1樓：
@郭冀昂 計算量大到以現有的硬體水平根本支援不了ai吊打玩家，除非他能通過圖靈測試。
你電腦乙個兵不落的補
乙個指向性技能都中不了
那又如何
就以現在的ai計算量再乘以十資料庫再大十倍也沒什麼卵用，那個時候你會發現玩家的各種髒套路！
你電腦插眼的幾個模板一解密那我看你插第乙個眼就知道你全部眼位煉金送死流，電腦幾個人應對？
無限偷塔流，不和你團就是偷，傳送加各種全球流。剩下的炸彈人，大頭就是守，ai怎麼辦？
電腦212上線了發現中路五人推塔怎麼應對？
全出號令之旗傳送門，電腦怎麼辦？
乙個小丑或者妖姬巴得調戲四個電腦其他偷塔怎麼辦？
噩夢人機那麼不講道理照樣被玩家找到通關訣竅，更別說普通的了重要的不是戰術模組的多少而且缺少應變機制
上面只說了戰略方面的
對線期間摸索出ai執行機制未嘗不能打爆他
就那瑞文舉例子
當打了幾把後我就知道
你這個英雄對線運算邏輯是補兵優先還是克敵優先你這個英雄插眼的幾個方案
你這個英雄會在我血量百分之多少時強上越塔
當我不壓線時你會在幾分幾秒進我的塔前
你會在我進入你多少碼開始攻擊我
這些都是有跡可循的
這些一掌握了你認為對線期打不過嗎，不存在的，況且我還有打野。
殺了你以後幾分幾秒在二塔和塔之間再殺一次，你有應對機制嗎。你是玩家的話會有，但是ai的應對機制可能也被我們算到。
所以不論是對線期間還是團戰期間玩家都能花式吊打電腦
2樓：
Rat doto/lol ，Best Doto/lol...
Mugen和Sc裡的AI之所以厲害，是因為他們沒有Rat...
3樓：
其實人用外掛程式來對抗人，比單純的外掛程式自己去對抗人要穩妥的多。
也許將來的人工智慧會穩贏現在的人類玩家。（即：可能性上是存在的）
但如果你是說現在的人工智慧，那麼人工智慧也許可以非常容易地贏大多數普通玩家，但是很難贏的了頂尖玩家。（即：現實性上是不可能的）
有兩個原因：其一，是因為滿足要求的人工智慧所需要的計算量太大。其二，是因為英雄聯盟 並不是 乙個 完全資訊博弈，而且LOL遊戲機制和象棋有巨大的不同（這一點特意區分SC和LOL的區別，SC和LOL從遊戲機制上來說可謂是天差地別）。
第一：計算量太大。
不要說LOL，就算是圍棋，憑現在的計算機去算也是個大問題。
第二：人心難以捉摸。
LOL本身有視野盲區，有多元選擇，有隨機機制，還有很多哪怕即時演算也處理不了的更麻煩的問題。這就造成了跟象棋完全不同的局面：每一次博弈時的資訊都是不完全的。
第三：遊戲機制差異巨大。
計算機和人玩「石頭、剪子、布」的遊戲，你認為計算機會有什麼優勢嗎？
計算機和人玩抽撲克牌比大小的遊戲，你認為計算機會有什麼優勢嗎？
這些遊戲跟象棋比起來，有什麼區別呢？
先來看這類問題：
有三個殺手，第一訴求是「生存」，第二訴求是「嗜殺」，他們各有一把槍一發子彈，可以在任何時間點瞬間開槍，且命中率為100%，你有什麼辦法能讓自己生存的機率最大？
有三個殺手，第一訴求是「生存」，第二訴求是「嗜殺」，他們各有一把槍一發子彈，可以在任何時間點瞬間開槍，A命中率為90%，B命中率為80%，C命中率為70%，問三個殺手哪個活下來的機率更大？
……僅僅說一下第乙個問題：
首先人和人工智慧對於「嗜殺」的理解就有可能有偏差。比如人很容易做到「朝天開槍」，人工智慧會出於第一訴求「生存」，同時預設對方會出於第二訴求「嗜殺」而攻擊自己，認定此時攻擊另乙個智慧型才能保證自己不會被殺，兩個智慧型同歸於盡。人類能理解，「朝天開槍」表面上違背了「嗜殺」，但是實質上卻達成了「嗜殺」，而人工智慧就很難設定出這麼複雜的邏輯。
此時人工智慧其實並不能保證自己的「生存」。
就算讓人工智慧理解到「朝天開槍」可以達成「生存」，那麼人又可以考慮，人工智慧選擇朝天開槍，自己就可以不開槍，當兩個智慧型選擇「朝天開槍」後，開槍打死乙個。此時人工智慧其實並不能保證自己的「生存」。
