马化腾称「王者荣耀将举办 AI 电竞赛，希望激发青年人对通用 AI 的研究兴趣」，有哪些看点值得关注？
首先，最直接的看点，就是“AI vs 人类”的终极对决，这本身就够抓眼球了。
“AI 战队”的实力有多强？ 这是大家最想知道的。我们都知道《王者荣耀》的玩家水平参差不齐，有大神也有新手。如果一个由顶尖 AI 算法驱动的“战队”来参赛，它的操作、意识、决策能力会达到什么水平？会不会出现我们难以想象的“神操作”？会不会因为 AI 对游戏机制的极致理解，打出让人类选手完全摸不着头脑的战术？想象一下，AI 英雄的走位、技能释放时机、团战进退时机，是不是能比最顶尖的人类选手做得更完美？这就像是人脑和超级计算机在棋盘上的较量，但这次是发生在动态、复杂、充满变数的《王者荣耀》战场上。
AI 的学习能力有多惊人？ 现在的 AI 已经很厉害了，但《王者荣耀》的 AI 电竞赛，更像是给 AI 提供了一个持续进化的训练场。比赛的过程，可能也是 AI 不断学习、调整策略、优化自身的过程。我们可能会看到，第一场比赛里 AI 表现平平，但随着比赛的进行，它通过分析过往数据、学习对手的习惯，变得越来越强。这种“活的” AI 表现，比简单的预设程序要激动人心得多。
人类选手如何应对 AI？ 这就引出了另一个看点：人类选手是否能找到克制 AI 的方法？AI 在计算和逻辑上可能更强，但人类在创造性、情绪、心理战等方面是否有优势？会不会出现人类选手故意犯错，试图“诱导” AI 产生误判的情况？或者，人类选手会不会开发出专门针对 AI 弱点的打法？这场比赛，不只是技术上的较量，也可能是策略和智慧上的博弈。
其次，马化腾点明了“希望激发青年人对通用 AI 的研究兴趣”，这才是这件事更深远的意义。
游戏作为 AI 普及的“破壁人”。 咱们必须承认，很多人对“通用 AI”这个词可能觉得遥远、抽象，甚至有点“高冷”。但《王者荣耀》不一样，它是国民级的游戏，拥有庞大的年轻用户群体。将 AI 元素融入他们熟悉、热爱的游戏场景，是一种非常巧妙且有效的科普方式。当年轻人看到 AI 能在他们擅长的领域里展现出惊人的能力时，自然会产生好奇心：“这 AI 是怎么做到的？”“我能不能也做出这样的 AI？”
“玩中学”，兴趣是最好的老师。 传统的 AI 学习，往往需要学习复杂的数学、编程知识，对很多年轻人来说门槛很高。但通过电竞赛，他们可以从“看”和“玩”开始，间接接触到 AI 的概念和应用。也许一个顶尖 AI 战队精彩的表现，就能点燃一个年轻人对算法、机器学习、神经网络的兴趣火花。这种自发的、由兴趣驱动的学习，比任何说教都更有效。
为未来 AI 人才“播种”。 现在的年轻人，很多就是未来的科学家、工程师。如果这场比赛能让他们对 AI 产生浓厚兴趣，并引导他们去深入研究，那对于整个国家在 AI 领域的长远发展来说，意义重大。这就像是在一个巨大的“人才蓄水池”里，播下了探索 AI 的种子。
再者，从《王者荣耀》本身和腾讯的战略来看，这次 AI 电竞赛也蕴含着不少商业和技术上的考量。
技术实力展示与品牌升级。 腾讯作为科技巨头，一直在 AI 领域投入巨大。通过《王者荣耀》这样具有全球影响力的游戏举办 AI 电竞赛，是展示其在 AI 技术，特别是游戏 AI 领域实力的高效方式。这不仅仅是提升游戏的用户体验，更是对品牌技术实力的背书，有助于吸引顶尖的 AI 人才加入腾讯。
游戏生态的创新与拓展。 AI 的加入，可以为《王者荣耀》带来更多玩法上的创新。除了对抗模式，未来是否会有专门为 AI 设计的训练模式？AI 是否能成为游戏中的“教练”或“伙伴”，帮助玩家提升水平？甚至，AI 是否能参与到游戏的剧情设计、内容生成中，创造出更丰富、更个性化的游戏体验？这场比赛，很可能是这些未来想象的一个开端。
