在前不久舉行的Defcon黑客大會上，一位來自谷歌的研究人員公布了他開發(fā)的工具。通過估算玩家在場上的卡牌價值系數(shù)，該工具的預測成功率最高可達97%。
想要在《爐石傳說》的對戰(zhàn)中預測對手的卡牌，甚至是下一步的動作？先別急著去掛馬截屏，不用這么復雜。在前不久舉行的Defcon黑客大會上，一位來自谷歌的研究人員公布了他開發(fā)的工具。據(jù)介紹，通過估算玩家在場上的卡牌價值系數(shù)以及對手的職業(yè)和打法，該工具可以以最高97%的準確率預測對手的卡牌。
開發(fā)這套工具的是Elie Bursztein博士，目前供職于谷歌，負責網(wǎng)絡反欺詐相關方向的研究。在Defcon大會的演講中，Bursztein博士詳細介紹了該工具的原理。首先他進行的工作是計算卡牌價值，通過公式計算分析出每一張牌的價值參數(shù)，利用它可以從游戲中找出有哪些卡牌的價值是被低估的。隨后，他通過統(tǒng)計卡牌之間的親和度（即兩張卡牌之間發(fā)生關聯(lián)的可能性）以及大量回放的統(tǒng)計建立了預測系統(tǒng)的模型。在Bursztein博士的博文中提到，最高預測準確率發(fā)生在第3到5輪。而對于對手卡牌的預測，在對方手中有5張牌的時候可以達到80%，而當對方手中有10張牌的時候可以達到56%。
事實上我們可以認為Bursztein博士的工作屬于模擬AI的一部分。通過預測卡牌再配合相應的出牌規(guī)則，可以建立出一個強大的《爐石傳說》AI模型。在大會的PPT中，他公布了該工具的下載地址。但據(jù)Bursztein博士說，在正式公布之前，他給Defcon主辦方發(fā)去的郵件似乎被傳到了其他的一些地方，比如暴雪。
據(jù)Bursztein博士說，在Defcon上的演示之后，爐石團隊和他進行了多次對話。暴雪方面認為，這樣的工具將破壞游戲的平衡，同時也會減低游戲的樂趣。最終Bursztein博士做出了一個艱難的決定，刪除了在Github上提供的下載鏈接，盡管他本人對此十分不情愿。
不過這樣的研究對于游戲的整體進程有著很大的好處。一方面促使暴雪更加重視對于游戲回放等功能的研發(fā)，另一方面，相關的模型的簡歷也可以幫助爐石團隊調(diào)整AI的難度，打造更有樂趣的單人冒險模式——不過雖然它很有可能不會再出現(xiàn)了。
附卡牌價值估算方法的簡單介紹：
1 法力值與卡牌強度相稱
2 卡牌強度是線性增長的
3 卡牌的效果有著直接的價值
4 一張卡牌有著固有價值
5 一張卡牌的價值是它所有屬性的綜合
一張卡牌的法力值（M）與卡牌屬性（攻擊力A，生命力H，沖鋒C等屬性以及固有價值i）存在等式：
M=αA+βH+i+..
比如冰風雪人（4費，4/5）和食人魔拳師（6/6/7），他們單位法力值的參數(shù)分別是1a+1.25h+i以及1a+1.17h+i，顯然前者要高于后者。
而至于法術牌，傷害型法術牌的價值在于它所造成的傷害。法師火球術的參數(shù)為1.5，而炎爆術的參數(shù)為1。在了解這些之后，便可以開始估算卡牌的實際價值了。將卡牌的參數(shù)按照法力值消耗、攻擊力、生命值、沖鋒、圣盾、風怒……固有價值這樣分類列出，然后對矩陣進行最小二乘法，算出一組標準系數(shù)的向量組，并且與每一張牌的參數(shù)構成的向量組求點積，得出一個初步的值。
比如，以A=1,H=-1，C=2，D（圣盾）=1，i=1為標準系數(shù)，銀色指揮官（6費4/2，沖鋒）的價值值為6。但與此同時，不同的屬性的值還有其計算公式，比如沖鋒的參數(shù)要用攻擊力乘以沖鋒系數(shù)獲得。而每一項執(zhí)行效果也要有不同的加成（比如沉默）。
在得到所有的值之后，通過計算線性回歸的方式，便可以得出有哪些卡牌實際上是被低估的。比如持盾衛(wèi)士（1/0/4，嘲諷）。更詳細的內(nèi)容，你可以從這份PDF中看到。
