《英雄联盟》基于各种数据运算进行游戏，那么超级计算机控制的英雄会不会打爆世界冠军？
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电脑作弊否?因为所有信息对电脑其实是公开的,只是AI的设计为了公平会屏蔽一部分数据而已,比如电脑知道你所有的信息,当然也包括你每一次键鼠的操作,所以如果真要设计一个逆天的AI,只需要当你离电脑一定距离时,电脑找出应对你所有操作的最优化的方式既可,甚至包括故意输人给你(如果有必要的话)至于说其余东西的构建,比如一些常规的刷怪,买装备等等细枝末节的操作,电脑完全都可以在几乎不花时间的情况下完成(比如买装备,人可能还要有些考虑以及操作时间,电脑你懂的)当然施法之类的,人在混战中还需要你大概先看到电脑在哪里,然后再按键操作,最娴熟的玩家也摒弃不了这个基本过程,电脑则可以几乎无损失的精确打击你这些最原始出发点上就具备的优势,使得人在一开始的情况下就处于劣势.不过现在主要的问题还是在于并没有很有效的算法让电脑能够稳赢,其实说白了还是在于电脑里记录的对局数量太少以前dota有些AI包,不过战法几乎每次都是差不多的,所以了解了规律的玩家只需要针对那个AI的战法来进行布局就可以不怎么吃力拿下,即便AI的金钱以及建造都比玩家快.但是如果AI一直都是在升级,精通任何一种战术,当判断局势可以导入到某一个战术就立即切换时,那么其实情况就和电脑下棋没什么两样了.电脑下棋本来也就是利用海量的棋谱去赢,而国际象棋基本已经快搞定了,只所以没搞定围棋,只是因为围棋的组合实在是太多了当然,如果用纯粹穷举排列组合的方法去设计lol之类的AI显然也是不合理的,一来这游戏不是回合制的,二来并发操作实在是太多,排列组合的最终情况甚至远超出人类设计出来的最大计数(举个例子,比如以1秒60hz的情况计算,每1hz可能出现的操作,假如说鼠标有32+3种,假如认为鼠标有32个移动方向,键盘我们假设有15种,一次战局我们假设有20分钟,那么最终的组合数可能是68^(20*60*60)种,而且其中噪声级多,很多操作都是废操作)OK,所以使用纯粹棋局棋谱式的方式显然是不行的,但是依然可以借鉴其思想,即分段优化的形式其实这类游戏,电脑想要赢你,本质上还是一个数学问题,如果把"赢"这件事情看成是一个输出,那么输入则是千奇百怪的操作方式,并且这些输入是时间与空间敏感的,电脑最终的目的,就是建立一个模型,使得对于任意输入(如果可能)都可以将输出变为"赢"这个理论上肯定是做得出来的,只是一来,做出来有什么意义?没有意义就意味着没有人去做,大牛有大牛自己的研究要去做,一般玩家学术与编程水平也不一定能干得了这件事那就只能希望又对这件事有兴趣,又有极强的能力的人.当然,这种人,我感觉是不存在的
————更新于谷歌AlphaGoAI战胜欧洲冠军之后————即便是最复杂的棋类游戏之一——围棋，仍然被AI斩于麾下，李世石被AI战胜似乎也仅仅是时间问题。但是，AI战胜了大师仍然是人类的胜利，因为AlphaGo运用的仍然是工程学AI原理，并不具备真正的人类智慧，担心AI取代人类是杞人忧天。脑洞大开一下：未来电子竞技也许会因为AI的发展而发生改变——英雄联盟的比赛也许会变成玩家设计的AI之间的对决。毕竟当前电子竞技仍然局限于体育的范畴，选手一旦超过一定年龄，体力、精力、灵敏度跟不上，很快就会落伍，更何况是普通人。然而作为精神层面的享乐品，电子竞技应该面向全人类不是吗？想像一下，任何人都可以设计策略、不断进行调试和训练，从而参加比赛，即使是老年人、残疾人也能享受电子竞技。当然，那时的AI设计需要更加易用，而不是停留于程序语言层面。ps：受AlphaGo启发，想到第一名答案的另一个问题，答主给出的案例 中，AI之所以可以取胜，根本原因仍然是预设优势（或者叫作弊）。即便是人皇SKY的颠峰时期，他也不可能在同一个时间操作所有的小兵单位，这是由人机交互方式（鼠标键盘一次只能下达一个命令）和人类思维（单线程）决定的。这个案例中的AI恰恰突破了这种限制，赋予了AI多线程优势（同一时间可以进行多个单位的操作），因此取得惊人成绩。试想一下，如果AI和人类的对决以下面两种方式展开：1.英雄联盟-1个人类选手操作5个英雄与AI对决2.围棋——李世石与AlphaGo的比赛规则是：同一时间开100局棋（即便是落子时间允许足够长）有谁会认为这两种AI与人类的较量是公平的吗？显然不是，除非人类进化到可以多线程思考，否则一个AI线程就应该对应一个player，这才是公平竞技！————以下是原答案———————————————怒答：实名反对目前第一名
