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    在網(wǎng)絡(luò)上,沒人知道你是AlphaGo

    2016-06-22 21:26:49策仙人
    電子競(jìng)技 2016年9期
    關(guān)鍵詞:電子競(jìng)技數(shù)據(jù)挖掘競(jìng)技

    策仙人

    繼4:1擊敗李世石,將圍棋拉下神壇之后,AlphaGo再度將"魔爪"伸入到人類智慧的另一塊處女地:星際爭霸。對(duì)決尚未開始,角力的雙方已然開始造勢(shì),人工智能愛好者們極力鼓吹A(chǔ)I的完美操作、完美運(yùn)營,職業(yè)選手的粉絲們則叫囂戰(zhàn)略制敵、兵者詭道,勝負(fù)的荷爾蒙在屏幕上揮灑,然而這場(chǎng)戰(zhàn)斗的勝負(fù)更多只是噱頭,其背后所體現(xiàn)的人工智能的價(jià)值,才是電競(jìng)選手、戰(zhàn)隊(duì)管理者、游戲開發(fā)商乃至普通玩家更應(yīng)該關(guān)注的事情,或許,未來電子競(jìng)技的終極形態(tài)DNA,就藏在AlphaGo身上。

    DNA之一:基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的敵情

    “知己知彼,百戰(zhàn)不殆”——這是《孫子?謀攻篇》里對(duì)真實(shí)戰(zhàn)爭中勝利要素的總結(jié),而電子競(jìng)技本身就是在模擬真實(shí)的戰(zhàn)爭,因此信息的收集同樣重要。

    真實(shí)戰(zhàn)爭中的知己知彼,講究的是情報(bào),諸葛亮之所以敢在曹軍面前把自己的城門大開,無人看守,就是抓住曹操生性多疑的弱點(diǎn),又沒在城內(nèi)“插眼”,最終錯(cuò)失“上高地”的好時(shí)機(jī)。

    而對(duì)于競(jìng)技游戲這樣的虛擬戰(zhàn)爭,情報(bào)的搜集則更加細(xì)致,EG一般在什么時(shí)候清遠(yuǎn)古野?老隊(duì)長的進(jìn)攻/防守眼位習(xí)慣是哪里?諸如此類細(xì)節(jié),雖小但關(guān)乎成敗。AlphaGo本質(zhì)上是一臺(tái)高性能的云計(jì)算服務(wù)器,通過大量的數(shù)據(jù)收集整理,想要窺視對(duì)手的這類隱私則是易如反掌。但唯一遺憾的是,AlphaGo可能不是你一個(gè)人的,你看著對(duì)手習(xí)慣的插眼位置發(fā)笑,對(duì)手也盯著你開霧的時(shí)間點(diǎn)深思。

    DNA之二:基于數(shù)據(jù)挖掘的真相

    在競(jìng)技體育飛速發(fā)展的今天,數(shù)據(jù)挖掘、陣容組建、隊(duì)伍訓(xùn)練,已經(jīng)成為掌控比賽勝負(fù)的三駕馬車。

    以NBA為例,從1946年11月1日第一場(chǎng)NBA比賽開始,就引入了球員數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),雖然初期數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)只有簡單的得分籃板助攻,但發(fā)展到今天,已經(jīng)可以用包羅萬象來形容。而且NBA聯(lián)盟不僅擁有純粹的數(shù)據(jù)記錄,更有延伸的數(shù)據(jù)挖掘,例如真實(shí)命中率、二次助攻、PER值等綜合數(shù)據(jù),從多維角度來分析一名球員的特點(diǎn),不再單純的以“數(shù)字“論英雄,誰是數(shù)據(jù)刷子,誰是建隊(duì)基石,一目了然。

    而對(duì)于電子競(jìng)技項(xiàng)目來說,挖掘數(shù)字背后的價(jià)值更是意義重大。利用AlphaGo出色的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析能力,可以輕易的對(duì)海量比賽數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,對(duì)于每位選手的數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)挖掘。

    刷錢快不代表你就是最強(qiáng)Carry,團(tuán)戰(zhàn)輸出不足只證明你是團(tuán)隊(duì)資源的吸血鬼;

