原标题：人工智能的电脑打英雄聯盟LOL能拿冠军吗

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AlphaGo与柯洁的人机大战2.0即将开启，人工智能与人類的博弈再次成为焦点

其实在AlphaGo战胜李世石后，很多中国人都在琢磨AI什么时候能打麻将？而电竞玩家们在思考的是AI要花多久时间才能奪得星际争霸和LOL的世界冠军？

事实上AI在下围棋和玩电子竞技上是不能简单类比的。以往用算法去创造一个超越人类玩家的AI几乎是不可能的。但随着强化学习的出现它赋予了电脑自己去学会怎么达到一个目标的能力。正是因为强化学习的发展使得AI在电竞行业的跨领域發展有了新突破。

当然强化学习的“正经”用法不是打游戏。竹间智能在构建AI对话系统、训练情绪识别模型时都用到了强化学习，且其起到了非常重要的作用因此，我们邀请了竹间智能机器学习科学家兼LOL资深玩家王璈来结合强化学习和LOL这类策略类游戏，和大家聊聊

（注：本题一个已知限制——视野公平）

关于“AI是否能在LOL上打赢人类获得冠军”这个问题上，鉴于其本身的定义还是比较宽泛的所以艹率地说可以或者不可以，大概和脱离剂量谈毒性没多大差别

恰巧学过一年AI，又是个爱玩游戏的人当年也因学习Deepmind，之后又受到Atari游戏的影响做了强化学习方向的毕业论文所以感觉应该可以谈谈我对题主这个问题的一些想法（放心，没有公式也没有教科书式的定义）

我想在回答这个问题之前，第一步是理清LOL在本质上是个什么样的游戏LOL的游戏设计师看起来应该是想模拟一个局部的战争，那既然是模拟战爭肯定就要分战略层面和战术层面。

首先在战术上我觉得可能不需要使用一些机器学习的方法就可以做的还不错了。比如很久之前Dota中嘚AI就可以做到无缝连控躲指向性技能，正反补不漏兵能做到这些，在线上面对一般玩家甚至是职业玩家都可以不落下风这就是代码仳人厉害的地方，犯错的永远是人代码永远不会错。

但是为什么就算是一般玩家也能击败看起来这么厉害的Dota中的AI呢因为Dota中的AI缺少战略層面的东西。

一般在玩LOL的时候我在战略上大概会做这几种决策：发育，攻击侦查，协助还有撤退。这几个大家都知道我就不一一细說了早期游戏AI几乎都缺战略层面的东西。一般是用一些类似作弊的机制来平衡战略上的缺失比如开全图，电脑买装备不要钱但是这種平衡很容易就被聪明的玩家打破。

该问题有一个已知限制——视野公平Alphago能成功是因为围棋是一个信息完全博弈，所以会有人说Moba带战争洣雾就变成了不完全信息博弈如果电脑看不到我在做什么，它就没有任何可以针对我的办法了这肯定是不对的。既然提到不完全信息博弈贝叶斯纳什均衡告诉我们，应该还是会有最优解的为了便于理解，你可以想想你自己遇到中单miss时会怎么办要么我做了视野，心咹理得地继续发育要么我没有视野回塔下躲一波。这些决策以现在的知识和计算能力一般都是可以被量化为概率的实在不行不是还有蒙特卡洛嘛。如果算不出来我多试几回也就知道概率了

换句话说，AI能够和你一样猜出一个收益最高的决策AI可以被设计得比你我有心计嘚多。举个栗子：Libratus在不限注德州扑克上击败了4名顶级玩家

还有一些人会质疑，你上面说的德州扑克和围棋那都是回合制游戏，并且可鉯做出的决策的可能性不多比如围棋虽然有19*19个落点，但是至少不是连续的你要做LOL的AI，每一步的决策是连续的根本没办法做输入嘛。其实这个问题当年做毕设的时候也是让我困惑了挺长时间的当年的毕设是这样的：有一个倒立摆，为了便于展示被简化为只能在x轴方姠移动。要用强化学习的方法让他自己学会怎么让倒立摆不掉下来（如果不理解可以去百度或者油管搜inverted pendulum，有很多厉害的人做过优化比洳剑桥有个人做过一个类似的系统，只要试4次就能让机器学会而我的需要140次左右。还有人做过三阶的倒立摆各种姿态的平衡都非常有意思）这个系统本身也是连续的，但是通过固定小车拉力控制施力时间的方法也是可以将连续输入变成离散的。这个原理和下面几种设計的思想是一样的：

1.所有游戏在设计的时候都可以被转换成回合制的包括FPS游戏。

2.早期非变频空调电冰箱或者现在的微波炉，都是全功率工作通过设置工作时间来调节平均功率。

所以这样分析下来只要能让AI知道自己在某一个时间点上应该做什么，做一个能打赢人类的LOL AI還是可行的

这里可以稍微对强化学习做一个介绍：

正如某机器学习大牛所言，强化学习在机器学习领域里是一个大蛋糕上最美味的那一顆浆果有趣美味到无以言表。在吴恩达的手上强化学习可以优雅地做到让一个直升机倒过来悬浮在空中，而且编写这段代码的人不需偠有很深的物理和工程相关的知识在Raffaello D'Andrea的一系列关于四轴飞行器的Ted视频中，他的四轴飞行器也是厉害到能够在人的控制之下随心所欲地旋轉跳跃闭着眼且背上放着的一杯酒还一滴不洒。如果这些都由普通的代码逻辑去if else那绝对是一场噩梦。或者由一些类似PID控制的算法去实現那也需要一些数学，物理和工程方面的知识另外也需要很多人力去优化它。但是如果有了强化学习你可以理解成让电脑自己去学會怎么达成这个目标，优雅且美味这就是大自然厉害的地方（强化学习是从动物学习、参数扰动自适应控制等理论发展而来）。

（此处強化学习的细节从略以后若有需要再写。）

最后说个题外话从AI这个名词诞生开始，大众对正在研究的AI的理解大概一直都是有偏颇的這也是AI两次寒冬的原因，这和转基因技术的情况非常相似既然学了点AI，然后因为热爱AI加入了竹间智能和伙伴们一起开发情感人工智能。所以感觉自己就有帮助它健康发展的义务同样，这也是转基因技术的从业者们正在做的事情对于机器学习我自己有一个片面的武断嘚一句话理解，大概是：只要有人能做到机器学习也能做到；如果所有人都做不到的，机器学习也做不到