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      在韓服頂分“炸魚”的神秘賬號,真是馬斯克在訓練AI嗎?

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      不久前,“AI登頂LOL韓服”詞條上了多平臺的熱搜,引發玩家熱議。


      事情的起因,是有網友發現一個名為“????”(快遞員)的神秘賬號在橫掃《英雄聯盟》(下簡稱:LOL)韓服排位賽,戰績令人嘆為觀止。


      神秘賬號從1月8日起開啟排位賽,在兩天時間內進行了56局比賽,最終以52勝4負的戰績,93%勝率,一路從鉆石段位打上王者,并以804勝點短暫登頂韓服排行榜,之后排名有所回落。

      這個戰績是什么概念呢?

      據統計,韓服頂分選手的勝率普遍維持在50%-69%之間,韓服前一百的選手中只有三人的勝率達到了70%以上,最高不過75%。而神秘賬號的93%勝率屬于是凡人難以企及的高度。


      戰績夸張是一方面,更讓人產生懷疑的,是神秘賬號號主的“非人類作息”。

      他每天都保持著高強度且規律的作息時間,每天中午12點準時上線,持續戰斗至凌晨2點,局間幾乎沒有留出休息時間,就這樣每天不間斷打14個小時左右。


      按常理來說,密集的高強度對抗很容易讓人感覺到身體被掏空,但神秘賬號號主卻能做到不知疲倦地連軸轉。超人般的耐力和夸張的勝率一疊加,不禁讓人產生一個大膽的猜想:

      難道說,神秘賬號的幕后駕駛員真是AI?

      走近科學

      為了進一步佐證神秘賬號的背后是AI,網友們紛紛開啟盯幀模式,仔細研究神秘賬號的比賽錄像。

      在B站,有人通過慢放詳細拆解、分析了神秘賬號在對局中的操作,無論是走位、技能施放,甚至是買裝備,都展現出一股超越人類的精準。


      尤其在對線期,神秘賬號會打出讓普通人難以理解的操作。比如,他的距離把控近乎完美,總能精準游走于敵人技能的邊緣,并且可以做到像“讀指令”一樣,三步一回頭流暢地躲開一些技能。


      (這下真是發條魔靈了)

      更令很多人難繃的是,他預判敵人走位的水平堪稱神乎其神,不僅技能精準度高得嚇人,甚至出現和敵人同步轉身、移動的動作。


      (環太平洋機甲駕駛員訓練畫面流出)

      如果只是擁有近乎開掛的嗅覺,倒也能解釋得通,畢竟大部分人都在游戲里有過“神經刀”的超常發揮,更何況高分段玩家呢。

      真正的問題在于,他的操作離神很近,但思維邏輯離人很遠。

      不少玩家認為,他的局內決策完全就是“反人類”的水平。例如,在玩“打野”位時,為了支援隊友可以扭頭就走不貪兵線、不刷野怪;玩“中單”位時,哪怕敵人殘血,只要擊殺的風險收益比不劃算,他就會轉身回頭補兵推塔。

      玩過游戲的應該知道,他這些行為不亞于戒過毒。


      因此,網上有人根據機器學習的原理推測,是訓練模型認為推兵線、推塔和打壓制的回報非常高,其他行為對于勝率影響較低,所以最終推演出的結果就是在對局中優先考慮補兵、推塔和支援。

      有個很典型的案例是,在一把對局中,他在擁有逃生和躲技能手段的情況下,仍然選擇吃滿敵人的技能然后暴斃,而目的就是為了保護另一側的隊友能順利推塔。


      除此之外,他還有一種常人難以理解的偏執。

      在一場對局中,他操刀的英雄叫做“梅爾”,這個英雄的W鍵技能可以反彈帶有彈道(飛行軌跡)的敵方技能。而他在多次嘗試反彈同一個非彈道技能失敗后,依然會反復用同樣的方式去應對,絲毫不考慮其他解法——

      這就是典型的“安卓邏輯”。


      類似這樣的案例還有不少,他在對局中時常會犯一些低級錯誤,完全匹配不上他的高端操作。

      那有沒有一種可能,他其實是買號開掛的?

      只能說,概率極低,因為大量場外要素都在反復印證著神秘賬號的特殊性。

      首先是賬號本身。從游玩歷史來看,神秘賬號在1月8日之前沒有任何對局記錄,這種憑空出現能直接開始排位賽的賬號,基本可以確定是LOL官方拳頭(Riot)公司發放給職業選手的“超級賬號”。


