遊戲 AI 進化史，能阻止 AlphaGo 的或許只有狼人殺了

科技 03-06

圍棋和星際爭霸都可以輸，畢竟狼人殺才是人類在遊戲上的最後陣地，等 AI 能玩狼人殺了，那時候才需要恐慌。

「刺激戰場黃金段位以下，一局 80 個 AI」，這是最近關於手機吃雞遊戲一個繞不開的話題。

且不論吃雞手游是不是真的快涼了，畢竟這類百人在線手游用機器人湊數加快匹配節奏也沒什麼稀奇的。但為什麼，幾乎所有玩過刺激戰場的人都會不約而同的發出質疑——「這都是機器人吧」。答案也顯而易見，裡面用來湊數的機器人實在是傻的沒邊。

不搜集裝備、不找掩體、槍法奇差、反應遲鈍……在一個人人機關算盡的遊戲中，這些特殊玩家就像送裝備的快遞員，異常突兀。即使是否是出於照顧新手玩家遊戲體驗的考慮，但在高端局中同樣會遇到這類「傻白甜」，這就讓人不禁想問：這些 AI 難道就不能做的聰明一點嗎？

今天，我們就聊聊在遊戲發展史中，AI 玩家的過去、現在和未來。

遊戲 AI 進化史

電子遊戲誕生伊始就有了遊戲 AI 的影子，無論是最早的示波器網球還是井字棋，尤其是在多人在線遊戲還受困於網路技術難以普及的過去，單機遊戲中的 AI 成了玩家最可靠的陪伴，也成了彼時遊戲世界的絕對霸主。

從某種意義上來說，經典的街機遊戲《吃豆人》中或許就已經出現了電子遊戲 AI 的原型。在當時，遊戲中的 AI 正在世界範圍內開始興起，而當時的《吃豆人》則是在這方面做出了一個絕妙的嘗試。遊戲中一共存在四種不同顏色的怪物，並且每一種怪物都擁有不同的追擊演算法，且為所有的怪物設定了包圍追擊的統一目標。所以，在當時的遊戲中，那些怪物並沒有排著隊來追擊玩家，而是從不同的路徑和方式對玩家進行「圍追堵截」，在每個路口都可能有不同的選擇。這一機制讓《吃豆人》這款遊戲為現代電子遊戲 AI 做出了一次意義非凡的嘗試，也讓吃豆人成為了遊戲玩家心中的經典。

其後，更多的經典遊戲開始開始圍繞對抗 AI 角色展開，《超級馬里奧兄弟》、《塞爾達傳說》、《波斯王子》、《洛克人 2》，在這些風靡一時的遊戲中，AI 都成為了保證遊戲體驗和控制遊戲難易度的關鍵。那時的遊戲核心，其實就是玩家和 AI 的對抗，只不過通過不同的方式而已。

那時候 AI 的存在最終目的就是為了讓玩家擊敗，然後獲取成就感。只不過那時的 AI 仍還屬於「偽智能」階段，遊戲中相關虛擬角色的動作是基於事先設置好的一系列基於條件判斷語言的腳本完成。

不過隨著遊戲類型和玩法的演進，AI 的角色和功能也在發生變化。其中的典型例子就要屬 1987 年的《合金裝備》，在那款作品中 AI 首次以和玩家對等的角色身份出現在遊戲中，被賦予了巡邏的角色，並首次加入了對玩家的敵對反應機制，這一機制日後也逐漸形成了《合金裝備》系列中核心的 NPC 的遇敵報警模式。這種 AI 模式的出現也進一步拓展了遊戲中 AI 的使命和角色範圍。

而隨著電子遊戲行業過去 30 年在硬體設備、演算法和計算能力上的突飛猛進，遊戲中 AI 的進化速度逐漸和人類玩家拉開差距。尤其是彼時大多數遊戲機制都是在考驗玩家的反應和操作，在這些方面，AI 很快已經完爆人類，第一人稱射擊類遊戲就是一個很好的例子。

從 1999 年的《反恐精英》開始，到之後的《求生之路》，Valve 奠定了 FPS 類遊戲 AI 的基礎，但早年間 CS 中的機器人一直都是玩家吐槽的地方之一。那時的機器人在遊戲中一個重要任務就是負責填補空位，除了成為炮灰和肉盾之外沒有什麼其他作用，因為它們基本都是按照容易掌握的規律行動，非新手玩家大多能輕而易舉的殺死它們。

不過，熟悉 FPS 遊戲的人不難發現，近年來眾多 FPS 遊戲中的 AI 開始變得越來越「兇殘」，難度層級也有了更多梯度，很多時候，最高難度的 AI 戰鬥力已經遠超大多數玩家的。在不久前的某次《CS：GO》的線上精英賽中，就曾上演了驚人的一幕——一個叫 BOT Connor 的機器人，單槍匹馬乾掉了敵對隊伍的成員。