    擊殺多不代表你就是節(jié)奏魔王,拉不開裝備優(yōu)勢(shì)那你只是執(zhí)迷殺人無視局勢(shì)的家伙。

    從當(dāng)前電競(jìng)賽事的數(shù)據(jù)挖掘來看,相對(duì)比較粗獷,普通玩家甚至某些專業(yè)人員仍然更為關(guān)注KDA(Kill,Death,Assist)等表象數(shù)據(jù),聚光燈永遠(yuǎn)聚集在數(shù)據(jù)突出的選手身上。但從未來發(fā)展的角度來看,這種淺顯的衡量標(biāo)準(zhǔn)必然要被淘汰,而誰能利用AlphaGo挖掘數(shù)據(jù)背后更多的真相,尋找到更多更具價(jià)值的選手,誰離勝利也將更近一步。

    DNA之三:基于數(shù)據(jù)建模的預(yù)測(cè)

    認(rèn)知能力,常常被認(rèn)為是人腦與電腦的根本差異,然而對(duì)于AlphoGo來說,依靠著蒙特卡洛樹結(jié)構(gòu)所組建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),基于大量高性能CPU的運(yùn)算能力,其認(rèn)知能力已經(jīng)足以讓普通人刮目相看,可能唯一欠缺的,只剩自主意識(shí)了。

    而即使是缺少自主意識(shí)的AI在競(jìng)技類游戲比賽中同樣可以大發(fā)神威,尤其是MOBA類游戲中,眾所周知前期的陣容選擇與戰(zhàn)術(shù)安排都是需要指揮者深入思索才能作出的抉擇。而這也正是大部分中國戰(zhàn)隊(duì)的軟肋,從實(shí)際情況來看,版本理解不深刻、數(shù)據(jù)分析不到位、過于迷信經(jīng)驗(yàn)等都是造成這種情況的原因,但更多的其實(shí)就是對(duì)于游戲的認(rèn)知不足。

    還記得TI5決賽上,意氣風(fēng)發(fā)的CDEC從敗者組一路殺入決賽對(duì)決EG,然而在Ban選上,卻被EG抓住了兩儀落不會(huì)老鹿的短板,盤盤放老鹿,然而當(dāng)時(shí)的老鹿作為版本最強(qiáng)bug,又是每個(gè)隊(duì)都不能放的,面對(duì)對(duì)手的戰(zhàn)術(shù)放人,CDEC在沒有人可以給出更好針對(duì)方案的情況下,只能抱著試試看的態(tài)度強(qiáng)行選老鹿,然而打不出應(yīng)有的優(yōu)勢(shì),只能接受“光榮”的失敗。

    而對(duì)于AlphaGo來說,只要給予它正確的思維算法,依靠著強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘能力,它就可以為選手提供最優(yōu)的Ban選方案。特別是在應(yīng)對(duì)一些自己不熟悉的套路,通過對(duì)過去一段時(shí)間的數(shù)據(jù)分析和挖掘,AI能夠根據(jù)對(duì)手的Ban選抉擇,分析對(duì)手可能會(huì)存在的套路、體系,再針對(duì)性的提供Ban選方案。

    DNA之四:基于數(shù)據(jù)模擬最強(qiáng)大的對(duì)手

    在傳統(tǒng)競(jìng)技體育的領(lǐng)域中,陪練一直是一個(gè)特殊而尷尬的角色,他們具有一流的水準(zhǔn),卻因?yàn)槟承┰?,只能?dān)當(dāng)正牌選手的訓(xùn)練對(duì)象,他們模仿盡可能多的打法,只為了讓正牌選手可以在訓(xùn)練中提前感受比賽的氛圍,仿佛他面對(duì)的是賽場(chǎng)上勁敵的影子。

