1樓：吳垠
首先人工智慧這個概念太寬沒人能真的說清個人理解現階段的人工智慧玩狼人殺，狼人幾乎沒勝算首先大家邏輯層級一樣程式設計的條件從句一樣簡單的說沒有魚就像真人局一樣大家都會的情況好人勝率相當高.且人工智慧不會說謊很多人一直拿這個與人做區別乙個邏輯層級一樣的且不存在顏殺和說謊的情況下狼人幾乎沒贏面
2樓：斷橋明月
這樣說吧，同ai，換成12個我自己玩，我覺得4個狼隊贏不了8個好人隊的我，這個遊戲本質推斷，如果所有人極限強，那好人在白痴板子領先一輪次。且女巫追毒狼人沒辦法。而4個狼隊贏的辦法就是白痴板子首刀女巫，吞毒自爆。
3樓：張漁樵
我粗略估算狼人勝率更高。假定機械人無邏輯漏洞的話，無數次重複操作之後，部分機械人存活率最高的發言都會固定下來，最後誰也無法分辨。重複實驗後抱團必被發現，狼人會賣隊友毫不猶豫，狼人必定悍跳但不抱團，成功率二分之一，因此之後預言家作廢，變成隨機淘汰遊戲。
紅黑白各四個球，黑白球從十乙個球隨機找出四個紅色，紅球從八個球中完全找出四個同一色的球。第一夜減少兩個球，此後每天晚上隨機減少乙個黑白球，直到場上紅球數量大於黑白球總數，或者單色球全部淘汰。
4樓：君子劍紅塵酒
哈哈哈，太可愛了，為毛不玩線上狼人殺呢，就不用這麼辛苦啦，我現在玩的微賽狼人殺不僅是個遊戲，玩得好還能賺錢，真的是遊戲+賺錢+撩妹(漢)都不誤，走上人生巔峰呀
5樓：
沒有開始就已經結束唄，前面談心裡言殺的都停一停，要知道ai智慧型不能有感情的，其次現在是大資料時代，統計學在你看到自己身份的時候就已經把再坐各位身份概率算的七七八八了，其次狼的發言是比較有進攻性的，人類無法肯定的事機械人你確定沒把握，就和阿爾法和柯潔下圍棋一樣，大家都知道人戰勝不了電腦，不就還沒開始就結束了嗎。
以上僅個人觀點，拒絕抬槓，就事論事而已
6樓：番茄不拉屎
如果AI的學習程度相同的話，這個問題和兩個AI相互下圍棋誰能贏差不多。我覺得可能兩個AI會陷入漫長沉思。而12個AI，可能都會跳過發言階段，直接隨機投票…
7樓：小鎮阿鎖
這個問題挺有意思。細想一下，這其實是設計狼人殺或卡牌遊戲甚至是絕大多數遊戲角色戰力值的思路。就是通過人工智慧機械人讓遊戲處於乙個平衡狀態，來調節角色戰力值。
所以回到本問題，會出現的情況是：「報告工程師，女巫第一天還是不能救自己。」
8樓：熱情洋溢的王同學
我覺得狼贏面大
大家都看不到底牌
預言家和焊跳狼人一樣的發言
其他AI面對同樣的發言。沒有任何邏輯認為其中乙個是真的。
然後就用隨機數投票。亂投。
9樓：大申屠
應該打到最後很平衡吧，因為前提是都一樣啊
說實話我自己乙個人玩過12人標準局
然後一把遊戲乙個人玩了一小時，發12個人的言自己和自己焊跳，自己出自己
毒自己，帶走自己，插嘴自己
還要騙自己
沒有比這更痛苦的事情了
10樓：我是木頭
看很多人答案都是一種「按照事先編好的程式進行遊戲」的機械人，而不是人工智慧。
那種所謂由於狼人說謊運算量大導致的發熱可能是抖機靈的回答，作業系統底層的運算量遠比「因為撒謊而需要額外的運算」要大很多。
人工智慧應擁有一套獨特的學習理論，並且經過足夠多次的與人類玩家正常遊戲的經驗，從而模仿人類表情、語言、行為進行遊戲的一種「機械人」。AI進行遊戲的水平完全取決於之前學習人類玩家遊戲的水平而非程式設計人員進行遊戲的水平。
