讓人工智慧玩FPS遊戲能打敗人類選手嗎？
最近AlphaGo下圍棋引起了轟動，也有不少網友問MOBA類遊戲中人工智慧的表現，我想問一下FPS遊戲。請從如下兩種情況中擇一作答：1.AI通過查看後台數據（僅限己方血量，彈藥，地圖等，不允許包括對方的位置等作弊信息）拾取信息；通過指令來操作。2.通過基於對界面的圖像識別來拾取信息，通過機械操作滑鼠鍵盤等來操作（最低限度也必須通過發出模擬滑鼠鍵盤的電信號來操作，不能直接對遊戲後台進行改動）？這兩種情況下人類有可能獲勝嗎？獲勝原因可能是AI哪方面的不足？
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%第二次補充問題：有很多答主都在說「那不就是外掛」，有的開始嘲諷題主我沒用過。在這裡我統一補充：這裡的AI，強調了獲取信息渠道和人類玩家相同，至於用攝像頭盯著屏幕還是把顯卡輸出畫面傳給AI倒不重要，重點在於這個AI是獨立於遊戲本體的，不能對遊戲本身的數據進行訪問和修改的。還在質疑外掛的可以看看高票答主們的解釋，自己沒理解就亂髮表意見是對認真寫答案的人們的不尊重。謝謝。
感謝邀請。我認為在遊戲（PC機）給定同樣信息輸出，接受同樣信息輸入的前提下，AI在絕大多數FPS遊戲里都能碾壓人類選手。和圍棋不同，FPS遊戲講究的是在最短時間裡處理遊戲給你的信息，你作出極快速的反應再輸入進遊戲，而相比AI來講這兩點都不是人類所擅長的。接下來我們不談死去的1v1老FPS，而是用一款跨越新舊時代的，同時講究一些戰術安排的、也是幾乎唯一倖存下來目前還有比賽的團隊FPS遊戲來舉例。
一、首先我們先來談處理遊戲輸出信息方面，人類與AI的對比。
在這個FPS遊戲里，我們可以獲得三種信息，分別是
1、3D畫面：圖像化的視野信息
2、3D聲音：波形化的聽覺信息3、HUD：數值化的數據信息其中人類因為自身有兩組碳基感受器，可以同時感受1和2即畫面和聲音，再由負責1的感受器也叫眼珠子來分時處理3，也就是時不時瞟一眼自身血量、雷達上隊友位置、擊殺消息等。
以此圖為例，上下左右有四個分區HUD，除了右下角之外可以說都很重要。然而你需要全神貫注卡點的時候，分時處理就顯得很難了。
AI方面，你不讓AI直接讀取遊戲數據，只讓AI看圖視覺識別，實際上就是讓AI多走了一步數模轉換的步驟而已。在晶元遵循摩爾定律發展的情況下，視覺識別這部分所用的時間只會越來越小，而人類落實到手指操作的反應時間因神經傳導速度的物理限制，最終難以超越0.10秒。AI對以上三種信息可以同步處理，速度可以達到給定的FPS，即每秒分析60或更多畫面。AI不存在人類分時處理的問題，AI完全可以另建一個信息子系統接管HUD信息，就像AlphaGO的勝率估算系統一樣，對決策系統提供數據支持。
接下來是精彩的部分，也就是信息處理的速度和精度問題。
1、視野信息。因地圖是固定的，AI只要經過簡單的學習，就能記住一張地圖上所有的環境的模型、位置和顏色。那麼多出來的色塊毫無疑問就是敵人。雖然對人類來說#FFFFFF和#FFFFFE根本都是黑色，但對於AI來說妥妥就是倆顏色。在敵我識別方面AI的速度會遠超人類。這一點翻譯成你們人類能理解的畫面，就是下面這樣：
如上的局勢，普通玩家眼中看到的根本就是一模一樣的CT而已，無力分清到底誰是誰。而較有經驗的玩家此時可以意識到頭頂上的CT可能會從中門出來打B，會選擇蹲在CT家的黑點望向中門。