    而作為同樣需要了解對(duì)手比賽風(fēng)格的電子競(jìng)技,陪練這一角色同樣必不可少,只是由于比賽載體由球館轉(zhuǎn)移到了電腦上,因此可以借助網(wǎng)絡(luò),尋找適合的陪練對(duì)象。不論是天梯配對(duì),還是線下邀約,亦或者是內(nèi)部對(duì)抗,都能給隊(duì)伍帶來提升。然而,其缺陷也很突出,無法對(duì)于某一個(gè)對(duì)手進(jìn)行針對(duì)性的訓(xùn)練。因?yàn)殡姼?jìng)操作的多變性,知名選手都有自己獨(dú)特的操作習(xí)慣,你很難找到與你競(jìng)爭對(duì)手足夠相似的選手與隊(duì)伍。

    但或許,具備深度學(xué)習(xí)能力的AlphaGo可以做到這一點(diǎn)。通過對(duì)比賽中選手操作數(shù)據(jù)的分析,可以在較短的時(shí)間周期里學(xué)習(xí)其操作方式、戰(zhàn)術(shù)特點(diǎn),甚至是選手的廢操作也可以一并帶入。進(jìn)而達(dá)到模仿對(duì)手的目的,成為一個(gè)實(shí)際意義上的影子對(duì)手。

    如果某一位對(duì)手一直堪稱你的克星,10次交手或許難求一勝,那么在訓(xùn)練中與他交手100次,1000次你總能找到戰(zhàn)勝他的辦法。

    DNA之五:比瘋狂的電腦更瘋狂

    在AlphaGo問世之前,我們也曾見過諸多水平層次不齊的電腦AI,以星際2為例,其自帶的AI盡管掌握了雙倍金錢、自帶開圖、APM無限制等諸多特權(quán),卻仍然可以被一名入門級(jí)的星際玩家完虐。究其原因,戰(zhàn)術(shù)單一、兵種搭配死板、沒有應(yīng)對(duì)方案是其死穴,因此在類似的競(jìng)技類游戲中,人機(jī)對(duì)戰(zhàn)更像是一種雞肋,只為了向初學(xué)者示好。

    然而一直以來,擁有一個(gè)完美的游戲AI,一直是各大游戲廠商的夢(mèng)想,受困于現(xiàn)有游戲AI的限制,一些極具創(chuàng)意的游戲模式被舍棄。而這次,AlphaGo或許會(huì)讓美夢(mèng)成真。

    作為更智能、更強(qiáng)大的游戲AI,AlphaGo不僅可以執(zhí)行基于游戲規(guī)則的行動(dòng),其對(duì)于數(shù)據(jù)強(qiáng)大的分析能力可以承載游戲設(shè)計(jì)者更多的創(chuàng)意,想想看,當(dāng)你面對(duì)的AI不再是那個(gè)死板的暴兵狂魔,而是一個(gè)會(huì)見招拆招,偶爾還會(huì)給你憋大招的家伙,甚至可以像某個(gè)你仰慕已久的電競(jìng)選手一樣與你對(duì)戰(zhàn),那場(chǎng)景該多有趣。

    DNA變革:重新定義電子競(jìng)技

    AlphaGo從被Deepmind創(chuàng)造出來的那一刻起,就被賦予了一個(gè)艱巨的使命:利用人工智能幫助人類站得更高。盡管在各大媒體的口中,它不過是個(gè)追求勝利、不擇手段的家伙,然而,人工智能本身并沒有任何過錯(cuò)的,它借助計(jì)算機(jī)先天的儲(chǔ)存、運(yùn)算優(yōu)勢(shì),力圖將人類生活的每個(gè)方面都可以變得更美好。就像是《超能陸戰(zhàn)隊(duì)》里,大白既可以成為一個(gè)戰(zhàn)斗力爆表的殺戮機(jī)器,也可以成為一個(gè)乖巧的醫(yī)療專家,一切的不同只是在于初心。

    11年前,Sky一躍跳上冠軍舞臺(tái)時(shí),那時(shí)的電競(jìng)還是一片荒野,拼命就有收獲;

    11年后,當(dāng)解說臺(tái)都擺滿了數(shù)據(jù)表,現(xiàn)代的電競(jìng)已是一座城池,專業(yè)+天賦,才會(huì)有勝利的機(jī)會(huì)。

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