仍需要人类持之以恒的探索与训练。如果真能实现这些目标,被 " 绝悟 " 虐哭几次,也不算什么大不了的事儿了。

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