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<meta property="og:description" content="&&&&当中国运动员嘲笑玩玩电子游戏也能拿冠军的时候，以电子竞技为生的你要做的是用自己42码的鞋子去量一量他那清高的脸码有多长！
&&&&当父母、亲戚、朋友乃至这个社会都斜着眼睛看待电子竞技认为从事这行的你是不务正业，真的爱电子竞技的你要做的只是给他们一个决然转身的背影！
&&&&可曾想过，在将来的4年奥运赛场上会有这样一个项目，它是秒级以下的反应手速、团队五人的默契配合、极限反应的华丽操作交织而成的一场惊心动魄的对决——它是电子竞技！
&&&&让世界狂热虔诚的教徒们高呼德玛西亚吧！！
&&&&主编友情提示：此书同样适合非游戏玩家阅读！
&&&&（本书原名英雄联盟）
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英雄联盟之谁与争锋
作者：乱 状态：连载中 更新时间：最新章节：
&&&&当中国运动员嘲笑玩玩电子游戏也能拿冠军的时候，以电子竞技为生的你要做的是用自己42码的鞋子去量一量他那清高的脸码有多长！
&&&&当父母、亲戚、朋友乃至这个社会都斜着眼睛看待电子竞技认为从事这行的你是不务正业，真的爱电子竞技的你要做的只是给他们一个决然转身的背影！
&&&&可曾想过，在将来的4年奥运赛场上会有这样一个项目，它是秒级以下的反应手速、团队五人的默契配合、极限反应的华丽操作交织而成的一场惊心动魄的对决——它是电子竞技！
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联盟之谁与争锋
态：已完结
更新时间： 1:25:54
当中国运动员嘲笑玩玩电子游戏也能拿冠军的时候，以电子竞技为生的你要做的是用自己42码的鞋子去量一量他那清高的脸码有多长！当父母、亲戚、朋友乃至这个社会都斜着眼睛看待电子竞技认为从事这行的你是不务正业，真的爱电子竞技的你要做的只是给他们一个决然转身的背影！可曾想过，在将来的4年奥运赛场上会有这样一个项目，它是秒级以下的反应手速、团队五人的默契配合、极限反应的华丽操作交织而成的一场惊心动魄的对决――它是电子竞技！让世界狂热虔诚的教徒们高呼德玛西亚吧！！新书，《全职法师》，喜欢《谁与争锋》那么你一定会迷恋上《全职法师》！
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想要胜率到达50%，还需要净胜38局
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Powered by阿法狗打LOL，其实你们理解的方向不对，阿法狗可不是脚本。
很多人把阿法狗想象成脚本，这个根本没什么意义。就靠躲技能，靠反应，靠计算伤害打赢人类，这个有什么意义？如果谷歌以后真的研究这方面，一定也会给很阿法狗很多限制。比如它的反应速度，限制根据前摇预判的能力（不能超出人类正常反应范畴），以及看小地图的速度（比如追踪faker的视网摸，判断出faker平均多长时间看一次小地图，阿法狗不能超过这个频率），等等等等......给出很多的限制，然后反复测试，至少在对线方面，让faker，rookie这样的顶尖选手，和阿法狗用一样的英雄对线，差不多能五五开了，这样才有意义。然后就可以展现出阿法狗的能力了。1，最典型的，计算模拟能力。面临每一步的选择时，进行模拟，看最后的胜率。这波兵线我应不应该交传送，各模拟1000局，最后模拟结果交传送的1000局胜率49.8,不交传送的1000局胜率50.2，最后选择不交传送。