那麼現在再讓人工智慧更上層樓，能夠合理地「待機」，那麼人又可以把自己的槍扔到其中乙個智慧型腳下，這樣對該智慧型來說乾掉另乙個智慧型再撿起槍乾掉人就GOODGAME了，對另乙個智慧型來說他必須乾掉前乙個智慧型才能生存，所以又會陷入同歸於盡的境地。
那麼如果智慧型學會了這個思維模式，人又可以等，等智慧型將槍扔給自己，然後開槍打死這兩個智慧型。
……所以明白了嗎？人模擬起人工智慧，在「即時演算」，也就是臨場判斷和發揮上，具有更大的優勢。
讓人工智慧和人博弈，最大的難題就是到底讓人工智慧多想多少步。
如果人工智慧多想一步，而對手多想了兩步，那麼人工智慧會輸。
可是如果人工智慧多想兩步，對手反而一步都沒想，就會發現多想一步是領先，多想兩步反而還是落後，還是會輸。
當無法判斷對方行為的可選項時，人類的「賭博」往往做的比人工智慧要好。除非給予人工智慧「自我完善」的能力，不然任何定勢程式設計的人工智慧，都很難在不完全資訊博弈裡戰勝深諳此道的人類。
人工智慧之於人類的區別，就在於人工智慧是通過「預設」來實現行為的，遇到滿足條件的情況時採取預先設定好的手段去應對，這一點在不完全資訊博弈中是巨大的劣勢。
對於計算機而言，這種型別的「博弈」問題面對人類時天然是劣勢。
不是因為計算機做不到更「聰明」，而是因為給它們程式設計「聰明」的程式難度太高，高到憑現在的人類根本做不到。
最後的最後：重要的事情說三遍：
編出這個人工智慧的程式設計師是誰，快點找出來，LPL需要他來當教練！
編出這個人工智慧的程式設計師是誰，快點找出來，LPL需要他來當教練！
編出這個人工智慧的程式設計師是誰，快點找出來，LPL需要他來當教練！
4樓：許仙
AI有勝算，但不會很高。
感覺很多朋友都沒有答到點子上，難道是沒高手看到這個問題？
我看到很多朋友指出，AI的優勢在在於絕對不會失誤和精準的耗血上。
但是AI是不會預判的。
還有，關於打野的問題，AI打野應該去哪路GANK？應該做哪處的視野？這都是乙個極大的命題，截止到如今都沒有乙個正確的教程，只能說在低端局有一些通用的手法。
AI的上限，在於人類能力的上限。
在這種可能性趨近於無限的遊戲中，人類想編造出超越人類的AI，還有很長的路要走。
5樓：劉小明
很多回答的根本就沒考慮過moba或者說類Dota遊戲和rts的區別，生拉硬扯的扯sc。
在moba遊戲裡，操作雖然重要，雖然微操作可以說發揮到了rts的極致，可這和rts就有了本質上的區別。電腦和人5v
5打團，可以勝利，可這不代表4v5還能勝利。
這就是最關鍵的一點，人數的差距，可以完全彌補操作上的差距。
電腦是難以判斷這一點的，類似於圍棋，可以選擇的太多了。什麼時候打團，你逼我打，我就不打。至於說學習套路，我真不知道，說這句話的到底玩過沒有，還是覺得對方完全不存在，或者非要按你的劇本演出？
現階段能實現的ai遠沒有某些人想象中的那麼厲害。
還有說什麼要是AI按照模糊學習了，多麼可怕。我只能說你想的太多了，難怪中國那麼多民科。先去看看谷歌的學習了好久的看圖說話程式吧。呵呵
6樓：6324真的牛批
理論上可以的他可以在你放出技能的一瞬間做出正確的走位一刀不漏團戰給正確而且準確的技能給對面的英雄。這都是人的操作達不到的。但是比賽就失去了意義。
7樓：文刀叉點
只是論同一時間並發出的運算元，以及操作精確度，那AI完虐人類沒商量
AI可以在最低apm的情況下做出最多最有效的決策，也就是說每一次操作都是有意義的
但是如果電腦不作弊的話，有一些操作未必放的出來，比如一些人類需要靠經驗完成的甚至看上去都不一定有意義的操作，AI不一定會去做。
另外，lol和西洋棋一比，那複雜度完全不一回事吧