的答案。本人是游戏从业者，对游戏AI有一定涉猎。与第一名的意见相反，象棋围棋AI是很容易战胜玩家的，而英雄联盟的AI很难战胜玩家。MOBA游戏取胜关键确实是策略和操作。AI的反应很快(电流的速度)，对位置时间把握更精确，不会出现失误（比如按键轻了技能没放出来），操作层面AI确实完爆玩家。但是，在策略层面当今的AI水准和真人有非常大的差距。AI有两套方法，工程学方法和模拟法，具体可以查一下度娘，这里不做过多科普。当今游戏的AI都是基于工程学方法来实施的，也就是说一切AI行为都是人工预设的。难度就在这里，很难预设英雄联盟的AI策略——因为太TM多了……这里的策略并不是简单的反射行为(如血少了后撤)，而是指人与人组合的策略。不同英雄的组合在不同位置、不同状态、不同时间、不同对手，策略都是不同的，在5v5的情况下，数百个英雄组合出的战术策略是非常多的，在整体策略之外，还包含层出不穷的小策略，例如打野协助gank的策略、插眼策略、技能配合策略等。穷举所有的策略需要大量的人力，并且这些设计者需要对游戏足够理解，这个成本大到难以估量。好吧，就算你不计成本完成了这样一套复杂的AI设计，当今世界恐怕也没有计算机能帮你实现实战中的运算。举个例子，2个上单拼血拼到一方残血状态(但不至于摸一下就死)，另外一个要不要交闪现追杀？这时真实玩家的考虑是这样的：这个对手性格一直比较沉稳，轻易不发动没把握的进攻，他中路下路的队友都在线上，但打野队友有一阵子没有出现，所以他的撤退很可能是陷阱，打野队友就在旁边埋伏着呢，我状态也不太好，交闪现过去可能就白死了。嗯，真实玩家花了0.5秒（甚至更短）做出了决策，而AI是这样做的：1.遍历这个对手的所有比赛记录，归纳这个对手的性格规律，判断陷阱的可能性大还是对手失误的可能性大；2.遍历小地图确认每个对手的位置，查询开局以来打野的位置动向，从而判断打野是否在附近。问题就在这里，遍历查询这种事情对计算机而言计算量有点大（回忆一下用windows自带的搜索工具搜索文件的速度）。给你一个名字，你可以轻松回忆起10年前的某个友人（当然你也可能想了想然后说：忘了）；而计算机需要遍历你10年的记忆，寻找这个名字的相关信息，虽然计算机足够准确，但它给出答案的速度太慢了。这还仅仅是上单拼血一个极其简单的战况，如果面对的战况更复杂，机器的计算速度就更跟不上了，对英雄联盟这样一个即时游戏，决策反应速度慢是致命伤。可以肯定的是，计算能力接近人脑的计算机制造出来之前，不太可能实现AI的反应速度接近人脑的情况。除了反应速度，刚才的举例其实还包含另外一个问题，那就是人的情感（或者叫人性），人性的复杂度不是简单的穷举分析可以判断的（这受制于心理学等学科的发展水平）。比如某个对手打法一向非常沉稳，但是这个战队已经输掉了前面2场比赛，这一场对方很可能要赌一赌运气，打激进一点；甚至，你可能因为留意到对手不停喝水来推断他是不是身体状况不太好或者很紧张等等，而计算机对人的这些行为的判断和识别能力，与真实的人差距还非常大。总而言之，战斗的即时性越强（围棋的即时性就比较弱），对计算机的计算能力要求越高；战斗对人性的模拟越逼真（如尔虞我诈、心心相印），计算机的识别能力就越差。只有当计算机的智力和情感真正接近人的时候，AI和人类的对决才真正开始……------------------------------12月5日补充：预设优势不是AI讨论的范畴，既然是人工智能，必须和人站在同一起跑线上进行较量而不应该具备预设优势。所谓预设优势就是人机对抗设计过程中为了增加玩家挑战难度而带来的规则突破（这种突破本质上就是破坏既定游戏规则，赋予电脑控制的对手额外能力），例如war3里面最高难度的AI金矿每次收获为20，玩家为10。如果英雄联盟电脑操作的英雄有如下预设优势：无视战争迷雾实时“看到”所有对手、出门6件神装、转身和移动速度更快、能侦测到正常视野以外的技能弹道，那么战胜世界冠军简直如探囊取物，哪还需要什么超级计算机呢？但是这种战胜和AI有什么关系呢？把这种优势赋予“小学生”，这些“小学生”也能战胜世界冠军。--------------------------------针对评论的再度补充：我的答案由3个论据组成：（1）利用现有的工程学方法设计一套足以战胜世界冠军的复杂AI，是非常困难的（2）当今计算机水平在处理速度方面比人脑慢（3）受制于心理学等相关学科的发展水平，计算机对人性（人的特性）的认知和判断与真实玩家存在差距，因此在临场应变、默契等方面会不及玩家。刚才去查阅了一下超级计算机的威力，论据2确实低估了超算的能力（错了就是错了，表示承认，游戏行业虽然是完全基于计算机的行业，但超算的运用并不广泛，眼界有限）。但是论据（2）不成立并不影响（1）（3）的成立，在较复杂的游戏当中，当今世界AI仍然很难与人一较高下。