这种局势下，打野应该抓上路，还是去对面偷野，还是去中路反蹲？各模拟1000局，看胜率。血线不好，但身上只有1150，应不应该冒险打出一把暴风大剑再回家，各模拟1000把。这个真眼，这个时间段应该插在河道还是三角草？各模拟1000把。每一步的选择对胜负关系的影响可能很小，但积累起来，是个非常可怕的事情。2，阿法狗看大量的录像，包括所有比赛，训练赛，rank录像，分析每一个对手的游戏习惯。打野15秒前在中路露面，场上队员的血线如何，补给品如何，召唤师技能的CD如何。最后得出结论，clearlove的瞎子现在百分之74在刷F4，上单这波兵线可以放心吃，若在三角草有视野，则可以和对方上单大胆的换血。另一局，peanut的蜘蛛现在有百分之52的机率对上路有想法，上路没有眼，上单退守一塔二塔之间，打野立刻赶往上路.......阿法狗能分析出很多很多，选手教练分析师可能自己都没太注意过的习惯，这些习惯比赛时都是它的致命武器。3，最可怕的，阿法狗每天和自己玩上万局，不断提升自己。最初他根据人类的比赛录像学习，只是初级阶段。甚至可能它自娱自乐玩了几十万局后，得出结论，现在的1121分路，根本就是不对的，这都是非常有可能的。围棋千年传承的经验，现在已经被阿法狗证实有很大的错误了，更何况lol那？这才是阿法狗。把阿法狗想象成脚本，岂不是太侮辱谷歌的智商了？
这些回帖亮了
Faker 有时候会失误，阿尔法狗不会失误，faker 心态可能会出现问题，狗不会，所以相同实力，faker 打不赢
补刀一刀不会漏，操作不会失误，惩戒不会丢龙，你觉得人类可以做到？
发自手机虎扑 m.hupu.com
我对楼主说的那个模拟有点不解，我自己是做过棋类ai项目的，你说的模拟是蒙特卡洛算法，alphago也的确用的是这个，但是棋类能用这个算法，是因为你下的那一步只是在一张棋盘上，最多只是361个位置但是lol的话，你说的传送收兵首先很局限，传兵还是传眼还是传塔，是否需要模拟，然后的话假如不传，下路打起来了是需要过去还是不过去，传的又是哪里.回到对线，对于每一次a兵，每一次放技能是不是都要模拟，我这样说并不是钻牛角尖，我想说的是一局lol里有太多的决定，你做出的决定数是应该远超过围棋的，你对线的时候单说补刀，是a最后一刀还是怎么.推线还是控线.决定次数太多了.....我没有实际去接触过蒙特卡洛，我写ai的时候用的是alpha-beta剪枝搜索....对蒙特卡洛的数据量有点不清楚.希望楼主能替我解答一下.
Faker 有时候会失误，阿尔法狗不会失误，faker 心态可能会出现问题，狗不会，所以相同实力，faker 打不赢
补刀一刀不会漏，操作不会失误，惩戒不会丢龙，你觉得人类可以做到？
发自手机虎扑 m.hupu.com
我对楼主说的那个模拟有点不解，我自己是做过棋类ai项目的，你说的模拟是蒙特卡洛算法，alphago也的确用的是这个，但是棋类能用这个算法，是因为你下的那一步只是在一张棋盘上，最多只是361个位置但是lol的话，你说的传送收兵首先很局限，传兵还是传眼还是传塔，是否需要模拟，然后的话假如不传，下路打起来了是需要过去还是不过去，传的又是哪里.回到对线，对于每一次a兵，每一次放技能是不是都要模拟，我这样说并不是钻牛角尖，我想说的是一局lol里有太多的决定，你做出的决定数是应该远超过围棋的，你对线的时候单说补刀，是a最后一刀还是怎么.推线还是控线.决定次数太多了.....我没有实际去接触过蒙特卡洛，我写ai的时候用的是alpha-beta剪枝搜索....对蒙特卡洛的数据量有点不清楚.希望楼主能替我解答一下.