但AI這時候知道更多的信息。他知道頭上那個人就是Picasa，他換了Boston的燒火棍，並且能夠根據無數DEMO的分析，判斷Picasa從中門出來或是走B洞1樓哪個概率高。AI也會參考和燒火棍武器對戰的表現來決定從哪個位置防守是最優解。確實，職業選手在比賽中也可以做到如上的表現，但AI每一局每一個玩家每個時刻都能做到不遺漏任何細節信息，時刻選擇最優解。然而在高度緊張的對戰中又時刻收集信息細節這套花活，人類玩家難以上手難以精通，最終還是用「意識」二字隨便形容了一下。在「意識」方面，AI因不需要額外的注意力，又能精準記憶所有細節，恐怕會全面超越人類對手。
2、3D聲音
說聲音也是3D的，因為人類有一對兒聽覺感受器，靈敏度範圍較寬，根據雙耳效應和多普勒效應，可進行簡單的音源方位識別，所以3D遊戲的音源會與3D模型綁定，對音源進行一定程度的高低音、左右音量處理，對空間聲音進行模擬。
這方面知乎上有無數優秀的答案可參考，比如：為什麼人類聽覺系統進化為對 20 到 20000 赫茲範圍內的聲音敏感，而不是其他頻率範圍？ - 物理學
人的雙耳能否『正確』分辨聲音是從前面還是後面傳過來的？ - 醫學然而人類的聽覺定位終究是模糊的。AI則可以對標準化的槍聲和腳步聲進行採樣，再量化識別遊戲對聲音的處理情況，準確地逆向計算聲音所代表的位置。翻譯成你們人類能理解的畫面，就是下面這樣：
3、HUD信息及其他分時處理項
AI可以在戰鬥同時處理HUD信息進行最優決策。這個遊戲裡面，一切勝負都發生在電光火石之間。而各種戰術布置，都是為了這幾秒鐘的勝負做鋪墊。AI在射擊敵人，勝負發生的一瞬間，還是可以參照自身血量右上角隊友死亡情況進行多次決策。在人類選手上，這類決策往往取決於作戰經驗和選手風格，並不能達到一個最優解。其實這方面是AI和人類處理信息的方式問題，還可以引申出很多，比如AI可以精確到0.01秒來計算拿著各種不同武器到達某地的時間，然後就能規划出有5.X秒鐘的時間通過A大道索敵並處理，實際情況如超出這個時間就無法拆包，會選擇不打保槍。而人類這方面的感受力是非常模糊的，要不然NBA的24秒就不用特地弄個顯示器了。
我知道你們想說什麼，神經網路啊、摩托羅……我是說蒙特卡洛啊，但無論是大量樣本的模糊學習還是有針對性的信息處理程序，只要給AI和人類同樣的信息，AI處理後得到的信息深度和精度都會大幅高於人類，除非你要特意限制AI處理信息和輸入信息的精度，模擬成和人類接近的程度。但那樣的意義何在？這個遊戲已經有這種東西了，叫做BOT。
二、再談信息輸入方面人類與AI的對比
自從消費者有高中低檔消費水平以來，商品也就有了高低貴賤。但一種商品發展的久了，就會陷入超越人類駕馭能力的高端怪圈，是的，我說的是滑鼠，不是跑車。
安華高9800的能力，已經遠超人類手臂所能輸入的速度和精度了，而且這兩點是互相矛盾的，大多數情況，有速度就要犧牲精度，所以這個遊戲的大部分選手選擇低速度高精度的設定。
然而對於AI來說，這是狗屁設定。這個遊戲允許滑鼠移動多快，AI就能用到的多快。以10多年前CS作弊器（非主機HACK）的水平來看，這意味著你活著看見AI也就幾幀然後你就已經掛了。再信息輸入方面，我同意對AI進行較為接近人類的限制，也就是雙方都限定滑鼠移動速度不能超過一個最大值。同時單方面禁止AI深度學習槍械彈道，否則AI掌握了不同距離的連發著彈點，可以做到按住滑鼠開火超高精度地甩一下就連續爆頭屏幕上的三個人，這樣搞，比拼的就不是智能是本能了。
對這個遊戲的競技稍有常識的人都會知道，這個遊戲的競技精髓並不是瞄準精度，而是戰術安排。上面說過AI在信息處理方面已經有巨大優勢，所以AI根本不需要見面秒人，使用擬真人類的瞄準打法仍然足夠戰勝人類。如果再允許AI一控5，我想像不到足夠優秀的AI能給人類玩家帶來什麼樣的噩夢。