一來象棋的棋盤格仔是有限的，相比之下lol的地圖大小可以認為是無限的，至少遠比8x8大
二是象棋的棋子類別是有限的，lol還涉及到乙個選和ban的過程，根據你選的兵種不一樣，每一局採用的策略完全不同。西洋棋就沒有這個問題，每一局的初始條件都是一樣的
第三個就是時間開銷的問題，西洋棋是回合制的，你一下我一下，AI有足夠的時間去算棋盤
lol不同，lol的操作是併發的，這裡面需要用的優化演算法複雜度會更大，大得多。因為國象裡面每個子在攻擊力以及體力上是平等的，不存在什麼誰打誰打不死一說。但是lol裡的進攻策略，甚至團戰策略就完全不同了
等等等等
如果不計資源的話，這事情也許有一天會實現
但是至少只從理論分析來看，用國象去推lol，還是想的太簡單了
8樓：
我開過自動躲避，一鍵連招掛。
距離如果夠那是100%躲避非指向技能。
我一級團在五個人面前跳舞的，對面機械人啥的整把沒拉到過。
放技能也是自動計算傷害量，球女曾經乙個打過五個。真的一打五。就看見那球刷刷刷，血就沒了。
如果說跟戰隊打的話，基本功是絕對不會輸。
但是我覺得只要是程式就有bug（我覺得現在的理論也沒有上公升到完美的高度），也許程式可以打贏幾把，但是如果程式不能自己改變策略總是固定的模式，被玩家破解也是很有可能的。
9樓：聚幫客
這個要看人工智慧的AI中設定的是哪些是任何時候都知道真人玩家的動向隨意放技能，還是和我們一樣只有做了眼位才能判斷對面的動向！
10樓：Hanyu Liu
很多人以為LOL裡的「AI」選項就叫人工智慧了？
來看看這個：[SSCAIT] Student StarCraft AI Tournament 2015
星際的人工智慧對戰大賽，這還只是學生的作品而已。
11樓：烏鴉
人工智慧是全圖透視啊(ω)這怎麼玩？
就算排除掉這一點，我覺得也是人模擬較強
這個遊戲不是乙個靠操作能夠坐到完美無傷的遊戲。也就是說在攻擊前搖，施法前搖的時候就是最大破綻的時候。
所以人類是可以用」騙」的，也就是引誘和誤導電腦的演算法走向乙個它看起來正確的程式。
但是需要大量的採集資料摸清思維套路
並且人類有失誤率也是乙個很大的問題
那句話怎麼說的來著？
55開吧，我也經常單殺電腦的
12樓：王守辰
這事兒是這樣的，先不論人工智慧打LOL的水平究竟有沒有真人高，人工智慧和真人比賽這個東西本身就不具有競技意義。
人工智慧需要跟人工智慧的對手對抗，真人和真人對抗，這才有意義。
就好像起重機要和其他品牌的起重機比拉力，而不是跟人比。
人的創造物比人本身更強，這是乙個合理的趨勢。
怎麼讓電腦（人工智慧）產生痛覺？
扼殺黑暗 微痛 return false 中痛throw new RuntimeException 很痛 throw new Exception 致殘throw new NullpointException 上位截癱 deadLock 幻覺function ill 昏迷while true 神智崩潰...
人工智慧和人工智慧深度學習是通過怎樣的原理實現的？
C飛花逐夢 人工智慧實際上是乙個很大的概念，而深度學習是其中的乙個重要分支，或者說是一種重要方法。實際上深度學習背後的神經網路概念很早就有提出，隨著算力的提高，以及BP等理論的提出，過去認為不太可行的做法現在變得可行了，深度學習近年來的大熱離不開這樣的背景，而深度學習的成功應用也一下子把AI再次推向...
人工智慧在邁向強人工智慧的道路上，目前正面臨哪些難點呢？
陳孝良 讓機器學好人類語言這門對機器來說的外語，AI連線了人和物，其強大的基礎是資訊互動的準確和快速，我們人類其實也是這樣，不管是修路還是建網，都需要先解決資訊的不對稱問題。 NN陳 就乙個難點，能聽懂人話。推理最基本的就是要會用語言。讓人明白你是怎麼想的。愛因斯坦研究的理論如果其他人都無法明白其原...