圖片來源：PcGamer

如今，AI 開始在不同遊戲的方方面面超越人類，就連人類引以為豪的各種棋類遊戲也早已被 IBM、Google 等一眾科技巨頭分別吊打，不久前圍棋也毫不意外地徹底失守了。

人類負責發明遊戲，而 AI 則負責征服遊戲和玩家，這似乎成了不可逆的趨勢。但其實，在遊戲的領域始終存在一塊陣地，在這裡 AI 始終無法完全戰勝人類。

即時戰略，人類的最後一塊「高地」？

在去年 5 月 AlphaGo 以 0：3 完勝柯潔後，很多人都感嘆，在「Game」這條路上，人類徹底淪為了追趕者。不過 AlphaGo 卻不這麼認為，因為它還有下一個目標——《星際爭霸》。

早在 2016 年，AlphaGo 戰勝李世石之後，Deepmind 就宣布未來將以 AI 挑戰《星際爭霸》與玩家對抗。可一年過去之後，當 AlphaGo 在圍棋界已經獨孤求敗時，AI 在《星際爭霸》的賽場上，卻仍是遭到人類頂尖選手的「碾壓」。谷歌的 DeepMind 練了一年，甚至還打不過簡易 NPC； 2017 年底的一場比賽中，來自 Facebook AI 研究院的 CherryPi 也是 0：4 被韓國前職業玩家宋炳具橫掃。

AI 在其他領域摧枯拉朽的勢頭，在面對《星際爭霸》時似乎戛然而止了，造成這一切的原因正是《星際爭霸》這類遊戲特有的機制——戰爭迷霧。

《星際爭霸》和圍棋一樣屬於博弈類遊戲，但卻因為「戰爭迷霧」機制的加入成為了讓 AI 無法跨越的一道鴻溝。

在圍棋的對局中，雙方隨時都能看到對方目前的情況，意味著玩家沒有隱藏信息，過去的所有信息一目了然，所謂知己知彼，靠的是玩家對於遊戲規則的透徹理解和想像力。大家熟知的國際象棋、圍棋等都是這樣，它們被稱為「完全信息博弈」。

而在《星際爭霸》等即時戰略遊戲中，戰爭迷霧讓遊戲中對局雙方無法知曉全部信息，在這種情況下，根據已收集的有限信息對動態局勢做出判斷和決策，什麼時候該做什麼，很多時候需要依靠推斷和猜測。這就是讓 AI 頭疼的「不完全信息博弈」，像魔獸爭霸、Dota 等都屬於此類遊戲。

頂級 AI 在這類遊戲中和人類對戰都存在一個普遍現象——贏了戰鬥，輸了戰爭。如果剖析 AI 和人類之間的差距，直觀來說主要在於「大局觀」和「節奏感」兩個方面。

就像極客公園在之前的文章《先贏圍棋，再勝刀塔，跟遊戲較勁的人工智慧要怎麼趕超人類？》中提到的，在這類遊戲中實力的變化更加動態化，沒有誰是絕對強勢和弱勢，真正勝利的一方也許是在某一時間點抓住了對方的弱勢，而這一時間點的判斷是通過偵查和經驗判斷來做出的複雜決策。對局雙方可以通過誘導、佯攻的方式改變戰場走向。即便處於弱勢，也能通過一些心理博弈達到局勢的轉化。

什麼時候進攻，什麼時候撤退，從哪進攻，分兵和包抄，偷襲和騷擾，佯攻和引誘……在不完全的信息中，AI 很難梳理出絕對成立的邏輯來支撐決策，所以很難在正確的時機做出關鍵的判斷。

所以，過去很多即時戰略遊戲，都只能依靠增加 AI 資源收入、建造速度和地圖全開等方式來提高 AI 水平，在和人類玩家相同的限制條件下，很難單純依靠操作來贏得整場勝利。

遊戲 AI 的未來在哪？

或許 AI 在不久之後將能夠在即時戰略遊戲的領域戰勝人類，但那並不是遊戲 AI 的未來。

隨著 Google、Facebook、IBM 等科技巨頭在這方面的投入和引導，AI 未來很可能將能夠在即時戰略遊戲上打敗人類，這並不讓人驚奇。對於人類來說，更重要的是，如果更好地利用 AI 的發展來給玩家提供更好的遊戲體驗。就像當 AlphaGo 擊敗柯潔之後，AlphaGo 並沒有毀掉這款 3000 年歷史的遊戲，反而通過自己的優勢給人類打開了圍棋新世界的大門。

關於遊戲 AI 未來的探索，著名的遊戲大作《GTA5》則是一個非常完美的案例。這款擁有極高真實度和複雜性的開放遊戲存在著龐大的隨機性，給玩家提供了一個前所未有的遊戲體驗。更有趣的是，這款遊戲同時還成為了眾多自動駕駛 AI 的實驗田。Intel 實驗室、德國達姆施塔特工業大學和普林斯頓大學都選擇了利用《GTA5》遊戲來訓練自動駕駛的人工智慧。