首先我们要明白一个原则问题：绝大多数游戏AI设计的前提，从来都不是战胜玩家，而是被玩家有条件地战胜。对于所有即时制游戏来说，游戏技术有策略和操作两部分。玩家反应再快也不可能超过电脑，而且电脑不会犯错，所以AI在游戏操作方面完爆玩家。这个完爆是凌驾于所有游戏策略之上的。只要AI设计的目的是战胜玩家，那么没有人类可以赢。对于回合制游戏来说，主要考察的是游戏策略。根据目前的人工智能水平，人类还是有很大获胜的概率。不过这个获胜的概率也依赖于设计人工智能的工程师对于游戏规则的理解和对于程序本身的改进。比如在研究比较充分的国象方面，人类顶级大师战胜AI的次数越来越少，而还没有充分开发的围棋，人类还是有比较稳妥的胜率。英雄联盟是即时制游戏，所以如果电脑想赢，人类没有翻盘余地。可能有些朋友对于AI的潜力没有直观的认识，附上一个星际2的视频，100个小狗完美躲坦克炮弹让你们明白。
应该是轻松碾压吧，不可能漏刀，伤害计算不可能被秒，什么情况能100%秒人，什么样的技能衔接可以做到无缝控到死。超级ai肯定把所有东西都考虑进去了，尤其是预判性技能，在你施法的一瞬间他就能计算出你的技能会走出怎样一条直线，除非是技能多的没法躲，能靠走位躲掉的技能电脑是不可能中的。惩戒抢龙什么的更是轻松自如，就算是顶级高手也不可能做到在龙刚进1000血时秒惩戒，毕竟人还有个零点几秒的反应时间。
见到了一个我调查过的领域的问题了，决定写点什么。
先上结论：现在不可能，未来不知道。
先说说象棋围棋这一类的东西和即时战略游戏的区别：信息完全性，即时性。
对于棋类游戏来说，棋盘情况对所有人都是公开的，并且是按照一回合一回合的方式来进行的游戏。这些性质可以让计算机能轻松的搜索所有状态找到一个比较好的。即时战略游戏和MOBA类游戏，首先是有战争迷雾，对面在干嘛你不知道，另一个是游戏是即时性的，没有自然的阶段划分，计算机想要穷举就只能靠每隔一个固定时间刷新状态做决策。
计算机能解决的，是量化的问题：一个函数最小值是在哪里，从北京到美国坐哪几趟飞机最快，或者，怎么样才能在没有干扰的情况下获得最大的补刀数。如果想让计算机解决不确定的问题，就得告诉它概率，否则它什么都不知道。它擅长的是用比人脑快很多的计算速度，穷举每一种可能性，找到最优的，这样的能力。但是它不能接受一点点的模糊性，而人最擅长的就是这个了。而如果靠枚举所有的情况来解决即时游戏的问题，你得枚举到世界毁灭。现在连围棋都没有能战胜人的AI，国际象棋状态太少已经被AI统治了，对于即时游戏而言，需要考虑的情况比围棋可多多了，就拿最简单的Solo来说，己方和对方的魔法血量，等级，装备，己方位置，对方位置，兵线位置，小兵血量，技能CD，攻击动作前摇后摇，塔的血量，算算这有多少。而且你需要在几十个毫秒内算出最优解，然后执行，因为这是个即时游戏，没有人会给你时间长考。这还只是Solo，换一场五对五的比赛，你还得考虑队友的情况，敌方队友情况，迷雾之下发生了什么事情...考虑了这么多算机终于能在对线上做到无敌，但这也只是对线；然后你得考虑什么时候推进，什么时候打架，什么时候抢Buff，战术风格，对对方战术的应对...还要考虑人类无限的灵光一现。
即便搞定了这些问题，想要将它并行化，让这个算法能发挥超级计算机全部的潜力，也不是一件简单的事情。
想要设计一个即时类游戏的AI，目前最常见的做法是什么呢，就是很多答案中提到的一大堆if...else...，如果某些情况成立我们就干什么，某些情况成立我们就干什么，这样一个巨大的表（其实应该是自动机）。然后AI对着表一条一条查，查到什么就是什么。某些子系统，比如寻路，补刀时机这样的东西可能是靠枚举找到最优，但是调用子系统的方式还是离不开一条一条查表。而表，还是人一条一条输进去的。现在依然没有有效的手段能让计算机自己学习出这样的一张表。根源还是因为即时游戏太复杂了，需要考虑的状态太多了，能做的选择也太多了。想要对于所有的情况都建立起一个应该做什么的表，工作量太大了。
计算机在玩游戏方面，只有它无限高的APM和无限高的操作精度可以算作对人的优势，其他没有任何一个地方能超过人。
的答案提到的伯克利大学的那个星际争霸AI，是将计算机在操作方面的优势发挥到了极致，它的策略是无脑爆飞龙，靠甩飞龙甩赢，因为没有人在正面战场上能抗衡每一个飞龙单独操作的对手。而它在那届AI比赛决赛中的对手，是将计算机的执行力方面的优势发挥到了极致，它用的是人族，靠海量坦克加防空塔静态防御地面推进耗死对手。但这两个策略在擅长前期速攻和进攻节奏把控的人类面前，都如同纸一般的脆弱。 的视频看上去特别厉害，但是小狗冲坦克阵厉害，我弄它十来个火车侠你冲冲看？即使是CS这种，如果拥有无限高精度的操作就正面无敌的游戏里，一个枪法无敌的AI能不能每一局都打赢世界冠军队，也是难说的事情，因为有闪光弹，烟雾弹和燃烧弹，以及战术的存在。星际的最终目标按照游戏的设定应该是“在自己至少保有一个建筑的前提下，使对方失去所有的建筑”，而事实上我们在游戏中一般遵循的目标是“尽可能的发展壮大自己，限制对方的发展”，如何让AI能够获得一个或者多个可遵循的目标，则需要AI设计师对游戏本身有着非常深刻的理解，说星际中的价值标准容易判断，站在一个有多年经验的玩家的角度来说，当然很容易判断，我们可以轻易的判断出一些兵种对抗的结果，可以判断地形优劣，然而计算机目前仍然无从建立一个广适的判断标准，只能依靠运算，和事先的设定...的答案中这一段同样也是我认为的计算机没法战胜人的核心原因。计算机很聪明，它算数很快，但是它也很笨，它根本理解不了除了算数以外的问题是什么，必须要人告诉它才行。