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補充1：
關於畫面識別，在一些低功耗非智能系統上有類似的功能，而且已經發展了很久：
對於高功耗智能系統，固定地圖場景可反覆學習的話，即使遊戲加入環境破壞和光源、天氣變化，我想對AI來說也只是增加了一些學習樣本而已。
關於堅持讓AI用機械手拿滑鼠的：
這裡有一些蠢萌蠢萌但又極其精確的機械手可以挑選感受工業之美：未來之星工業機器人(4)_機械當然，拿滑鼠不需要那麼多軸，垂直Z軸抬起滑鼠回原位的動作，可以給滑鼠裡面接一個斷路開關代替……好吧又該說作弊了，等等，是不是XY軸也要限制成仿人類臂展的扇形範圍呢？
「你們呀，還是分別心太重！」FPS是唯快不破的遊戲，不怕千招會就怕一招先，反應速度不在一個量級你再戰術也沒用。
1，能直接讀數據、直接發命令的前提下AI基本是必勝，玩家連死都不知道怎麼死的。
從你出生AI就已經盯上你了，只要雙方之間障礙物一消失直接秒殺。這之中有一些變數，有的武器不是Hit scan模型、有的落點帶隨機抖動，造成AI的攻擊並非100%命中，你要是一命定勝負也許拼運氣能贏，時間長了基本是不可能贏的。
2，限定AI操作方式為「機械臂操作鍵盤滑鼠」，也是AI必勝。雖然比起直接發內部命令會慢很多，但動作速度依然秒殺人類。
針對特定簡單任務設計的專用機械臂，操作速度和精度都很高。FPS的操作當然算是簡單動作，鍵盤和滑鼠點擊就不說了，說說滑鼠移動。我自己試了試快速左右晃動滑鼠，1秒鐘能晃三個來回，光頭移動幅度約3cm。取其中一次為0.16秒，如果簡單認為半程加速半程減速那麼相當於0.08秒內從靜止到最大速度移動了0.015米，加速度只有不到半個G，最大速度不到0.4m/s（*換言之現在的高端滑鼠性能嚴重過剩），這種參數下的機械臂重複精度可以做到0.2mm以內，你覺得夠不夠玩FPS？
順便可以看看這個0.887秒還原魔方的機器人：https://www.youtube.com/watch?v=gVF_XUccMuo。3，限定AI獲取信息方式為「屏幕圖像識別+聲音識別」，這個以目前的科技水平我不好說，但長遠來看，看好AI。
人類通常的反應時間在1/10秒以上。如果AI能在1/20秒內識別出角色信息並進行攻擊，那麼我認為它的速度是絕對有利的——有利到可以無視戰術的程度。所謂讀屏幕的技術領域叫做CV（計算機視覺），目前在靜態背景下實時識別動態物體已經可以做得相當厲害了；問題是FPS整個畫面都是運動的，所以可能還達不到。
http://wwweb.eecs.umich.edu/vision/mttproject.html實現了移動攝像（沒有位置感測器校準）中的運動物體識別，而且還能根據地面上的參照點將其轉換成2D坐標，速度是15FPS（有視頻可以看）。這個是2012年的研究，以後會進步到什麼程度還不好說。總結一下：機器人的計算速度遠強於人類；輸出速度強於人類；輸入速度在目前的技術水平下可能是瓶頸。限定屏幕+鍵盤+滑鼠的條件時目前AI還沒有明顯操作優勢，可能會因戰術層面的落後而失敗。未來若輸入速度不再成為瓶頸，AI的實力將跳過戰術層面，直接在操作層面干翻人類。
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更新一下：@Gats提出了一個非常靠譜的反對意見，就是機械臂的延遲問題，這個在我之前的說法中沒有被計算進去，確實是失誤。這裡再回應一下：