引用2楼 @ 发表的:补刀一刀不会漏，操作不会失误，惩戒不会丢龙，你觉得人类可以做到？谷歌真做的话，一定会给它这些方面的限制。
靠这些欺负人类没有意思。
发自手机虎扑 m.hupu.com
引用3楼 @ 发表的:我对楼主说的那个模拟有点不解，我自己是做过棋类ai项目的，你说的模拟是蒙特卡洛算法，alphago也的确用的是这个，但是棋类能用这个算法，是因为你下的那一步只是在一张棋盘上，最多只是361个位置但是lol的话，你说的传送收兵首先很局限，传兵还是传眼还是传塔，是否需要模拟，然后的话假如不传，下路打起来了是需要过去还是不过去，传的又是哪里.回到对线，对于每一次a兵，每一次放技能是不是都要模拟，我这样说并不是钻牛角尖，我想说的是一局lol里有太多的决定，你做出的决定数是应该远超过围棋的，你对线的时候单说补刀，是a最后一刀还是怎么.推线还是控线.决定次数太多了.....我没有实际去接触过蒙特卡洛，我写ai的时候用的是alpha-beta剪枝搜索....对蒙特卡洛的数据量有点不清楚.希望楼主能替我解答一下.深蓝下国际象棋的时候，直到几年前，不都说围棋太复杂，计算机不可能研究明白吗？
发自手机虎扑 m.hupu.com
引用2楼 @ 发表的:补刀一刀不会漏，操作不会失误，惩戒不会丢龙，你觉得人类可以做到？技能伤害大于惩戒呢？
该回帖被灭过多，已被折叠
引用5楼 @ 发表的:深蓝下国际象棋的时候，直到几年前，不都说围棋太复杂，计算机不可能研究明白吗？围棋就那么几个空，对计算机来说理解起来比lol容易多了。
阿尔法狗的所谓分析能在队友是人类的时候保证自己的分析是对的么，队友就不会突然失误，突然瞎搞？要是队友都不是人，又怎么能保证对手一定按照自己分析行动？
lol这种游戏每时每刻的变数太多，单纯的分析真不是那么好用。
引用5楼 @ 发表的:深蓝下国际象棋的时候，直到几年前，不都说围棋太复杂，计算机不可能研究明白吗？那是因为没有蒙特卡洛算法的投入，但是蒙特卡洛算法的模拟过程、操作者的水平是忽略的，相当于两个傻子下棋，是随机的过程...放到lol中，有可能出现.1级送塔送泉水，甚至送人头给对面。蒙特卡洛算法，我不太了解，当初听的时候大概就是这意思，两个傻子来对当前的局面下棋，他们的水平不对棋局产生任何影响，胜率直观地反应出棋局哪方是劣势优势...可lol模拟傻子的话，这个傻子的标准是非常难以定下来的
甚至可能它自娱自乐玩了几十万局后，得出结论，现在的1121分路，根本就是不对的，这都是非常有可能的。
当机器人能自己开发而不是运算的时候，他已经有创造力了，等到这时候，人死的日子快到了
引用5楼 @ 发表的:深蓝下国际象棋的时候，直到几年前，不都说围棋太复杂，计算机不可能研究明白吗？有点量子力学的味道....你在测定胜率的时候...对胜率的影响如何降到最低.这就是如何确定傻子，可lol里的傻子和围棋里的傻子不一样.围棋傻子只需要随机随机下棋，通过程序产生随机数然后给棋盘编号就行了，可lol里的傻子.....