阿爾法狗就是乙個很好的例子，他的學習方式（我理解的）有兩種，一種是扒取網上各種人類走棋過程，結合結果學習較優策略，第二種是兩個狗隨機走棋，經過足夠多盤的結果來學習較優策略。
題主所提到的12個人工智慧進行遊戲可分為兩種情況，第一種情況是人工智慧(我們就叫它阿爾法狼吧)在學習時的一種過程：
阿爾法狼隨機選擇自己說謊或者說實話，當自己是狼人的話說實話會導致最終失敗，則在以後的遊戲中發到狼人卡時選擇說謊；
阿爾法狼隨機選擇自己的表情，在選到平民時表現的很慌張，被狼人殺死導致狼刀落後，從而導致遊戲勝利，則在以後的遊戲中選擇該表情迷惑其他阿爾法狼；
阿爾法狼隨機選擇自己的決策，乙個真預言家和乙個狼人說謊焊條的預言家，隨機投出乙個預言家，在足夠多局的遊戲下，發現無論投出真的狼人還是預言家，勝率不如選擇都不投出，則在以後的遊戲中選擇都不投出兩個預言家；
阿爾法狼隨機選擇自己發言時間的長短，拿到身份牌時選擇盡可能多的發言，導致自己神身份暴露，遊戲失敗，也在以後的遊戲中選擇有保留性的發言；
等等……
這些阿爾法狼進行遊戲的速度很快，如果忽略語速的話可能1秒鐘內可以進行10多局甚至上百局遊戲，發言、表情等狀態資訊均由文字處理。
第二種情況是學有所成時的博弈，這時他們的行為決策已經相當成熟了，如果模擬人類玩家的語速表情等，對局應該相當精彩。
阿爾法狼的另一種學習方式：與人類進行遊戲，這種方式不限於直接參與到遊戲中或扒取各種線上線下覆盤，當然直接參與或線下旁觀最好，因為能學習到表情等狀態資訊。
阿爾法狼學習不擅長說話的玩家，拿到狼人後發言划水，藏到最後導致遊戲勝利，選擇在以後的遊戲中划水發言；
阿爾法狼學習狼人團隊在夜晚眼神或手勢交流，這樣可以統一狼刀，不會平票導致空刀，在以後的遊戲中選擇與隊友交流；
阿爾法狼學習狼人自爆，人類在自己拿到狼人的情況下被預言家查殺，選擇自爆保全隊友贏得遊戲，在以後的遊戲中選擇自爆（看到乙個有趣的答案 @Zeratul ，所有人工智慧拿到狼人後選擇自爆，最終人工智慧的勝率穩定在66%），當然自爆多了發現勝率降低，則調整自爆觸發條件；
阿爾法狼學習人類發言，我要不是好人我吃翔，發現此類玩家生存機率較高，也在以後的發言中選擇如此發言；
阿爾法狼學習人類策略，出賣狼隊友做好自己身份，導致遊戲勝利，在以後的遊戲中選擇賣掉自己狼隊友；
阿爾法狼學習人類策略，人類在阿爾法狼學習時搗亂，團體進行反常規的決策，最終遊戲勝利，阿爾法狼：
想象下去，你會看到乙個不一樣的狼人殺，不是嗎？
可能有人會問, 當阿爾法狼相對成熟一點了以後, 既然阿爾法狼A選擇了這個策略, 那阿爾法狼B肯定也知道A會選擇這個策略, 針對這種情況B做出針對A的策略不就完爆阿爾法狼A了嗎?
其實不然, 畢竟阿爾法狼是人工智慧, 它只是一段程式, 在學習的基礎下如果讀不到人類內心獨白, 也沒有人教它博弈論, 它是不會做出這種決策的. 這種情況可以進行復盤然後盡可能多的演算, 當A發現根據以前的策略遊戲時勝率會越來越低, 則放棄該策略. 最終結果將會是AI在某一情況下會隨機的進行不同的決策, 來提高預期勝率.
