1樓：塔蘭達爾
那得看是有限制還是無限制了吧，像星際爭霸的阿爾法star，學習天梯玩家打法，但限制了apm（三四百），歐服排名我記得有進過前十好像。但要是那種apm有效操作兩三千，純粹是人類拿來找虐的話，那肯定就第一了，沒話說
2樓：一一溷一一
以目前的人類來說，神經反應是完全沒辦法跟機器相比，並且機器以後會越來越快。，
在無限的提公升下，人類到最後是沒辦法戰勝機器
但是應該除非機器突破界限，那麼在邏輯心理推理的遊戲下。機器可能會快，但是可能會錯，，人類會更有優勢
3樓：微笑二哈
不同的遊戲會得出不一樣的結果。
我想像fps這類遊戲調教出乙個「類似於人」的機器，不更改資料，有視野侷限，但是反應超強，人類玩家不是對手。
棋類遊戲也可以通過不斷地調教，得到乙個強大的ai棋手。
創造類的遊戲沒必要存在這樣的ai。
有競技性的遊戲才有對抗，才會有「強者」。
4樓：plpl
已經有了這個，星際爭霸2的alpha star，而且它不是個人機模式什麼的，它真的就是個偽裝成玩家的ai藏在排位賽裡和其他玩家進行隨機匹配。
你在韓服有個大師號的話說不定也能遇到它。
聽說風格比較古怪，喜歡用追獵者玩一些奇怪的操作。
至於水平是不是數一數二，我就不太好判斷了，畢竟我只是個很久沒玩了的國服白金。
5樓：
那得看有多會學習。
像狗一樣學習的話，確實會學到數一數二的操作水平，不過如果像人一樣會學習的話……
emmm，我一生長在記憶體和cpu裡面的AI，要什麼操作？電腦遊戲的執行本質上就是資料修改的過程，我直接把我自己的移速、攻擊力、防禦力調成MAX，然後子彈、技能全部改成自動追蹤的不香麼？
6樓：王勇
遊戲中的AI敵人的操作水平是遊戲製作者說了算的，如果他想的話可以給你安排順風耳 ，180度拉槍等強硬操作，如果非要學習玩家行為的話可能會變得更滑稽一些吧
7樓：大碗飯加蛋
可以了解下強化學習相關的研究。目前 DeepMind 的 alpha zero、alpha star 等都是做的很好的 AI，然後至於看到前面回答說資料集的，其實並不存在這個問題，設計好 reward 和 value function 之後，先讓 agent 隨機去玩生成大量資料，然後一邊訓練一邊玩就ok了，這樣訓練乙個一般水準的 AI 還是能做到的，剩下就是調參的事情了。講的不是很專業，大概上就是這樣。
8樓：阿刀
如果說電腦遊戲裡，那這樣的敵人沒什麼意義，就單看外掛程式就已經是人打不了了的了，首先競爭肯定是要在同等層面上，人從外界觀察顯示器，和機器直接觀察資料層面，獲取的資訊不對等，這個資訊差是很難彌補的。。。然後如果是實體的敵人面對面solo的話。。。如果是電競這種可能一時半會技術還達不到吧，這個對機械人來說可能要比圍棋還要複雜
好像一些RTS遊戲有一些類似的「人機」，不過也沒有那麼高階，基本上就是一些演算法加上大資料統計做出來的難度更高的人機。moba類或者更要求操作的遊戲應該是沒有的。
那種學習很好只愛打遊戲的男生會怎樣？
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