我和三个最强王者，在《王者荣耀》里被 AI 打得抱头鼠窜

那一天，《王者荣耀》玩家们终于回想起，曾一度被 AI 集火杀死的恐怖，和被连续击飞冰冻嘲讽加晕眩四连控的那份屈辱。

在山的那边海的那边，王者峡谷里面，有一群 AI 机器人宝宝，他们的主要作用是被《王者荣耀》玩家练手，吊打，获取经验值和活跃度，几乎没有还手之力。他们每天贡献的人头数，可以绕地球两圈。

终于，创造他们的腾讯爸爸看不下去了，做出了两套 AI，一套是现在版本游戏里面的「困难」人机模式，一套是在电竞领域的「绝悟」AI。

AI 居然这么强？

作为一名休闲玩家，秉着一个赛季上一个大段位的步骤，本赛季不慌不忙地上了星耀段位，然后就玩匹配和边境突围模式去了，看到游戏里面上了「困难」人机模式之后，就抱着试一试的心态去玩了一下。

匹配的第一场里面，队友有三个最强王者（游戏里最高的段位），还有一个星耀段位（游戏里第二高的段位），基本上说明了这五个人都是熟手，操作意识不会有太大问题。在腾讯公布的数据里，王者段位和星耀段位玩家加起来，占整个玩家数量的 10% 出头，可以认为大家都是水平靠前的玩家。

由于是人机模式，大家都是抱着娱乐的心态，选英雄阶段也没考虑阵容和配合，基本上都是随便选。在以往的经验里，人机模式就是用脚操作都能随便赢的。

然而，游戏没开始多久，「困难」人机模式就打得大家怀疑人生了。于是聊天频道就不停地出现这样的对话：

这他喵的是人机？

怎么这么厉害？

这支援速度也太快了吧？

居然会反野（注：进入地方区域掠夺资源的行为，高风险高收益）？

我擦，配合怎么这么厉害？

兄弟们别单带了，打团吧，单带打不过。

哎呀，别送了，别送了。

这人机得有王者段位了吧？

在有限的 6 局对战里，我取得了四败两胜的战绩，虽然说都是以练新英雄为主，在玩自己不擅长的英雄，不过游戏里面，「困难」人机的支援速度和配合默契，还是远远超出随机路人的。这也是大家一致被打得抱头鼠窜的原因：个人操作再强，一个人也打不过两个，两个人也打不过四个。

于是，在王者荣耀贴吧里，有一个帖子讨论这个「困难」人机模式的强度，每个人的感知不太一样，多数人认为，水平在星耀和王者之间，如果抱着去虐人机的心态去打的话，肯定会被教做人。

其实，被 AI 教做人的，也不仅是普通玩家。还有前职业选手和职业解说。

前几天是《王者荣耀》职业联赛 KPL 2018 年秋季赛的决赛日，在决赛两支队伍对决之前，有一场是腾讯的 AI 战队和两名前职业选手加三名职业游戏解说（保守估计，平均水平超 99% 的玩家）的比赛。

在比赛的前半段，人类战队取得了不小的领先优势，但是打着打着就不知道怎么着，被 AI 战队把局势一点点逆转了。这种感觉就像当年很多顶尖棋手评价 AlphaGo 对战李世石的表现一样，也没有感觉 AI 有多强，但是不知不觉就赢了。

比赛结束后，人类战队的一名队员被打倒掩面无语，而另一位，则只能露出尴尬而不失礼貌的笑容。

确实，在某些时候，AI 展现出了极佳的操作水平和意识（比如下面的达摩蹲草一套连招打到赵云残血，然后接闪现秒杀），不过整体而言，AI 给人的感觉是润物细无声的强，即便前期被人类打出了大劣势，但后面依靠各种入侵地方野区掠夺资源，经济上并没有落后，绝对算是顺风不浪，逆风不投。

上一次我在游戏的人机模式里面被虐到死去活来还是《守望先锋》，不过在这款射击游戏里，「困难」模式人机的主要表现是射击准操作好，但是大局观差配合差。而到了《王者荣耀》里面的 AI，明显可以感觉到，它们是有大局观和配合的。

所以这个 AI 是什么？

其实在王者荣耀的公众号上，腾讯就已经给这个 AI 做了简要的介绍了：

策略协作型 AI 是攻克 AI 终极研究难题——通用人工智能（Artificial General Intelligence，下称 AGI）的关键一步。AGI 代表研发能在通用系统中执行多种复杂命令，达到或超越人类水平的 AI ，从担任中国国家围棋队训练专用 AI 的「绝艺」，到寓意拥有「绝佳领悟能力」的「绝悟」。

「绝悟」首先通过监督学习方法，深度模仿 KPL 职业玩家的数据；其次，会进行大量自我对战，每天的训练强度最高能达到人类 150 年的训练量…

对战中，在庞大且有不完备信息的地图上，10 位参与者要在策略规划、英雄选择、技能应用、路径探索及团队协作上面临大量、不间断、即时的选择，形成了极为复杂的局面，预计有高达 10 的 20000 次方种操作可能性。

实际上，这还不足以解释我们心中的疑惑，好在腾讯 AI 实验室会时不时地公布他们发表的论文，其中就有一篇是关于王者荣耀的。这篇论文名为《Hierarchical Macro Strategy Model for MOBA Game AI》（《MOBA 游戏中人工智能的分层宏观策略模型》）。《王者荣耀》就是 MOBA（多人在线战术竞技）游戏的一种，此外，《英雄联盟》和 DoTA 也是玩家众多的 MOBA 游戏。

简言之，这个论文有一个核心思想：MOBA 游戏中的 AI 微观操作已经不是什么难题，难题是让这些 AI 有宏观的大局观和彼此之间的沟通协作，然后我们怎么去解决这个问题。

相比于你下一子我下一子的围棋象棋，MOBA 游戏的局势瞬息万变，迟疑哪怕是 0.2 秒，一个关键技能放错，就可能导致满盘皆输。而一局王者荣耀一般在 15 到 20 分钟，有许多个 0.2 秒，另外加上英雄走位、技能、血量、等级、经济、位置，还有王者荣耀地图的面积（分辨率 130000×130000 像素，英雄的大小是 1000 像素）等等因素叠加，以王者荣耀为代表的 MOBA 游戏有着远超围棋复杂度的动作空间和状态空间。

「绝悟」为了厘清这种千头万绪，采用了双层宏观战略架构，也就是论文的标题意思，双层分为阶段层和注意力层：阶段层旨在识别当前游戏阶段，这样注意力层就能更清楚地知道应该将注意力放在哪里；注意力层旨在预测地图上适合派遣英雄的最佳地点。

简单讲，就是在王者荣耀对战中，有五个位置，每个位置的主要职责，活动范围都是有规律的，并且，在游戏的不同阶段，会有不同的侧重点，AI 根据当前的阶段情况来调整注意力，而注意力又会指导行动。

游戏的开局阶段，各个位置基本上都是各司其事，在自己的区域活动（如上图所示）。

随着游戏进程，AI 的注意力会开始细化到入侵敌方野区，争抢河道小野怪，压制敌方下路一塔这些事情上，到后面就是要争抢小龙，压制敌方中塔等小目标上。

可以看到，AI 把注意力的重心，其实是放在了「核心资源」上的，防御塔和大龙小龙的争夺，是左右游戏走势的最重要因素，反而击杀数和死亡数，并不是绝对重要的位置。许多人类玩家因为心态缘故，会更重视击杀敌方玩家，获取愉悦感，但 MOBA 游戏本质上是个推塔游戏，故有的时候，我们可以发现，AI 其实并不纠结于击杀数。