计算机可能很擅长在某些情况下做决定：如何优化前期的建造顺序，如何在无压力的情况下一刀不漏。在韩国很多星际战队中的教练和分析师很可能都使用了计算机辅助手段来优化战术的建造顺序和时间。但是以现在的AI算法水平和计算机计算能力而言，想要打赢人类还差得远。未来的希望大概在强AI的出现（不过这东西不说遥遥无期，做出来之后它应当是全面碾压人类的，也就没这个问题了）和一个强到不敢想象的计算机和一群没事干的程序员调出来一个世界冠军级别的AI算法了吧。
英雄联盟不太熟悉。就拿Dota和星际1来说：我只能说，目前AI在这两个游戏里要想稳稳战胜人类有三条途径：1，作弊，而且轻微作弊还不够。2，利用程序本身的漏洞。3，拖慢游戏时间去计算。这个其实算一种作弊，凭什么给你AI那么多时间？因为Moba和RTS需要的根本不是APM或者精确度好吗，而是时机的判断。星际的开矿时机，兵力分配，进攻时机，防空投dota该去打野还是上线，carry是打钱还是打团，什么情况出什么装备。这些都不是AI能轻松搞定的。09影魔都能先锋盾，AI估计怎么都想不到吧。先谈dota AI，dota AI制作已经很努力了，貌似深度学习，蚁群算法之类的都用上了，而且出门装比人类豪华太多，连作弊这个终极大招都用上了，钱加的都比玩家快，白虎的箭屠夫的钩子，每次都能躲开，而且电脑砸天火每次都超准。为什么还是每次被我血虐？星际AI呢？星际更复杂：一个韩国职业选手 单手不用键盘 APM强行降到100 和一个业余选手玩 业余选手赢的机会也基本不大 RTS游戏特别是星际APM不是一切 要不然APM200的马本怎么打赢APM500的NADA的？ 电脑操作是可能比人好，但是电脑要怎么判断什么时候去进攻？进攻哪个分矿？具体是空投还是正面进攻？怎么判断钱是拿来造兵还是开矿？怎么判断什么时间去开矿？可能性太多太多了，要说围棋每一步的可能性起码是有限的，星际的这种判断基本在每一秒都有无穷种可能。电脑玩人族枪兵MM部队，只要虫族3矿能稳稳开出来，你电脑操作再牛逼也打不过在黄雾里的牛 小狗 地刺吧。人族中后期必须转机械化，电脑又是怎么把握什么时候开始减少机枪的生产去造坦克呢？机械化转太早会被飞龙玩死的，机械化转太晚，人家牛狗横冲直撞你基地都没了。还有兵力分配问题，AI再牛逼只要在不开图的情况下根本无法预测人类会做什么，你人族大部队在中央游荡，家里空虚，神族一个Arbiter传送，AI不就跪了？我还看过比赛神族前期速Arbiter，人族都大军压境眼看神族就要输了，神族利用人族出科学球之前的间隙，直接传进人族主家几队叉叉龙骑和隐刀强拆雷达，分矿雷达拆了，继续拆主矿雷达，雷达拆完，人族拿隐形部队就没办法了，进攻因为家里被拆后续跟不上强行冲正面一次也不一定能搞定，回家防守拿Arbiter庇护下的隐形部队又没什么办法，只能干瞪眼最后被神族翻盘。我想AI再牛逼除非事先预料到这种打法也很难做得比人更好吧，枉有那10000APM还不如人的脑子好使。连围棋这种能在有限时间枚举出所有情况的游戏AI都搞不定。AI怎么可能搞定有无穷种可能的RTS游戏？给你N个宇宙毁灭的时间都不够吧？当然就算给AI N个宇宙毁灭的时间，强行暂停游戏去计算，AI已经作弊了。顺便推荐一下可以直接操纵星际争霸1兵种的API：利用BWAPI设计星际AI的比赛也不少，好多还是有奖金的：伯克利的星际AI项目：IEEE的一篇有关星际AI的论文：这里有篇报道：里面怎么说呢？In an exhibition match at the tournament, Oriol Vinyals, a former world-class player and member of the Berkeley team, took on one of the top-ranking bots. After a brief struggle, he easily defeated his AI opponent. He doubts this will always be the case.而且文章里所谓的前世界级选手Oriol Vinyals，是伯克利的一个博士，可能以前打过职业吧，连TeamLiquid里都根本搜索不到这个人的名字，貌似是因为参加过WCG，WCG在星际界有多水，了解点星际的都知道。水平我估计也就是浩方平台大神的水平，说不定还不到。，这个里面的才能称作职业选手好吗。目前的 AI如果和星际1里的巅峰时期的教主Flash打，我觉得可以这么说，如果AI长期胜率（比如100盘）超过50%，那么AI就可以预测下次世界大战什么时候开打。
