想要在《炉石传说》的对战中预测对手的卡牌，甚至是下一步的动作?先别急着去挂马截屏，不用这么复杂。在前不久举行的Defcon黑客大会上，一位来自谷歌的研究人员公布了他开发的工具。据介绍，通过估算玩家在场上的卡牌价值系数以及对手的职业和打法，该工具可以以最高97%的准确率预测对手的卡牌。
真正的黑科技，谷歌研究人员开发《炉石传说》预测工具
左边的工具栏从上到下分别是游戏参数(轮次，优势)、玩家手牌、对手目前打出的手牌以及对手手牌预测。
开发这套工具的是Elie Bursztein博士，目前供职于谷歌，负责网络反欺诈相关方向的研究。在Defcon大会的演讲中，Bursztein博士详细介绍了该工具的原理。 首先他进行的工作是计算卡牌价值，通过公式计算分析出每一张牌的价值参数，利用它可以从游戏中找出有哪些卡牌的价值是被低估的。随后，他通过统计卡牌之间 的亲和度(即两张卡牌之间发生关联的可能性)以及大量回放的统计建立了预测系统的模型。在Bursztein博士的博文中提到，最高预测准确率发生在第3 到5轮。而对于对手卡牌的预测，在对方手中有5张牌的时候可以达到80%，而当对方手中有10张牌的时候可以达到56%。
事实上我们可以认为Bursztein博士的工作属于模拟AI的一部分。通过预测卡牌再配合相应的出牌规则，可以建立出一个强大的《炉石传说》AI模型。 在大会的PPT中，他公布了该工具的下载地址。但据Bursztein博士说，在正式公布之前，他给Defcon主办方发去的邮件似乎被传到了其他的一些地方，比如暴雪。
真正的黑科技，谷歌研究人员开发《炉石传说》预测工具：
据Bursztein博士说，在Defcon上的演示之后，炉石团队和他进行了多次对话。暴雪方面认为，这样的工具将破坏游戏的平衡，同时也会减低游戏的 乐趣。最终Bursztein博士做出了一个艰难的决定，删除了在Github上提供的下载链接，尽管他本人对此十分不情愿。
不过这样的研究对于游戏的整体进程有着很大的好处。一方面促使暴雪更加重视对于游戏回放等功能的研发，另一方面，相关的模型的简历也可以帮助炉石团队调整AI的难度，打造更有乐趣的单人冒险模式——不过虽然它很有可能不会再出现了。
附：卡牌价值估算方法的简单介绍：
首先，卡牌价值的估算基于5个前提：
1 法力值与卡牌强度相称
2 卡牌强度是线性增长的
3 卡牌的效果有着直接的价值
4 一张卡牌有着固有价值
5 一张卡牌的价值是它所有属性的综合
一张卡牌的法力值(M)与卡牌属性(攻击力A，生命力H，冲锋C等属性以及固有价值i)存在等式：
M=αA+βH+i+..
比如冰风雪人(4费，4/5)和食人魔拳师(6/6/7)，他们单位法力值的参数分别是1a+1.25h+i以及1a+1.17h+i，显然前者要高于后者。
而至于法术牌，伤害型法术牌的价值在于它所造成的伤害。法师火球术的参数为1.5，而炎爆术的参数为1。在了解这些之后，便可以开始估算卡牌的实际价值 了。将卡牌的参数按照法力值消耗、攻击力、生命值、冲锋、圣盾、风怒……固有价值这样分类列出，然后对矩阵进行最小二乘法，算出一组标准系数的向量组，并 且与每一张牌的参数构成的向量组求点积，得出一个初步的值。
比如，以A=1,H=-1，C=2，D(圣盾)=1，i=1为标准系数，银色指挥官(6费4/2，冲锋)的价值值为6。但与此同时，不同的属性的值还有其计算公式，比如冲锋的参数要用攻击力乘以冲锋系数获得。而每一项执行效果也要有不同的加成(比如沉默)。
在得到所有的值之后，通过计算线性回归的方式，便可以得出有哪些卡牌实际上是被低估的。比如持盾卫士(1/0/4，嘲讽)。更详细的内容，你可以从这份PDF中看到。
https://cdn.elie.net/talks/I-am-a-legend-defcon-22-slides-final.pdf