市面上的機械臂產品存在20+ms延遲是綜合了成本、需求等多方面因素的後果，並不意味著物理上無法改進，就像前面說的15FPS識別動態物體肯定也受到了處理器速度的限制。而且我前面也說過，人類通常的反應時間在1/10秒以上，這是人體的延遲。從視覺接收到信號到按下按鍵通常至少有140ms左右（普通人在200ms以上），這是指任務非常簡單的情況，也就是你盯著屏幕，它一突然變紅你就按滑鼠，就是這個速度。實際遊戲中玩家要面臨更複雜的環境，反應速度還會降低，只能靠預判。有興趣的可以試試看自己的延遲有多少：http://www.brainmetrix.com/brain-reflection/一路看下來全程都集中在讓AI"用機械臂操作""全程圖像識別+聲音識別"這種方式.我說你們有多low.阿法狗下圍棋用過機械臂嗎,用過圖像識別+聲音識別嗎.打不過就打不過,非得強行設些這種小兒科的障礙.我想起了某部電影里的台詞"豹子頭你就那雙腿厲害,有種別用腿""豹子頭你就那雙手厲害,有種別用手"
"豹子頭你就雙手雙腿厲害,有種手腳都別用"
你玩CS的時候遇沒遇見過一種叫自動爆頭腳本的東西？
以cs為例簡單說說，以下分析都是基於ai智能到一定程度，絕不是cs自帶的弱智bot的水平:
首先說結論，我覺得AI能做到碾壓人類最頂尖玩家（戰隊）。因為AI無論在槍法，意識，技巧，配合這幾方面都可以輕鬆超越人類玩家。
1，槍法
剛正面，AI可以做到完勝人類，現在的yapb版本bot已經能在正面拼搶中碾壓絕大部分業餘玩家了，更別說更加智能的ai。AI的反應速度和精準度必然是優於人類的。別的不說，dust2中門直接讓對面不封煙過不去人。。2，配合
人類玩家的在cs里的交流配合主要還是靠吼+zxc無線電，即使是職業隊，報點錯誤或者不準確都是經常發生的，因此人類之間的交流配合的效率和準度都太低了。而ai之間的交流絕對比人類高效準確，可以做到無縫交流，完美配合。3，意識通過大量demo的研究，相信ai能建立一套非常完美的意識體系。為啥都覺得AI需要戰術。。。。FPS根本不需要啊5V5 CS，就讓AI滿地圖亂竄看見人就擼就行了。按照AI的射擊精度人不要玩了。。。。最多再加個拆炸彈的功能
你跟一個開自動鎖定的玩家打fps看看？
十幾年前經常玩cs的應該知道cs的機器人是可以調配置的，其中包含準確度，反應時間和爆頭率。只要準確度和爆頭率是100%，反應時間是0，然後強制武器ak，不要讓他們亂買槍，那幾乎就是見面死。
至於有些人覺得什麼最高難度的bot也並不難，那只是因為bot的開發者為了讓遊戲顯得更正常而故意調低了各項數值而已。我不知道能不能打敗所有人類選手，但至少可以打敗我~（手動尷尬）
無須人工智慧，無須FPS遊戲，許多遊戲，在硬體機能允許的前提下，遊戲加速10倍，作為人類的玩家就反應不過來了。可以做個小試驗，打開FC，MD等模擬器，打開任意一個動作遊戲，將遊戲速度調快，試玩看看是否反應的過來。遊戲設計過程中，必然要考慮到人類反應速度的極限，否則稍快一點，人類就反應不過來了。《終結者》等科幻電影中描述的未來人類大戰AI，還能取勝，簡直就是笑話。幾十倍，幾百倍，甚至千倍萬倍反應速度於人類的AI，一旦形成規模，大舉進攻，人類就只有等死。因此給計算機賦予智商這種前沿研究，實際上是非常危險的。
打過困難bot的都懂
你們都沒有開過外掛嗎？
好期待啊怎麽破……目前Q3A的作弊Bot弱得一B啊，這還是開全圖作弊的情況下
