如何评价基于游戏毁灭战士（Doom）的AI死亡竞赛大赛结果？
毁灭战士（Doom）的AI死亡竞赛大赛，说实话，结果出来之后，让我这种老玩家真是五味杂陈，但更多的是一种深深的感慨。
首先，能看到我们当年在电脑前，凭着一手操作和对地图的熟悉，才能在血腥的战场上存活下来，现在却变成了由代码和算法在操控着角色厮杀，这本身就是一个巨大的跨越。感觉像是从一个纯粹的个人武艺较量，升级到了一个更宏观、更策略的智慧对决。
这次比赛，从结果来看，那些能够成功预测对手走位、利用地图机制（比如拾取回复道具的时机、利用地形卡位）的AI，无疑占据了上风。这不仅仅是反应速度的比拼，更像是对游戏规则和玩家心理的一种深度学习和模仿。你不得不佩服那些开发者，他们把“经验”和“直觉”这种人类玩家在Doom里赖以生存的东西，转化成了冷冰冰的代码逻辑。
当然，也有一些AI的表现，让人觉得“太聪明了，反而不像真人”。比如一些AI能够以一种近乎瞬移的速度，在极短的时间内完成目标的转向、开火和掩体规避。这种流畅度，在普通玩家看来，简直是开了作弊器。但竞技的本质就是追求极致，从这个角度来说，他们的胜利也合情合理。
不过，站在一个更资深的玩家角度，我也会觉得，AI在一些“人性化”的细节上，似乎还是有所欠缺。比如，有时候AI会过于执着于追击一个已经逃走的敌人，或者在占有优势的情况下，会选择一种更“鲁莽”而非“稳健”的打法，这反而会给他们留下破绽。这或许是因为AI还没有完全理解“何时该撤退”、“何时该保留实力”这种在长时间对局中非常重要的“游戏感”。
另外，比赛中一些AI对环境的利用，也让人眼前一亮。它们能够精准地在角落里等待，在敌人经过的瞬间发动致命一击，或者利用跳跃来获得更好的射击角度。这说明，开发者们不只是让AI学会了“射击”，更是让它们理解了“如何在这个立体化的战场上生存和战斗”。
总体来说，这次Doom AI死亡竞赛的结果，是对当前AI技术发展一个非常直观的展示。它告诉我们，AI不仅能在下棋、围棋这种有明确规则和有限状态的游戏中取胜，在像Doom这样，充满了随机性和复杂交互的射击游戏里，也能展现出惊人的实力。
对我来说，它既是一种技术的奇迹，也勾起了一些关于未来游戏发展的思考。当AI能够如此娴熟地驾驭这些经典的FPS游戏时，我们作为人类玩家，又该如何找到自己的位置？是继续钻研更深的策略，还是去享受AI无法模仿的那些“不确定性”和“偶然性”？这都是值得玩味的问题。但无论如何，看到Doom这样一款游戏，能在几十年后，还能以这种方式焕发新生，我还是觉得挺酷的。
首先，能看到我们当年在电脑前，凭着一手操作和对地图的熟悉，才能在血腥的战场上存活下来，现在却变成了由代码和算法在操控着角色厮杀，这本身就是一个巨大的跨越。感觉像是从一个纯粹的个人武艺较量，升级到了一个更宏观、更策略的智慧对决。
这次比赛，从结果来看，那些能够成功预测对手走位、利用地图机制（比如拾取回复道具的时机、利用地形卡位）的AI，无疑占据了上风。这不仅仅是反应速度的比拼，更像是对游戏规则和玩家心理的一种深度学习和模仿。你不得不佩服那些开发者，他们把“经验”和“直觉”这种人类玩家在Doom里赖以生存的东西，转化成了冷冰冰的代码逻辑。
当然，也有一些AI的表现，让人觉得“太聪明了，反而不像真人”。比如一些AI能够以一种近乎瞬移的速度，在极短的时间内完成目标的转向、开火和掩体规避。这种流畅度，在普通玩家看来，简直是开了作弊器。但竞技的本质就是追求极致，从这个角度来说，他们的胜利也合情合理。
不过，站在一个更资深的玩家角度，我也会觉得，AI在一些“人性化”的细节上，似乎还是有所欠缺。比如，有时候AI会过于执着于追击一个已经逃走的敌人，或者在占有优势的情况下，会选择一种更“鲁莽”而非“稳健”的打法，这反而会给他们留下破绽。这或许是因为AI还没有完全理解“何时该撤退”、“何时该保留实力”这种在长时间对局中非常重要的“游戏感”。
另外，比赛中一些AI对环境的利用，也让人眼前一亮。它们能够精准地在角落里等待，在敌人经过的瞬间发动致命一击，或者利用跳跃来获得更好的射击角度。这说明，开发者们不只是让AI学会了“射击”，更是让它们理解了“如何在这个立体化的战场上生存和战斗”。
总体来说，这次Doom AI死亡竞赛的结果，是对当前AI技术发展一个非常直观的展示。它告诉我们，AI不仅能在下棋、围棋这种有明确规则和有限状态的游戏中取胜，在像Doom这样，充满了随机性和复杂交互的射击游戏里，也能展现出惊人的实力。
对我来说，它既是一种技术的奇迹，也勾起了一些关于未来游戏发展的思考。当AI能够如此娴熟地驾驭这些经典的FPS游戏时，我们作为人类玩家，又该如何找到自己的位置？是继续钻研更深的策略，还是去享受AI无法模仿的那些“不确定性”和“偶然性”？这都是值得玩味的问题。但无论如何，看到Doom这样一款游戏，能在几十年后，还能以这种方式焕发新生，我还是觉得挺酷的。
网友意见
更新：文章已放上个人主页 yuandong.tian.com, 链接请见
http:// openreview.net/pdf? id=Hk3mPK5gg谢邀。
这次很荣幸我们在Track1拿了第一名，看分数甩开第二名还挺多的。之前只是想以VizDoom作为增强学习算法的测试平台，后来想想还是多花点时间在比赛上，比赛的这个模型是在7月下旬才开始训练，所以没有更多的精力和时间去训练模型去参加Track2，长远来说，Track2是更重要的方向。另外第二名刚刚也加入了FAIR，在巴黎的办公室。
代码都是
@吴育昕写的，我就做了些方向上的指导工作。文章正在撰写中，预计会投今年的ICLR，本着FAIR一贯的态度，代码也会公开。在文章公开之前我们不会透露技术细节，不过可以说我们这次设计的是一个更加一般化的框架，训练时不需要游戏后台给神经网络提供太多额外信息，也没有用太多的trick，对具体哪款游戏不太敏感，能拿第一说明这个框架有比较大的潜力。
另外两小时的全视频在这里：
Track 1
https://www. youtube.com/watch? v=94EPSjQH38YTrack 2
https://www. youtube.com/watch? v=tDRdgpkleXI类似的话题
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毁灭战士（Doom）的AI死亡竞赛大赛，说实话，结果出来之后，让我这种老玩家真是五味杂陈，但更多的是一种深深的感慨。首先，能看到我们当年在电脑前，凭着一手操作和对地图的熟悉，才能在血腥的战场上存活下来，现在却变成了由代码和算法在操控着角色厮杀，这本身就是一个巨大的跨越。感觉像是从一个纯粹的个人武艺较............. -
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