人工智能正成为电子竞技的秘密武器

机器学习正在改变10亿美元的电子竞技市场，预计到2022年将达到18亿美元。计算机科学家在过去十年中取得了巨大进步，大大改善了人工智能学习人类语言，大数据和战略的方式。游戏中的AI正在迅速变化，包括玩家 - 运动员表现，对话助手，游戏设计，以及发现游戏理论和游戏内策略的新方法。

优化电子竞技表现

专业游戏玩家有严格的惯例，就像NBA和NFL球员一样。这些青少年和二十几岁的人通过锦标赛奖品激烈竞争六位数和七位数的薪水，这可以推动他们成为明星。他们还得到了支付AI工具作为营业费用的面团。

例如，像我们的SenpAI这样的电子竞技分析平台正在提供可以评估玩家统计数据的人工智能指导，并在MOBA游戏中建议更好的策略，例如英雄联盟和Dota 2.每个游戏由两个必须各自保护的球队进行基础。AI教练建议团队成员如何进攻和防守，并展示替代方法如何增加(或减少)获胜的几率。

开发人员培训AI代理以学习特定游戏。在Omnicoach的情况下，守望者玩家可获得有关如何使用武器，提高机动性以及确保对敌人头像的有利位置的有用提示，每个头像都具有独特的战斗能力。在这场比赛中，由六名成员组成的团队以极大的协同作用享受优势。

精英游戏玩家(由红牛，怪物能源和奥迪等全球品牌支持)正在采用计算机生成的游戏计划来获得战术优势。例如，在反恐精英：全球攻势中，人工智能教练可以教导玩家隐藏在建筑物或桥梁附近的有利位置后面，以更好地射击冲过开口的对手，或者部署团队编队，使他们不那么容易受到伤害。反击。

模拟战争和博弈论受到许多变量的影响。AI带来分析能力，对休闲人士有所帮助。但对于那些认真胜利的职业选手而言，这是非常宝贵的，因为他们的生计受到了威胁。

设计制胜游戏计划

人工智能正以其他方式改变视频游戏。总部位于伦敦的DeepMind(2014年被谷歌收购)使用机器学习来发现更好的方式来击败Atari等老式游戏，以及当地街机或电影院的其他主食。

在2017年的TedTalk中，DeepMind计算机科学家Raia Hadsell说AI和深度神经网络可以解决我们玩的游戏，但也可以改进游戏设计。根据Hadsell的说法，游戏是AI的终极测试实验室，因为我们可以观察到结果 - 也就是说，游戏性能不是主观的。

人工智能已经发展到现在几乎不可能让人类(甚至国际象棋传奇人物卡斯帕罗夫)在国际象棋，西洋跳棋和其他游戏中击败超级计算机。实际上，我们已进入一个价格合理的机器可以计算每秒数百万次游戏中机动的后果的时代。

虚拟和物理之间的区别不再那么明显了。专业游戏玩家沉浸在实际和数字的混合世界中 - 人类和人造盟友和对手。

扰乱游戏的商业模式

货币化也会受到影响。正在开发会话人工智能助理，以帮助消费者浏览成千上万的视频游戏迷宫迷宫。并找到符合消费者口味的游戏。很快，你所要做的就是与你的iPhone通话，并询问一个逼真的化身游戏正在发售的视频游戏;或哪些产品是畅销产品;或许多其他查询，节省时间和金钱。

“在网上购物时，客户需要一种与店内体验类似的自然对话互动，”Vijay Ramakrishnan说，他是一位开发AI助手的硅谷机器学习工程师。“人们希望AI推荐产品，而不是消费者自己寻找产品。”

此外，人工智能预示着通过创造大大提高玩家兴趣和参与度的游戏设计来捕捉市场份额的未来用途。例如，可以训练算法程序以找到Dota 2和英雄联盟以及其他流行标题的最佳游戏内特征，以帮助MOBA开发者磨练他们的产品。

移动和社交平台

“像Facebook Messenger这样的在线聊天机器人频道非常适合提供高质量的AI体验，”Ramakrishnan说。“Facebook可以仔细阅读过去与AI代理商之间的互动和行为，以了解下一个人可能想要的内容 - 例如”喜欢“的项目和最喜欢的地方。”这些见解可以带来与个人产生独特共鸣的提议。

因此，机器学习适合于基于用户偏好定制游戏。AI代理可以学会准确猜出个人可能会购买什么。此功能可降低游戏开发人员的财务风险。因为设计体验没有价值，超级计算机“知道”(很有可能)市场将拒绝作为缺乏想象力或缺乏激情。

“结合了物体和人脸识别系统，语音助手和显示屏的多模式人工智能可以提供身临其境的体验，”Ramakrishnan说。

俄罗斯总统弗拉基米尔·普京在2017年表示，“人工智能是未来......无论谁成为这个领域的领导者，都将成为世界的统治者。”也许是电子竞技领域的统治者。

Berk Ozer是FalconAI的联合创始人，FalconAI是一家风险投资支持的初创公司，致力于开发尖端的AI算法，以使人类专家的领域知识民主化。

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