然而不客氣地講，目前阿法狗這種水平，去打SpiterBot會被屠殺的，恐怕被殺的比人類屠SpiterBot還慘@RocketBoy 有信心打打阿法狗嗎 =u=———————————補充點兒詳細的瘋鴿線——————————————順便收回上面第二句話=.=仔細考慮之後，AlphaGo等級的人工智慧，應該可以在短時間內完爆SpiterBot這種人工蠢能。畢竟SB那SB的缺點就是一根筋，一定會被AG摸索出克制模式然後毫無懸念。然後俺來解釋一下，為什麼非常期待AG等級的人工智慧對手。首先有必要解釋一下目前bot的強度雖然最直觀的肯定是大家都去下個Q3A然後掛個SpiterBot打幾把，但是1、我知道大家都對20年前的老遊戲沒有興趣╮(╯_╰)╭2、即使有興趣也不可能在短期內入門3、即使短期內入門，也很難體會出SB那SB跟官方夢魘bot的強度區別，反正都是被屠╮(╯_╰)╭。畢竟論反應速度和射擊能力的話，官方的夢魘bot已經足夠強大，強大到讓小白們普遍相信這貨根本不是人類能戰勝的。對，你要跟夢魘bot拼槍，那是勝算渺茫，問題在於遊戲可不是那麼玩的。曾經有個無聊的網站http://botchallenge.com 專供各路無聊人士上傳刷bot的戰績，我們來看看官方夢魘bot的實際水平：
這個是之前出於無聊存到本地的網頁，圖片部分遺失了見諒。
簡而言之如果標準的15分鐘賽制下，刷不到100分以上就說明你水了╮(╯3╰)╭不過刷bot這麽無聊的事情，一般5分鐘就夠了。順便講，我從沒在這個無聊網站上見過任何進過QuakeCon決賽圈的名字，大概高手都不會這麽無聊罷XD然後再看一下目前為止最強的bot，SpiterBot那SB。在極限反應速度和射擊能力的基礎上，SB進行了最大限度的開掛，擁有近乎完美的感知和精準靈巧的運動能力，而且針對常用競賽圖進行了專門優化，那麽對上人類的結果如何呢？
可以說比官方夢魘bot強50%~100%的程度罷╮(╯3╰)╭
然而總之是被刷光頭的命。說到底，腳本bot這種人工蠢能，始終都是一根筋。
會按照設定的「最優解」行動，加上它始終掌握玩家的情況，會非常有規律地針對玩家。於是反過來講，只要把握了它的行動規律，那麽這SB實際上就被玩家操縱了，下場可想而知。作為一款[劃掉]地域壓制型[/劃掉劃掉劃掉！(p/w?/q)]額，古老的DeathMatch型FPS遊戲，槍硬無腦是行不通的，更重要的是「控制」。SB比官方bot強的地方，在一定程度上就在於特定地圖上的控場腳本。但是這同樣也是SB容易預測的重要原因。真正做好路線控制、區域控制，需要的是充分理解對手的意圖，並加以利用。這一點人類對人工蠢能是幾乎完全準確，而人工蠢能則完全無能為力。
那麽類似AG這樣的人工智慧能不能做到呢？
原理上看是做不到的，但是AG有可能做到：1、變得難以預測，因為AG會在對戰中隨時調整自己的行為模式。2、雖然不能理解對手的意圖，但是可以同時計算自己和對手的即時最優解。對於FPS的節奏而言這目前還有技術困難，但是原理上是有可能性的罷。如果能達到這種水平，那麽就堪與人類一戰。這樣的人工智慧不值得期待麽？根據地圖設計的複雜程度而言，戰勝人類的難度會隨之提高，但最終一定是AI可以取勝。
AI可以學習掌握並可以很輕鬆超過人類的地方包括可以100%的無彈道武器射擊命中率，1幀的反應速度，和極高難度的跳躍技巧等，嚴格來說這裡壓根用不到AI，只需要簡單的腳本就夠了
AI可以學習掌握並一定程度上達到超過人類的地方包括對地圖路徑的規劃，對資源的取捨和利用，根據聲音條件判斷敵人位置和走向等