看到 的答案中认为AI设计师故意留空间给人脑，并且用了星际做例子。其实关于AI是否能战胜人脑的讨论多年来我已经参加过很多次。首先一点，现在世界上还没有能够战胜人脑的围棋AI，因此设计围棋AI的人必然不会说想要给人脑留下空间。那么对于星际是什么样子呢？我下面引用ps的一位网友Will Winters，多年前与他讨论的记录。-----------------------围棋盘面有19X19的3次方格，每个交叉点要么空要么被黑子或白子占据，状态空间的大小是3的361次方（10的172次方），博弈树的大小在10的575次方和10的620次方之间星际争霸一般的比赛地图是128x128格,每格是32个像素，理论上每个像素都算一个“方格”，而根据“方格”的属性--是否可建造建筑，是否是地面，高低如何等等，以及处于方格上的“子”的不同属性，那么星际的状态空间大小肯定超过 10的 次方（一个点的属性为10的情况）围棋中的行为即走子是在禁止自杀和同型反复（劫）的规则限制下轮流把棋子投放在空的交叉点（包括角和边），因为围棋的平均分枝因子很大，所以利用计算机AI评估围棋的形势是个很复杂的过程，具体的方式我并不了解，但是这部分的确非常困难，牵涉到势，死活等分析，并且这部分也是目前围棋博弈程序设计的难点所在。星际中的行为可归纳为移动，创建，毁灭，改变（其他个体），改变（自我），星际的分支因子也会随着游戏的进程而逐渐变得非常大，每一个可移动单位在这一时刻都有9个移动可能性（8个方向和静止），举一个简单的例子100条 mutalisk 以秒为时间单位推演可能性（每秒24帧），10秒后的分支因子就会达到一个非常惊人的数目，我想这也是目前游戏设计师没有以这作为游戏 AI 设计思路的一个主要原因。围棋的最终目标是获得比对手更多的实地，如何确定实地的得失也是一件很困难的事情，在接近终局前很难精确地计算实地，故启发式估计用的较多，我所知道的是目前所用到的评估函数大多都还不完善，尤其是判断死活的过程是最耗时的。星际的最终目标按照游戏的设定应该是“在自己至少保有一个建筑的前提下，使对方失去所有的建筑”，而事实上我们在游戏中一般遵循的目标是“尽可能的发展壮大自己，限制对方的发展”，如何让AI能够获得一个或者多个可遵循的目标，则需要AI设计师对游戏本身有着非常深刻的理解，说星际中的价值标准容易判断，站在一个有多年经验的玩家的角度来说，当然很容易判断，我们可以轻易的判断出一些兵种对抗的结果，可以判断地形优劣，然而计算机目前仍然无从建立一个广适的判断标准，只能依靠运算，和事先的设定，这就类似博弈树，但是前面已经说了，如果按照博弈树的思路来做sc的 AI，那么运算量肯定远远超越现有计算机的运算能力，而且其数据录入量也是异常庞大的，人类可以把一系列情况归为一类，但是计算机就没那么聪明了，每一种变化都需要有特征描述，根据特征描述归类或者别的方法都不是什么简单的事情。围棋程序的棋力现在也在不断的增强，更有效的算法，更庞大的博弈树，以及计算机能力的飞速发展，都使得计算机的围棋博弈能力迅速的接近人类，我不敢说什么多少年之后怎么样的话，但是我想要计算机达到或者超越人类的围棋水平并不会非常遥远。星际的AI设计是98年完成的，后来在Broodwar以及后续补丁中得到了一定的改进，后来也有一些爱好者制作了自己的AI，但是除了少数的作弊AI之外，目前为之没有一种能够与人类相抗衡，这当然与财力，人力等很多因素有关，但是从所有的那些AI中我们都可以看到它们所采用对比数据库（博弈树）是相当小的，几乎没有什么应变能力，即使是后来的RTS，包括暴雪的warcraft3 ，以及AI备受好评的 COH， FOW等游戏中，我们依然看不到所谓的“实时应变”“微操做”等看似简单的设定，试着自己去写一写这种AI就会明白，这绝非易事。回到星际中来说，设定一个1队mm打几只lurker 的AI，按照每个（可见）单位都要计算的原则，12 个marine 根据地形如何选择进攻方式？要不要考虑lurker 是否会被控制打mm最集中的地方？要不要考虑Z的飞龙可能正向家里飞去，mm要回去依靠BT的“微操”协防？要不要考虑旁边是否会冒出来一队狗？或者后面有更多的lurker 先撒一把雷达？lurker 爬起来跑了，追还是不追？等一等，这些都是要在一瞬间能算出来的东西，因为下一秒情况可能就变了，先不谈写这写AI有多困难，写出来用什么样的机器来运算也是很大的问题。------------------------------------在AI不作弊的前提下，AI和人脑一样需要探路，需要侦查，需要根据画面看到的信息进行判断，这对AI而言简直就是天量的信息处理和博弈树处理。有些人会说深蓝战胜了卡斯帕罗夫但其实是，卡斯帕罗夫没有输给深蓝，深蓝每次反馈6个左右最佳策略给一个小组，这个小组由6名象棋大师组成，他们建议深蓝如何在这6个选择中去应对，说到底，卡斯帕罗夫输给了人。——ghosterran人们通常理解AI的强度，是按照人的能力加上AI处理局部细节的能力的综合。而实际上AI只是自己，人脑不会去辅助他。很多人看来很简单的东西，AI并没有好的算法。