AI 辅助游戏开发与运营。 游戏开发和运营本身就需要大量的数据分析和智能化决策。AI 在这些方面的应用，可以极大地提高效率。例如，AI 可以帮助分析玩家行为，预测游戏趋势，优化游戏平衡性，甚至自动化生成游戏内容。这场电竞赛，本身也是对这些 AI 应用能力的一次集中检验。
当然，我们也不能忽视一些潜在的挑战和需要关注的点。
“公平性”的界定。 AI 的“意识”和“反应速度”与人类截然不同。如何界定这场比赛的“公平性”？是单纯比拼胜负，还是需要考虑 AI 的“学习”过程？是否会为 AI 设置一些“限制”，使其更接近人类的水平，以便观赏性？
AI 的“可解释性”。 当 AI 展现出惊人的操作时，我们是否能理解它是如何做到的？如果 AI 的决策过程难以理解，会不会让观众感到困惑，甚至降低参与感？
AI 伦理和责任问题。 随着 AI 在各个领域的应用越来越广泛，伦理和责任问题也日益突出。在电竞赛这种公开的场合，如何处理 AI 出现“不当行为”（例如，如果 AI 发现了游戏漏洞并利用）的情况？
总的来说，马化腾提出《王者荣耀》举办 AI 电竞赛，绝不是一个简单的营销噱头。它是一次将前沿科技与大众文化深度融合的尝试，既是对 AI 能力的一次极限挑战，也是一次面向未来的、旨在激发全民科学兴趣的战略布局。这场比赛的最终结果和影响，都值得我们密切关注。
网友意见
深夜玩个小鲁班，被上单暴打，被打野暴打，被中单暴打，甚至连辅助也要欺负一把，这到底是道德的沦丧还是人性的泯灭？
上了王者后排位怎么打怎么输，那我服了，后来换了个小号，玩了一段时间的青铜局，本想着去虐菜，没想到还是经常被教做人。有时候我就纳闷，是不是我被「觉悟」当成训练集了？
强化学习暴打我
我了解觉悟是从去年开始，那时候在国外，顶着170的ping打上了王者，有次更新完就发现多了一个「觉悟」挑战，为了尝鲜就去试了试。
结果由于ping太高，老是坑，遂放弃掉。
不过自己也是AI行业从业者，下意识里就觉得「觉悟」这玩意肯定是强化学习做出来的AI。
为什么我这么想呢，因为王者荣耀的机制与强化学习是完美匹配的。
简单的匹配来讲：
奖赏 = 推掉地方水晶
环境 = 王者荣耀的游戏环境
智能体 = 玩家
动作 = 玩家的操作-战斗/走位等等
状态 = 玩家状态，地方状态，野怪等等
但是「觉悟AI」的复杂度往往超过了普通的强化学习，训练一只小狗上厕所也算是一种强化学习，但是涉及到的场景非常简单。
觉悟AI
此次亮相的“王者绝悟”是掌握游戏中全部100多个英雄玩法的“完全体”版本。要精通王者荣耀这款MOBA（多人在线战术竞技）游戏，“王者绝悟”背后是天文数字级的计算量。
这次的完全体不同于最初级别的幼年「觉悟」，只是通过监督学习模型，简单来说，就是模仿顶尖选手的操作，这种是传统机器学习的方式，通过大量的数据进行学习，逻辑很简单，但是弊端也有，就是上限往往不会超过被学习者本身。
我们从觉悟能力的演习路线就可以看出，从19年开始，觉悟的训练就开始使用强化学习了。
当然「觉悟」并不是强化学习单方面就能办到的。
不需要陪练了，自己创造角色，自己打自己。只需要告诉AI，杀掉地方就会有奖励，超神更是奖励丰厚，反之，被杀就没有奖励，最终的目标就是获胜。
AI超人的计算能力往往能探索出新的策略，甚至于超过当前人类的认知。
在不断的“自己和自己玩游戏之后”，现在的完全体「觉悟」已经熟练掌握了所有的英雄。这是什么概念，一个队伍五个英雄，组合就有 种可能性，再加上「觉悟AI」要操作不同技能、装备的不同英雄，在对局中面临策略规划、目标选择、技能应用、路径探索及团队协作等大量即时的选择，其操作可能性预计高达 可能性。
