文|張書樂

游戲行業(yè)有個很少有人樂意去談的悖論：游戲AI總歸會在一個又一個游戲里徹底碾壓人類頂尖高手；如果連AI都打不過，那游戲還有什么趣味可言呢？

之所以少有人樂意去談，因為這個太過顯而易見，結(jié)論正確、顯而易見，結(jié)論錯誤、也同樣顯而易見。

在游戲中擊敗人類職業(yè)玩家，這一AI在游戲領(lǐng)域最著名的事件，已經(jīng)從新聞變成常識。

例如2022年2月10日出版的國際頂級學術(shù)期刊《自然》雜志，就在封面上赫然刊登了一項很游戲但不兒戲的學術(shù)成果：

索尼集團宣布已在旗下賽車游戲《GT賽車》中開發(fā)出人工智能（AI）駕駛者，實現(xiàn)擊敗人類車手的成果，在去年7月首次與4名最優(yōu)秀的《GT賽車》游戲玩家進行了比賽，并在去年10月的另一場比賽中超越了人類頂級玩家。

但就是這樣的頂流背書和頂級爭鋒，卻連當日的微博熱搜都沒有。

無他，麻木了，正常的不像樣。

說來也是，1997年那場IBM深藍DeepBlue在國際象棋競賽中戰(zhàn)勝當時的世界棋王卡斯帕羅夫的全球轟動之后，差不多20年，即在2016年才有了又一場全球轟動的人機大戰(zhàn)：

彼時谷歌的阿爾法狗（AlphaGo）在圍棋比賽中擊敗世界圍棋冠軍李世石……

然而，此后類似AI的勝利就有點泛濫了，且從棋牌領(lǐng)域跳轉(zhuǎn)到了游戲世界。

僅僅在2019年一年，這樣的故事開始連番上演：

Facebook開發(fā)的游戲AI在團隊協(xié)作卡牌游戲花火（Hanabi）中獲得高分。

暴雪與谷歌團隊合作研究的星際爭霸人工智能“AlphaStar”與兩位《星際爭霸2》人類職業(yè)選手進行了11場比賽，結(jié)果人類只贏了1次。

當年4 月，OpenAI Five 成為了首個戰(zhàn)勝了世界冠軍戰(zhàn)隊的 AI 系統(tǒng)，而在年終的該AI團隊發(fā)表的論文中則宣稱：在超過 7000 局《Dota2》游戲中，OpenAI Five 的勝率為 99.4%。

當然，作為全球游戲消費最強勁、且游戲產(chǎn)業(yè)發(fā)展勢頭最猛的中國，游戲AI的戰(zhàn)力提升也正在和世界同步。就在

國內(nèi)的AI也同樣不甘示弱，以最熱門的《王者榮耀》為例：

2021年7月，世界人工智能大會的展臺上，騰訊推出的AI“絕悟”在以3:1的比分戰(zhàn)勝了5位來自王者榮耀職業(yè)聯(lián)賽的明星選手，很是亮了一把肌肉。

可問題來了，游戲本就是給人娛樂（消費）用的，本來是找樂子結(jié)果連AI都打不過，豈不成了找虐？

理論上來說，AI確實能夠達成這種讓人不爽的設(shè)定。

諸如在上述人工智能大會上，就有觀眾發(fā)出“電競選手也打不過人機”、“菜雞也別再打人機了”的感嘆。

對此，騰訊老對手網(wǎng)易的人工智能實驗室倒是給出過一個似是而非的答案：

能做出職業(yè)選手水平的AI，讓陪玩型AI的實現(xiàn)也更簡單。我們可以用很多種不同的方式去降低AI的強度，創(chuàng)造出低強度但是多樣性的陪玩AI，從而通過更好的冷啟動、玩家陪玩、智能輔助等方式提升玩家游戲體驗。

好吧，意思是2021年在詬病和期待中走向規(guī)范的人類電競陪練師這個職業(yè)，以后可能被AI替代而已。依然沒有回答強悍的AI之下，人類在游戲世界還有何樂趣可言這個問題。

在絕對零延遲的環(huán)境下，AI的“手速”（AMP,平均每分鐘操作次數(shù))必然數(shù)十倍與人類。

于是，為了“公平”，在人人工智能團隊在《自然》雜志上發(fā)表的“AlphaStar”論文中，就對這個AI的APM限制為不超過300 。

須知《星際爭霸》的頂尖電競選手的APM也就大體在330左右，這種限制恰恰是圍繞人類體驗而來，而非以“機器之速”去盲目求勝。

由是觀之，所謂AI戰(zhàn)勝人類，不過是人工智能實驗室和游戲廠商的合謀，也只是一種為了迎合用戶直觀體驗的快捷方式而已，真正的游戲AI，還潛伏在水下，正在等待揭秘。