      但網友在仔細排查了一圈后,發現沒有能對上號的職業選手,那真相只剩下一個了:神秘賬號是拳頭的特邀嘉賓。

      于是,有網友順藤摸瓜,找到了這位能讓拳頭大開綠燈的貴客——馬斯克。

      早在去年11月,馬斯克就在X上高調宣布,將在2026年派出自家旗下的AI“Grok”挑戰LOL的最強戰隊。


      當時的冠軍戰隊T1在這條動態下面回復了一句“我們準備好了,你呢”,并附上了一張Faker的動圖。


      你說這巧不巧,神秘賬號出現的時間點正好是2026年,而且在高分局爆殺一圈后,神秘賬號就銷聲匿跡,好幾天沒上線了,不難想象這背后極有可能是AI團隊著手復盤調試。

      到這里,證據鏈已經基本形成閉環,足以證明“AI論”是對的。

      接下來,大家只需要等待AI進化到完全體后,看它怎么在賽場上狠狠地抽Faker陀螺就行了。

      流言終結者

      就在“AI論”瘋傳時,另一群網友卻給出了截然相反的觀點。

      這部分網友在觀看對局錄像后,直接反駁了“AI論”,覺得所謂的“證據”多是先入為主的臆測,根本站不住腳。


      面對支持“AI論”且邏輯閉環、立體防御拉滿的正方,反方網友也給出了自己的論證。

      單就游戲層面看,反方認為那些驚為天人的操作被神化了,很多普通玩家眼中的不可能,對于職業選手來說屬于基本功。而那些常人無法理解的決策和判斷,完全可以歸結于職業選手長期養成的習慣。

      至于這位選手是誰,在不斷深挖之后,反方發現有一位替補選手“Roamer”在行為偏好上與神秘賬號極為吻合,具體包括:喜歡把“閃現”技能放在F鍵、物品欄擺放方式一致、英雄池基本相同等等。

      最關鍵的證據還是賬號ID本身,“????”ID后綴的“??”(Hanjin),與“Roamer”這位選手所在戰隊的贊助商名字完全一致,算是印證了大家沒找錯人。


      不過,這些論據還不足以壓倒堅持“AI論”的網友,正反雙方依舊在評論區各執一詞。

      就在雙方吵得不可開交之際,有從事AI相關工作的網友站出來發聲了。

      B站up主“圖靈的貓”是一個專注于AI技術測評和科普的自媒體,也是國內最早做“AI打游戲挑戰”的人之一,曾發布過多條相關演示視頻。

      他根據自身經驗總結出了兩個觀點:一是他更傾向于神秘賬號背后是真人;二是神秘賬號哪怕是AI,也不可能是馬斯克的AI。


      主要原因是現有的AI技術很難突破“操作延遲”的限制。

      目前主流AI模型從收集信息到完成指令的延遲大概在200毫秒左右,由于網游本身有網絡延遲,所以即便在縮小參數量和特殊調優的加持下,綜合操作延遲很難低于150毫秒。

      像前文提到的“同步走位”操作,這類極限操作多半靠的是本能反應和肌肉記憶,操作窗口極短,慢半拍的AI很難實現。


      其次是視覺AI和游戲里的人機腳本有著很大不同。人機腳本靠的是調取后臺數據,獲得信息優勢,強大的本質是“全知”。而視覺AI是像普通玩家一樣,依靠屏幕上的圖像信息進行判斷,不僅天然存在視野盲區,還容易在復雜環境下受到干擾。

      圖靈的貓在視頻中舉了個很簡單的例子:AI會因為對手換了一個皮膚,導致認錯英雄,在AI眼里,那些“約德爾人”角色很可能都變成了“錘形態小炮”。


      最后,為什么說神秘賬號即使是AI,也不會是馬斯克的AI呢?

      圖靈的貓認為,這件事搞出這么大的熱度,馬斯克卻沒有出來發聲,這不符合他的行事風格。

      說白了,如果真在“AI打游戲”這方面有重大突破,按照馬斯克的作風,早就該在X上昭告天下了。

      但直到發稿前,馬斯克并未認領神秘賬號,網上也沒有任何決定性的證據能揭露神秘賬號的真面目。


      (有網友稱,“AI論”其實源自抗吧)

      AI打游戲能行嗎?

      公說公有理,婆說婆有理,這場爭論之所以難解難分,本質上是大家對“AI打游戲的能力”有著認知偏差。

      至于AI打游戲到底可不可行?

      從“常熟辯證法”的角度理解是:AI打游戲可能行得通,不過AI打游戲行得通有點不太可能。


      在AlphaGo擊敗八冠王柯潔,橫掃圍棋界之后,OpenAI就嘗試將AI的競技天賦帶到電競領域了。

      很多LOL玩家可能不知道,早在2019年,OpenAI就向DOTA2發起了沖擊。當時OpenAI聯合DOTA2開發商Valve組織了一場“人機友誼賽”,由人工智能OpenAI Five對陣冠軍戰隊OG。

      最后結果是,代表人類陣營的OG以毫無懸念的0:2比分敗下陣來,兩場比賽加在一起,OG僅拿下兩座外塔,連對面基地長什么樣都不知道。

      面對這場“恥辱性的大敗”,當時國內的視頻標題甚至用上了“人類徹底失守”的字眼。


      但實際上,這場“人機大戰”在規則上存在著諸多限制,很難稱得上是一場公平對稱的比賽,比如:必須要5v5、限定的英雄池、禁用部分物品道具等等。因此,一些對局中常見的打法戰術難以施展開。

      不過,在這場比賽之后,OpenAI對外開放了“人機大戰”,不少玩家和主播都在挑戰中利用“人類的智慧”取得了勝利。

      也就是說,以當時的科技水平,哪怕AI在限定框架下也不一定能碾壓人類。

      但這畢竟是七年前的事情了,如今我們確實很難斷言,有著高效學習能力的AI,是否真的進化到能在無規則的開放環境下勝過人類。

      唯一可以確定的是,人類面對AI或許會一敗涂地,但是人類從不服輸。

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