这是什么概念，比宇宙中的所有原子个数要多的多的多！
AI电竞赛与开悟平台
「觉悟」AI并不是单纯为了游戏，游戏只是最终目标AGI-通用人工智能的关键一步而已。
所谓的通用人工智能，即不同于当前只能处理某一个细小领域的初级人工智能，它是AI的最终版本，远远超越人类的智能。
多智能体决策博弈+强化学习是实现AGI的基本构想，它的理想实现平台就是游戏，因为游戏的场景足够复杂，非常适合多智能体技术落地实现。
对于不少研究人员和开发者来说，多智能体技术研究依然存在显著的现实困难，包括环境的不确定性、信息获取的局限性、个体目标与全局目标的一致性，以及对高算力的要求。
多智能体技术研究者主要面临以下几个现实困难：
- 包括环境的不确定性
- 信息获取的局限性
- 个体目标与全局目标的一致性
- 高算力的要求
针对这一痛点，腾讯集算法、计算平台、评估工具，以及腾讯云的算力支持，搭建了「开悟」平台可以解决这些问题。
实际上，AI电竞赛其实不是传统的王者荣耀比赛，甚至跟选手没什么关系，本质上是AI模型的之间的比拼。参赛选手自己玩可能仅仅是个青铜，但是它训练的模型可以血虐王者。而这也是AI电竞赛的一大特色。
总结
从「绝悟」到「开悟」，是从一个种子到了一个应用领域。试想一下，未来有一天，你在飞机上玩农药的离线模式，虽然是九个机器人，实际上与不受情绪、性格影响，配合障碍更低的五个真人操作并无太大的区别，甚至还水平还高于玩家，弄不好还会秒变机器人的弟弟。
但从长远的角度来看，王者绝悟还是有望在医疗、制造、无人驾驶、农业以及智慧城市管理等领域带来深远的影响，期待智慧城市加持「开悟」平台的未来样子。
好家伙，我刚带我弟打了个青铜局，本来打算秀一下我的国服狄仁杰，没想到连带着我和我们队五个人，被对面的一个铠皇，打得找不着北。
我们五个人一起开团刚对面的铠，交手六次，次次全军覆没，后来我们实在气不过，决定战略性放弃水晶，最后才勉勉强强打死他几次。
我有理由怀疑，这绝壁是这个叫“王者绝悟”的AI打的。不然，我们怎么可能在青铜局输得那么惨！
为了验证猜想，我还托朋友问到了点资料，一起和大家分享一下~
先说一下，“王者绝悟”是什么？
“王者绝悟”在7月8日于2021世界人工智能大会上亮相，它是一款由腾讯AI Lab与王者荣耀联合推出的一款产品。
在会上，“王者绝悟”与职业电竞选手——重庆QGhappy.Hurt、成都AG超玩会.无痕、武汉eStarPro. 诺言、深圳DYG.小义，以及辰鬼等5名职业选手组成的战队，来了场BO5表演赛，最后，AI竟然还取得了不错的成绩。
虽然是游戏AI，但是在游戏里，王者绝悟相继打出了蹲草、前后拉扯输出、辅助开团等极限操作，团队配合上也颇为专业。
在一场对决中，DYG.小义拿出了干将莫邪作为打野英雄参战，但是，即使是这种非常规的打法，绝悟也做出相应对策了。
AI的进步，真的不可同日而语。
值得一提的是，这次的王者绝悟，没有全地图视野，也没有任何数值加成，是单纯依靠AI计算出来的操作来打的比赛。
所以，这次的比赛，不仅仅是AI秀操作，其背后更是AI技术的极大进步。
（又到了放这个经典表情包[1]的时候了。。。）
说起难度来，在王者荣耀的对局中，因为地图以及局势的多变，AI的动作状态空间，其实是远远大于围棋这类相对固定位置的游戏的，这个动作状态数甚至超过整个宇宙的原子总数（10的80次方）。
参考资料：游戏难度的计算方法[2]
想要做到精准决策与运算，对算法的挑战还是蛮大的。
更何况，王者荣耀不仅仅是场内的对战，还有游戏队伍搭配、装备选择等环节，每一个环节的加入，都意味着增加好几个数量级的计算。