修改————————《英雄联盟》基于各种数据运算进行游戏，那么超级计算机控制的英雄会不会打爆世界冠军先明确一下题目：超级计算机。超级=存储容量巨大，计算速度飞快，操作精准稳定。计算机=编写好的程序，不能思考，不能创造，不能学习，不能把整个宇宙的一切结果算尽，不能生孩子。有人假设超级计算机除了完美操作，还能思考能学习，能创造能预知未来。大哥，那不是AI，那是神。神打人=爸爸打儿子，当儿子的只能认了。世界冠军。刚过去S4的世界冠军是三星白队（SSW），一路吊打无悬念夺冠。对阵双方确定了。然后再定义操作完美。操作完美：用最少的血，最少的魔，最少的技能，最短时间，完成某个特定目的一系列操作。比如，击杀，抢龙，拆塔。（即 没有废操作和误操作）所以操作完美是有极值的，假设这个极值为100.超级计算机=100三星白= 88~98 有人说超级计算机操作完爆三星白，就像王者打青铜。……………………认识到人类操作是有局限的没错，但过度神话超级计算机也不好。职业玩家，尤其是顶级职业玩家，操作基本都在一个非常高的水平，这时操作就不是决定性因素了。————————定义完毕——————————————比赛中，发生以下几种情况，超级计算机该怎么办？1.慎自己上路单带，其他四个英雄集合下路，电脑该怎么办？如果去一个守上塔，下路慎传过去5v4强开团，怎么办？如果不去，下路四人就是不跟你打，风筝+牵制，慎上路拆了外塔拆内塔，好开心，怎么办？2. 还是41分推，这次上路单带的是狮子狗或者剑圣，电脑怎么办？如果去一个，1v1电脑里谁去了也单挑不过，怎么办？如果去两三个，这两个贱人开了大就跑，下路3人把塔推了，或者把龙拿了，怎么办？3.玩家特意插个电脑能看到的眼，然后在墙后面蹲着机器人或者锤石，电脑拆不拆？如果去拆，一个钩子过来，拉过去就啪啪啪，怎么办？如果不去拆，其他的没有埋伏的眼拆不拆？我就当你面插眼，电脑怎么办？4.电脑野区的眼看到玩家中路英雄向上路走，电脑还要不要吃兵线？如果吃，玩家闪现先手控住，中上两英雄一套带走电脑，怎么办？如果不吃，玩家中路英雄就是野区刷个野，再回中路，上路电脑丢了一波兵，怎么办？5.一个玩家猥琐了半年，突然开始激进，傻子都知道旁边有人，电脑知道么？如果电脑也觉得有人，缩回塔下，那劣势的玩家欢乐地吃兵涨经验，扳回劣势，怎么办？如果电脑不知道，刚冲上去就被定住，打野爸爸过来拿人头唱着歌走了，怎么办？6. 电脑怎么出装？根据自己的英雄特点固定出装？还是根据对线英雄的属性针对出装？还是根据对线英雄的出装路线针对出装？还是根据对面发育最好的英雄的出装针对出装？7.如果电脑决定了某种出装路线，但回家，或者死回家的时候钱不够下一件装备怎么办？ 如果不买，暂时攒钱，那么后面一段时间就没有装备优势，到时候钱够了也无力回天怎么办？如果买，买什么？买性价比高的？买其他合成的散件？列个7条，也不用再多了。本来游戏的情况就不是能被穷举的。如果玩家面对以上情况该怎么办？1.根据以往的游戏经验判断。2.根据当前游戏的情况判断。如果是超级计算机呢？1.没有以往的经验，依靠计算能力去执行最优的结果。2.不能判断当前的情况, 计算机不知道 45分钟时，ADC出现在下路意味着什么。不知道英雄全部从地图消失，视野也都被排掉意味着什么。计算机能知道这些情况，但不能得知这些情况意味着什么。再者，超级计算机和世界冠军最根本的区别。超级计算机是以数值上的结果最优进行游戏的。世界冠军（SSW）是以战略目标为导向进行游戏的。举个栗子，SSW和超级电脑团战，超级计算机追求杀更多人，死更少人，最大化经济。SSW死了3个，超级计算机死了2个。 数值上，超级计算机赢了。但是，SSW活着核心AD和AP，其他死了，电脑方AD和AP一开团就死了，活着辅助打野上单。这样到底谁赚了？限制对方的核心，发展自己的核心，这就是SSW的战略目标。为了达成目标，些许代价是完全可以接受的。综上，如果超级计算机没有发展出和人类相匹敌的思维，只靠强大的计算能力，打业余玩家还行，打职业玩家，打顶级职业玩家，结果堪忧。
如果电脑学不会蹲草丛，人类就还有希望！
取决于程序员对于游戏的理解。真的能写出好的计算，我觉得赢一把应该没有问题。问题是人可以学习发明新战术，电脑不可以。所以，我觉得是ai追赶人的节奏。
没玩过人机？
如果是5个人类对5个电脑或者人类和电脑单对单，我觉得人类基本没有取胜可能。如果是1个电脑带4个人类的话，结果就不好说了.....
