AI正成為電競的秘密武器

機器學習——人工智慧（AI）領域——正在逐漸改變全球電競市場的運作方式和未來發展，無菸產業預計到2022年將達到18億美元的價值。電腦科學家已經做出了預測過去十年，人工智慧在學習人類語言、大數據和思考策略的方式上取得了巨大進展。除此之外，遊戲中的人工智慧是成長最快的方面之一，包括機器人效能、對話助理、遊戲設計以及如何在每個特定遊戲中探索新的理論和策略方法的無數重要變化。讓我們看看人工智慧如何成為當今電子競技的秘密武器。

• 人工智慧如何影響日常生活？

人工智慧和電競世界

• 優化電競表現
• 制定勝利計劃
• 顛覆遊戲商業模式
• 行動和社交平台

優化電競表現

如果你對職業電競不是很感興趣，你可能不會知道Gosu（職業遊戲玩家）有著極其嚴格的生活和訓練習慣，不遜於運動員。激勵來自於足球或網球等傳統運動，尤其是比賽之前和比賽期間。這些十九歲、二十歲的青少年為了獲得高達六、七位數的獎金而相互激烈競爭，這可以讓他們改變自己的生活，成為數百萬人熟知的明星。那麼AI在這種情況下扮演什麼角色呢？事實證明，人工智慧模型正在被遊戲團隊“僱用”，像專​​業教練一樣與遊戲玩家一起練習。

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例如，像SenpAI 這樣能夠分析電子競技的機器學習平台正在提供基於人工智慧的教練程序，可以評估玩家統計數據並推薦更好的遊戲策略和戰術。MOBA 遊戲，如英雄聯盟和Dota 2。其中，每場比賽都會有2個團隊參與，每個團隊包含5個職位，每個職位都有具體的劃分（理論上如下）。人工智慧教練為團隊成員提供進攻和防守策略建議，並展示不同的方法如何影響（增加或減少）勝負比，從而幫助遊戲團隊找到最佳的比賽策略。

開發人員通常會訓練人工智慧模型，以便他們可以自己學習每個特定的遊戲。就Omnicoach「AI訓練師」而言，《鬥陣特攻》玩家將擁有這個AI模型，為如何使用武器、提高機動性以及尋找有利位置對抗敵人提供有用的建議。留下敵人的化身，每個人都擁有獨特的戰鬥能力。在這場比賽中，6人組成的隊伍，如果能夠發揮每個人的巨大協同作用，就能比對手擁有巨大的優勢。

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來自紅牛、怪物能源和奧迪等眾多全球品牌贊助的主要遊戲團隊的許多精英遊戲玩家、遊戲界的知名人才正在應用電腦控制的遊戲方法來獲得戰術優勢。例如，在《反恐精英：全球攻勢》中，AI訓練師可以教導玩家如何隱藏在建築物或橋樑附近的有利位置後面，以獲得比對手更好的射程，或者部署合理的陣型使他們在每場比賽中不那麼脆弱。

事實上，博弈論和模擬方法會受到許多不同變數的影響，而人工智慧為職業遊戲玩家提供了極其強大的態勢分析能力，人們在每場比賽中都不得不“絞盡腦汁”，因為那是他們的工作，給予他們「吃穿」。

制定勝利計劃

話雖如此，人工智慧正在以截然不同的方式改變遊戲世界。DeepMind 是全球最著名的人工智慧開發公司之一，總部位於倫敦（2014 年被Google 收購），它利用機器學習模型來發現玩法，並在Atari's Pong 等一些經典遊戲中進行了優化，最終結果令人印象深刻。

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在 2017 年的 TedTalk 節目中，DeepMind 電腦科學家 Raia Hadsell 表示，人工智慧和深度神經網路可以在為每個特定遊戲尋找最佳遊戲玩法方面發揮巨大作用，並且還有助於改進遊戲的設計。Raia Hadsell先生表示，讓AI玩遊戲是所有實驗室正在開發的AI系統的最後測試步驟，因為從AI的遊戲結果中，研究人員將能夠相對準確地評估整個AI的整體性能。模型。

你可能不知道，人工智慧技術已經發展到了現在人類在許多智力較量中幾乎不可能獲勝的地步，尤其是在遊戲領域。即使是國際象棋傳奇人物加里·卡斯帕羅夫（Gary Kasparov）也不得不屈服於超級電腦的強項。或者最近，科技億萬富翁埃隆馬斯克的一個名為OpenAI的AI模型，也在與全球Dota 2玩家的3000多場比賽中取得了近93%的勝率。事實上，我們已經進入了一個先進的機器每秒可以計算和分析數百萬次遊戲操作結果的時代。

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有必要再次重申，目前在科技世界中，虛擬和真實這兩個概念之間幾乎沒有什麼區別。職業遊戲玩家沉浸在一個融合了實體和數位遊戲的宇宙中，遊戲玩法由人類和人工智慧模型創建。

顛覆遊戲商業模式

就連遊戲界的生意也受到人工智慧的出現的影響，當然這裡的影響有正面的也有負面的。舉一個簡單的例子，許多對話式人工智慧助理正在開發中，以幫助消費者在數千種不同視訊遊戲的「迷宮」中導航，並找到適合他們需求和用戶口味的遊戲。在短短的時間內，你所要做的就是對著你的手機說話，詢問它哪些遊戲最受歡迎，遊戲玩法如何，以及其他一系列查詢，相比目前的方式，有助於節省時間和金錢。自己搜尋資訊。

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「顧客在網上購物時需要自然的對話式互動，同時仍確保與店內購買相同的體驗。然而，我們也看到越來越多的人希望人工智慧向他們推薦合適的產品，而不是自己尋找產品。」矽谷一家公司負責開發人工智慧助理模型的機器學習工程師 Vijay Ramakrishnan 說。

此外，人工智慧也顯示出未來用途的巨大潛力，特別是透過創建可以顯著提高社區方面的興趣和參與度的遊戲設計來佔領市場份額。例如，可以訓練一個演算法程式來找到 Dota 2、英雄聯盟和其他流行遊戲的最佳功能，以幫助 MOBA 開發者磨練他們的產品。

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行動和社交平台

「我們經常在網路上遇到的線上聊天機器人管道（例如 Facebook Messenger）在為用戶提供高品質的人工智慧體驗方面發揮著重要作用。Facebook 完全有可能透過人工智慧代理檢查過去的互動和行為，以了解普通用戶未來可能想做的事情，例如最喜歡的項目、喜歡的東西或有趣的地方。這些見解對於提供與每個人最相關的個人化資訊非常有價值，」Ramakrishnan 先生說。

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因此，機器學習是一種適合根據使用者喜好客製化遊戲的技術。人工智慧「代理」可以學會準確預測個人會購買什麼。而這種能力將有助於降低遊戲開發商的財務風險，避免遊戲因為不適合許多人的口味而做出來但「售空」。此外，結合物件和臉部辨識系統、語音助理和顯示的多模態人工智慧模型也可以為客戶提供更好的體驗。

俄羅斯總統普丁2017年表示，人工智慧將是人類發展的未來。因此，任何一個在這個領域佔據領導地位的人、組織、國家都能夠成為世界的統治者，當然這也包括電競領域乃至整個遊戲市場。