简单举个例子，王者荣耀100多个英雄，按组成5人队伍计算，就有多达10的15次方种可能性；另外，再加上不同的召唤师技能、不同英雄的出装，目标选择、技能应用、路径探索及团队协作等大量即时的选择，其操作的可能性，预计高达10的20000次方[3]。
根据我简单估算，王者绝悟的背后，是很多工程师的“绝顶”。（缺德ing）
当然，AI背后的逻辑其实并不难，就是大量的“深入学习”。在“王者绝悟”18年初次上线时，就是通过模仿学习职业选手的操作，来达到“业余顶尖”的水平。
在进入到2019年，随着在深度强化学习等课题上研究不断深入，“王者绝悟”就已经不再需要模仿人类数据了，他们只需要通过自己和自己对战，就能不断训练自己的操作水平。
这次，“王者绝悟”能够与人类职业选手对抗，靠的就是数以千万计的学习与训练。在刻苦用功这一方面，AI才是“努力的天才”。
为什么要研究游戏？
很多人可能不理解，觉得打游戏打得好根本不值得炫耀，这种研究，对于实际生活根本毫无卵用。
事实上，AI的目的，并不是要在游戏里战胜人类，而是通过越来越复杂的游戏训练，最终解决现实生活中的问题。
之所以选取王者荣耀作为研究场景，是因为王者荣耀同时满足了高复杂度、高挑战性、强协作性等特征，是一个适合AI训练的绝佳场景。
换言之，王者只是训练AI的方式，而非最终目的。
除了王者，AI Lab还同步推进了很多其他类“AI+游戏”研究。比如棋牌类AI“绝艺”，四夺围棋AI世界冠军、担任中国国家围棋队专用AI，并进一步探索棋力极限，让职业棋手2子取得200连胜。
除开围棋，绝艺还从围棋的完全信息博弈，进展到了不完全信息博弈的棋牌类游戏当中，在2020年，绝艺还获得了 IJCAI麻将AI比赛冠军。
在绝艺于棋牌类游戏大放异彩的同时，绝悟专注在策略型游戏商，从王者峡谷走向更多类型游戏。
在足球游戏中，绝悟 Wekick 版本获谷歌Kaggle 11v11足球AI竞赛世界冠军。
在RTS游戏中，在星际争霸2里打败“开挂”内置 AI 的智能体。
在FPS射击类游戏中，先是夺得了 VizDoom AI 竞赛历史上首个中国区冠军，后在 FPS AI 上线手游《穿越火线-枪战王者（CFM）》中广获好评。
绝悟和绝艺的成绩，意味着AI技术的极大进步，而这些进步，将会为人工智能研究做出更大的贡献。
对于未来的亿点点畅想
其实，对于不少研究人员和开发者来说，多智能体技术研究依然存在显著的现实困难，包括环境的不确定性、信息获取的局限性、个体目标与全局目标的一致性，以及对高算力的要求。
AI研究需要四大要素：算法、数据、算力和场景。以强化学习为例子，每个要素都有很多挑战，比如研究场景稀缺，没有数据，算法测试困难到算力昂贵等。
基于绝艺和绝悟的优异表现，2019年8月，王者荣耀、腾讯 AI Lab携手共建了“开悟”AI开放平台，可以低成本地为使用者提供一个多智能体人工智能算法研究、教学和验证的科研教学平台。
在众多研究者的共同努力下，如果技术持续发展，在未来，达到或超越人类水平的 AI ，或许不再是梦想。
参考
- ^有哪些科研人士必备表情包？ https://www.zhihu.com/question/382109916/answer/1170088607
- ^微软亚洲研究院：哪类游戏AI难度更高？用数学方法来分析一下 https://www.msra.cn/zh-cn/news/features/difficulty-of-ai-games
- ^ 这里是瞎估算的，没有动笔去计算，回头看看论文再修正这个数量级
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