不可能打爆世界冠军。反对第一的答案。1、第一答案里，AI小狗完爆坦克，那请问如果两个都是AI 谁赢？如果不是小狗，是别的兵种，谁赢？这AI小狗爆坦克，只是证明了兵种相克，并不是用来证明AI胜人脑的。2、基于各种数据运算进行游戏——独独没有办法掌握世界冠军的行为数据和心理数据，请问对战如何赢。别说，因为是世界冠军所以数据都已经全面。听说过，放大招么？这就是新战术开发。更多原因下面说。3、什么是AI?AI说起来是人工智能，也就是说，AI设计师依据可能出现的各种潜在情况，提前制定各种解决方案。也就是，条件=》触发=》行为。问题是，你确定各种所谓的条件，不是世界冠军设置的战术陷阱？ 问题是，确定AI设计师对潜在情况的预判能比得上世界冠军的临场判断么？别说什么DOTA电脑多疯狂。。求你了。。这是熟悉DOTA的AI设计师能赢你，但你确定他能做出的AI赢得过世界冠军？4、所谓，感觉血不够就不上。 那只是保守打法，也就是说，不输而已。那么请问，听过滚雪球么？世界冠军只要针对AI的保守，留技能，保证AI不敢突进即可。5、各种数据——这种提法就是错的。什么是各种数据，所有么？什么是所有那？所有技能？所有操作？所有单位？以秒为单位 还是以毫秒为单位？为了优化效率，哪些是无效数据，但这些无效数据能不能在关键时刻成为致命错误？看看哪些lol中意外致死的GIF图，就明白战场多么多变和无奈。象棋AI赢人脑，是因为选择有限——可以移动的棋子，可以移至的步数，各子自身权重，等等都是可以有清晰规则的。围棋所有点，都可下，子的价值，位置的价值都在变化，变量多到电脑的计算时间无法实际应用。围棋，象棋还是回合制游戏，还是固定位置游戏，请问，LOL的出手时间是所有时间，请问如何计算，如何计算人误操作后的随机应变，请问如何确认鼠标下一次点到哪里？请问容错空间是多少？别扯了，电脑能保证一定不被机器人Q中，有3个前提，1，有闪现的时候，可以在Q的攻击范围内游走。2，如果没有闪现，那么必须在小兵后面。3、如果没有小兵，没有闪现，必须出Q的攻击圈。很多时候，可不可行，不是可不可能，是行不行。
我从一个角度来尝试回答。在英雄联盟，dota这类游戏中，有一个非常重要的机制:[预判]。如图所示，在上路一塔发生了一次gank,机器人与盲僧追击X。X与他们相距很远，机器人要通过钩将X击杀。这个时候，人们一般是通过计算钩子的速度、出钩时间、X的逃跑速度来确定出钩时间。从这点来说，AI是具有绝对优势的。然而，玩家是可以具有[欺骗性]的。如图，在一些职业比赛和高端局中，会有这样的操作:X先往前走两步，马上回头，机器人的预判就会出现问题。X正是故意往前走两步，让他预判，再往回走躲掉钩子。这就好像是一个[湍流]。我知道你要一直往前走，所以我在2秒后出钩。我知道通过自己这样的走位你要在2秒后出钩，所以我在1.8秒后往后走。我知道你故意勾引我预判，会在1.8秒后往后走，所以我在2.1秒后出钩。................如此循环。也就是说，面对一般的玩家，AI可能通过他们直直的走位进行预判击杀，但面对高端玩家，通过[欺骗勾引]，AI就不能预判到。只要AI不知道我此刻在想什么，那人类就可能赢。
做一个假设，假如我们把一个能机器学习的AI丟到匹配系统里面去（在其他9个玩家不知道的情况下），过了很长时间以后这个AI会怎么样？这个AI可能会学习了几乎所有可能出现的失误（做错的情况），并且保证不会第二次犯错。再加上原本AI线上无解（走位风骚预判完美一刀不漏），不知能不能得到一个谁也打不过的AI。