其實比起圍棋愛好者自誇的千古無同局的「天文數字的可能性「，以幀為單位的FPS遊戲，其可能性大出不知道多少個量級了
只要通過對一張地圖的反覆跑圖，和自我對抗訓練並累計經驗，找出特定局面的最優解顯然是不難的，那麼一個具有足夠侵略性的，移動，射擊反應都遠比我強的對手，我想不太出來怎麼能贏。
以現有的Bot作比較是沒啥道理的，Bot就是讓人打著玩的工具而已就像現在任何一個格鬥遊戲，都一定能做出一個「玩家絕對無法取勝的bot對手」，然而打這種對手顯然是毫無意義的以csgo的國圖為例......1.人工智慧當警，只需要在各個守點360度不停的快速旋轉，每秒分析畫面上是否出現敵人，並在第一瞬間開槍.第一時間避閃和雷，躲出去煙霧就好。2.人工智慧當匪，五匪同時無失誤用煙封住A區。同時無時差同時rush，埋包，同時五個人分散開再一次360度不停的快速旋轉....
我在CS起源中試過打專家級BOT 我們這邊四個 對面五個 地圖是iceworld。我本想拼一下撿了M3衝出去 卻被對面的bot一槍爆頭。之後死了以後我切到bot的第一人稱視角觀戰。我發現他們即使是隔著牆也可以做到瞄準敵人頭部這個動作 只要障礙物一消失立即開槍。這和走位什麼的完全沒關係了 只要你面前沒有障礙物 你百分之百會死。
簡單地說：為什麼要反外掛？
反對一下thinkraft，機械臂延遲保守估計要二十毫秒
感覺最近alphago帶了一波好節奏啊，各種「人類在XX方面能不能和AI比」，還發展成了花式控制變數法，什麼機械臂、電子眼，還特么辯的有聲有色……辯辯圍棋、辯辯藝術也就算了，現在開始辯遊戲了……
題主我不是針對你，我是說……
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稍微正經點回答一個問題。AI可以在你身體的某幾個像素出現的時候已經算出了你的移動速度、出現位置，並已經把準星瞄準你的頭了，別想了正經打怎麼可能打得過嗎……要是人類有辦法在遊戲半當中發現一個足以取勝的新BUG，（在AI不能現場讀取這部分數據的情況下）那我估計AI可能會輸得很慘電子眼之類的同理，反應速度稍微慢一點罷了。做AI來比賽，起碼的公平要保證
這是因為，電腦相對於人而言，已經具備不公平的條件了：（1）瞬間級的反應速度（2）指哪兒打哪兒的精確度所以，如果AI還要知道各種後台數據，那這遊戲基本上沒法打了。
想想看最簡單的一則，電腦隨時知道你的位置，那電腦直接在最陰的位置陰你就是了，保准你怎麼死的都不知道#####
在保證了公平性的基礎之上，FPS，包括RTS這些所有的電子遊戲類別，實際應對方法和圍棋區別很大圍棋這種時間成本很低（相對於上面兩類）的決策情況，使得他們可以使用樹搜索
因為他們不需要幾毫秒就可以下出去一步棋，他們需要的是下棋的位置好，而非下棋的速度快但是FPS和RTS情況完全不同。需要你對局勢瞬間的判斷，這種判斷在職業玩家裡確實就是毫秒級的，甚至是預判的，不能是看到什麼情況了，然後馬上去搜索到底要怎麼去應對，這怎麼可能來得及
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這樣一來，深度學習的框架目前就無法使用，因為計算效率的問題需要開發全新的模塊來應對必要的時候，可能會使用後台數據，但是最終結果，會以一種「無作弊」的形式呈現出來推薦閱讀：
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