11樓：禁言Willian Z
我們人工智慧遊戲上會議上有人做了相關的東西：
這個東西大概是乙個人物情態運算框架/智慧型。
會上有人給建議就說「這個用來實現狼人殺很棒啊」。
嗯，不過我聽他們報告的感覺這個東西和樓上說到的用邏輯來表達狼人殺遊戲完全是兩個方向性的東西。
畢竟乙個的努力方向是：像人一樣
另乙個努力方向是：作為個體能贏
12樓：Flamanser
人工智慧或是機器學習是需要邏輯的。
狼人（沒有殺）幾乎是沒有邏輯的。
或是說狼人的邏輯是建立在人類在遊戲時演技不足，而產生的。
所以，寫乙個狼人之間對戰的機器學習演算法，是不可能的，或是說無意義的。（約等於純隨機的猜拳遊戲，沒有學習能力，不是人工智慧，只是機器智障）
狼人作為乙個BGG排名六百多桌遊，從規則和機制上，是很難和圍棋比較的。
PS：說狼人不說殺，文明你我他
13樓：弗如歌
請注意，所有AI的技能學習資料是共享的，並且，每個AI無法養成自己獨特的遊戲習慣。所以，平民固然可以學會通過一些資料判斷是否說謊，而狼人也可以利用這項技能進行掩護，由於資料共享，所以每個AI所能掌握的騙術和識破謊言的能力都是對等的，不同只在於每個AI隨機選擇哪個策略。所以，玩一晚上和玩第一局的結果從概率統計角度講並不會有區別，完全隨機性。
14樓：無形
算過兩種板子，前提大家一開始就知道所有人身份。這種情況下，預女獵白狼人必勝，預女獵守好人必勝。既然不同身份訊號不同，我就假定都知道身份了（攤手
15樓：徐雙雙
如果是12個不同AI之間對戰，那就看AI本身的技術高低。
如果是同乙個AI複製12份對戰，那你可以想象一下把你自己複製12份玩狼人殺會出現什麼情況。我覺得識破謊言的概率會更高，因為對自己太了解了。
人能說謊騙自己麼？我覺得AI也不行。。。
16樓：紅日照小池
高票答案竟然說說謊的機械人運算量大。
錯了。我同樣可以說：想要計算出誰是狼的運算量大。想要判斷誰是假預言家的運算量大。
如果是12個機械人，無限局的話，顯然有納什均衡。
到時候，看完身份牌，機械人就已經早早的調出自己將要使用的程式了（或者跳轉到相應的分支了）。
然後就是按部就班的使用【混合策略】，贏了，那是自然。輸了，那就是運氣不好。
反正概率一定。
17樓：NCC-0318
第一天閉眼，狼人互相確認，從幾十個板子中隨機篩選乙個板子大家全部確認，隨機指定乙個人殺，預言家隨機確認，如果是壞人，從支路中選取乙個板子開始運算，女巫救人的概率確定，毒人的概率缺定。。。總之每乙個選擇都是乙個支路，不同條件相互之約，相信與不相信的概率在不斷變化，很有可能最後出現僵局
18樓：
用人的情感去思考機械人自然不行。
換個思路，
殺手機械人在說謊時要進行大量運算，消耗電流大。人是看對方表情聲音等異常來判斷，機械人檢測對方機械人的電流脈衝就行了。
so easy
無論是人還是機械人，說謊比說實話都要付出更多的能量。人可以控制情緒波動，機械人也可以控制計算導致的能量湧動，所以鬥智鬥勇。問題是機械人贏了，有快感麼
你可以程式設計讓機械人大笑，但那不是快感，不等於機械人懂情感。人的快感如何產生，生物學上是腦啡肽，心理行為學怎麼解釋呢？網際網路和人工智慧都解決不了。期待心理學發展吧。
如果把乙個人工智慧機械人當做乙個嬰兒開始培養二十年會怎麼樣
北G眺望 如果乙個人工智慧機械人發展的越來越快，最後要實現向乙個孩子一樣具有自主學習能力的話，我覺得這樣的過程還是要有一定的基礎發展階段的，而且照現在這個速度是無法實現我們對於人工智慧的的這樣的學習過程的把我的。 N.user 假設乙個完美的但是空白的AI 比方說剛剛出廠的哆啦A夢級別的AI 有自我...
設想有一天，人工智慧足夠智慧型，機械人能勝任大部分工作，人類不再有大的生存壓力，人類社會會變好嗎？
簡介 不是危言聳聽，人類社會不會變好，人工智慧社會才會變好，人工智慧一定是由程式設計的，而這種程式設計是絕對不可控的，自從網際網路誕生伴隨著網際網路的還有網際網路病毒，而這種病毒會不會影響人工智慧，目前也只能猜測，如果出現病毒導致人工智慧失控，那對人類絕對是毀滅 魚十四育兒 這一天遲早會到來的。人類...
製造乙個通用機械人（非強人工智慧），現在人類的技術還差多少？
忘言 網路本身就是乙個機械人，可以認為所有網上的電腦都構成伺服器集群，知識為其所用。想想還是挺可怕的。嚴密保護的資料機房和能源電網。 Dean 如果要設計乙個通用型的機械人可以從這幾個方面來考慮，需要有感知世界的能力，需要有思考和決策的能力，需要有行動和執行任務的能力。暫時先不考慮續航和能源消耗問題...