反证法，如果真的有人开发出来了，能够接近人脑，甚至超越一流高手的AI的话，那么结果会是怎么样的。比如，象棋界，电脑已经比人脑厉害了，现在很多人都用电脑做陪练。这样能够显著提高对战技术。。。如果围棋界也有这事，那么围棋界应该也是用电脑做人机对战的训练靶子。可惜现在围棋领域还和人类的职业选手有一些差距，陪练价值不大。SC星际争霸1，如果真的可以开发出无解的电脑AI，那么，肯定韩国战队就用电脑AI做训练靶子。事实上没有发生。。那些试图穷尽所有战术的尝试都失败了，因为战术会不断更新，不断会有新的战术研发出来。兵种的数值也会不断修改，技能的机制也会变。如果电脑不是真正的思考，而只是识别某些大致的模式，然后通过条件判断的话，那么很容易被抓住痛点，而现在的机器学习虽然有学习的意味，但只是在大数据情况下大致可以给个还可以的结果，还远远称不上优质。。。就算是优质的，那么某些战术本身就是保密的，我就秘密训练，然后比赛时拿出来用，，，电脑学习？怎么可能，一次样本都没有。。。除非电脑能够真正具备随机应变的能力，否则，比赛中永远处于被动。而且，DOTA里面的疯狂电脑，其实也就是初级到中级之间的水平，补刀好有什么用，配合抓死几次就行了。。。电脑抱团技能衔接好，操作好有什么用。。。我一个术士开个BKB，连接后下个大招，电脑全部团灭了。。。LOL现在出现5星难度的电脑，本质上就是不想让人赢，严重的作弊行为，结果还不是被某些职业选手完爆。。。他们如果能做出来，那么肯定职业战队就用了，可惜做不出来。仅此而已。以后或许会有，至少现在在rts这种战略战术领域，还没有显著的电脑能够在不作弊的情况下，打赢职业选手的案例。。我们最后来明确一个量级就是宇宙的原子数量：10^80次方，如果没有量子计算机的话，那么这就是整个宇宙能够存储的信息的极限，也是单位时间里，运算的极限。rts由于每秒钟都是千变万化的，而且一局比赛20分钟以上，除非电脑具备相当强大的推演能力，归类，预判，不然只靠海量数据是干不过人类的。引用前面的观点，我就真眼蹲草丛，就问你怕不怕。。。
1. 真正的AI 不存在 详见计算原理2. 玩游戏的AI和其他AI还不太一样，这东西是要拼操作，人类是手速是有限的。可以设计出一个AI可以拆任何的招，即使你先手控对方，AI也可以得到更优先的处理权限，进行反制。如果和这样的AI对抗，就是和游戏本身的规则对抗，如果设计一个玩家无法胜利的游戏规则，那么玩家必败。
首先明确站位，我是lol玩家，我认为无论AI屌到哪种程度，只要是公平对战：不是上帝全知，会死。(=￣ω￣=要求有够低)玩家会赢。都说AI强，强在哪？强在精确，稳定。可是既然设计目的是战胜人类的AI，必定要对人类的不同行为做出不同反应，这也意味着AI是会被带着走的。硬实力的确AI高，但AI的意图无法掩饰，也无法识别人类的陷阱。人类选手类似面壁者，在真假中以隐藏的利刃一击毙命。这时候战术来了：真眼蹲草丛。就问AI你怕不怕！
呵呵，LOL不知道，War3的话，在不以全图或者金币翻倍之类的作弊前提下，我有自信的说不可能制造出一个AI电脑能打得赢我。从操作方面，同等级兵种和数量的情况下打AI必须毫无胜算，War3里的FM可以做到受到穿刺的一瞬间举盾，Dota里面无解的AI补刀，这些打的时候就晓得。但是换到真实战斗情况下，自我思考或者意识，这些东西AI是不可能做的到，因为连最顶级的职业选手或者游戏设计者都无法做到，所以一楼的SC例子毫无意义，那个只是纯操作方面的东西，就和War3里100人口大战一样，绝对被疯狂电脑虐出翔，但问题是你不可能给对方这样的机会。
直接回答问题，已现在的科技水平，能不能？如果是直接API操作，可能会赢，这要看AI的学习能力，并且让他学习多久，还有超算能不能承受住那么多计算。理想情况下肯定是AI完胜。如果是模拟人操作方式，不会赢，科技达不到那么高的程度。---------------------------------------------------吐槽时间--------------------------------------------------------1.关于围棋那个，超算目前是赢不了，因为超算太弱了，弱爆了。2.不要总说现在已有AI怎么怎么样，现在这些AI都是程序员用设计的，根本不是为了赢，如果真设计个很复杂的AI，你电脑已经爆了。}