这么说狗的下限也是零失误版的Faker
我看这些什么阿尔法狗不顺眼很久了，本质上不是一个科技集团VS单个普通人么？有什么意义？那些科学家做这些东西出来装着自己很了不起的样子。不如奥运会取消跑步比赛了，因为汽车比人快多了，在跑步领域上，汽车和阿尔法狗有什么区别？
给他4个青铜玩家还是白搭。计算机自己会精分的。而且也挡不住下路突然吵架挂机啊。当然前提是alphago不能开流量检测提前知道结果。如果在主场都不能赢下正常对局，alphago就没有意义了。
讲道理，围棋是不存在变数的，你可以算出走哪一步更好，lol不一样。如果真的做这方面的智能，按楼主所说为他增加限制，把它变成一个不会失误的faker。但是这个游戏是存在风险的，每一波gank都可能被人反蹲，导致一局游戏劣势。如果游戏劣势，智能又会怎么做，比如今年s6香锅盲僧下路踢回bang，他会踢吗？成功还能fnk延残喘，失败直接结束游戏。就如卷毛说的:不会上头的打野真的是好打野吗？一场游戏瞬息万变，你要考虑到对手，还要考虑队友。如果不加限制，智能肯定强无敌，加了之后我不看好
引用15楼 @ 发表的:讲道理，围棋是不存在变数的，你可以算出走哪一步更好，lol不一样。如果真的做这方面的智能，按楼主所说为他增加限制，把它变成一个不会失误的faker。但是这个游戏是存在风险的，每一波gank都可能被人反蹲，导致一局游戏劣势。如果游戏劣势，智能又会怎么做，比如今年s6香锅盲僧下路踢回bang，他会踢吗？成功还能fnk延残喘，失败直接结束游戏。就如卷毛说的:不会上头的打野真的是好打野吗？一场游戏瞬息万变，你要考虑到对手，还要考虑队友。如果不加限制，智能肯定强无敌，加了之后我不看好围棋是不存在变数的？大兄弟你真的懂哪怕一点围棋吗
阿尔法狗统治lol是肯定的～在电脑的主场 AI的统治力是无穷的…对距离伤害衔接的控制都是完美的～而且本身有所有选手数据库 知道玩家什么时候倾向于什么操作 Dota2开放了玩家自定义ai 这个和阿法狗的差距非常大 但是可以看一看等自定义ai成型后到底会怎样
发自手机虎扑 m.hupu.com
我想楼上的都不太懂围棋吧，没有想想谷歌为什么专门拿围棋开刀吗
引用16楼 @ 发表的:围棋是不存在变数的？大兄弟你真的懂哪怕一点围棋吗我确实不会下围棋，算我说的不对。但是我觉得围棋的变数肯定比lol少的多。。。毕竟你要考虑到队友对手的操作反应，就像楼上所说的，鬼知道你队友对手会干出什么事。。。有的事情不是你能决定的，有可能你算出这波你能秀，结果队友失误了，也有可能你算出这波不能上，结果对面瓜皮，错失机会，反而是选手抓住了机会。都不好说。。
引用3楼 @ 发表的:我对楼主说的那个模拟有点不解，我自己是做过棋类ai项目的，你说的模拟是蒙特卡洛算法，alphago也的确用的是这个，但是棋类能用这个算法，是因为你下的那一步只是在一张棋盘上，最多只是361个位置但是lol的话，你说的传送收兵首先很局限，传兵还是传眼还是传塔，是否需要模拟，然后的话假如不传，下路打起来了是需要过去还是不过去，传的又是哪里.回到对线，对于每一次a兵，每一次放技能是不是都要模拟，我这样说并不是钻牛角尖，我想说的是一局lol里有太多的决定，你做出的决定数是应该远超过围棋的，你对线的时候单说补刀，是a最后一刀还是怎么.推线还是控线.决定次数太多了.....我没有实际去接触过蒙特卡洛，我写ai的时候用的是alpha-beta剪枝搜索....对蒙特卡洛的数据量有点不清楚.希望楼主能替我解答一下.你用的蒙特卡洛搜索树，你就应该知道，这个是有别于传统棋类（例如象棋）的完全决策树的，他已经不再计算所有落子的可能，而是只选取一部分可能计算。所以核心是啥？核心就是判断到底哪一部分值得计算，哪些地方值得落子。这才是阿法狗牛逼的地方，他攻克的是这个难关。为了实现这个目的，谷歌做了两步努力，第一步是学习职业棋手的落子方式，就是说这些谱里，某种局面下，职业选手一般都咋做，做到第一步其实已经很牛逼了，让阿法狗有了打谱的能力。但是光打谱可能练不出来一个绝世高手，阿法狗还能互相对弈，他自己在那个基础上不断增加学习量，也就是他的增强学习功能，越练越牛逼。所以你提出的问题我觉得都不是问题了，我感觉你还是在「抉择这么多，没法暴力破解」的思路上，我们从深度学习的方式来看，他不再是简单的计算，他是在智能地决策。所以我说，阿法狗玩游戏，强的恰恰不是他的操作能力，你完全可以用各种技术手段限制他的操作能力，他强在谋篇布局的运营能力上。
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