谁将是2021守望先锋最强者？IBMWatson有答案

　　IBM公司正使用Watson AI生成一份权威的《守望先锋》联赛选手实力排行榜
　　我们人类似乎天生就对排行榜这东西情有独钟，喜欢把各类选手或团队按照一定指标罗列成清晰的榜单。但排名总会引发争议，任何一份结果都或多或少要被关注者们指摘质疑，比较极端的体育粉丝甚至会为了排名而大打出手。
　　2021年《守望先锋》联赛（OWL）新赛季将于本周五正式拉帷幕。包括OWL播客与Plat Chat播客的分析师在内，《守望先锋》社区中的参与者们正忙碌地计算着20支OWL参赛队伍的实力高下。
　　但是，如果可以使用战绩数据客观确定哪支队伍实力最强、哪支队伍更擅长哪张对战地图，是不是更好呢？或者说，也许有一种方法，能够单纯根据统计数据在特定时段之内确定最强大的参赛选手——而不受所选英雄、角色类型或者地图的影响。
　　为此，《守望先锋》联赛与IBM合作，使用蓝色巨人打造的Watson处理大量数据以确定谁是真正的佼佼者。
　　这项合作基于去年暴雪与IBM达成的协议，协议要求使用IBM的云与人工智能技术增强OWL分析与交互内容。这也是IBM公司拿下的第一笔电子竞技类交易。
　　《守望先锋》联赛副总裁Jon Spector在上周接受采访时表示：＂联赛中的每一位选手都将获得总评估分。而在即将开幕的第四赛季，我们将首次向全球粉丝、播客及广大观众发布评分结果。参考这项分数，每个对〈守望先锋〉感兴趣的朋友都能看到当季最强选手是谁。＂
　　IBM公司《守望先锋》联赛项目负责人兼数字化战略师Corey Shelton提到：＂每个团队有三类角色定位，大家可以从包含32名英雄的英雄池中随意选择。从数字角度来看，我们实际上是要在给定的匹配项中跟踪近200万个数据点，以统计学方式对这些数据点进行处理。这是一项非常有趣的挑战，我们IBM也对此次〈守望先锋〉联赛项目充满期待。＂
　　＂这是一次展示当前数据与AI强大力量的宝贵展示机会。我们已经在银行、航空、零售及其他多个行业中使用这些技术。但这一次，我们将有机会向〈守望先锋〉的粉丝们展示这些技术能达成哪些效果。＂
　　为了及时在2021年第四赛季开始之前完成AI模型构建，IBM决定采用其Area 631计划。这是一个孵化器式的计划，包括数据科学家、AI专家与软件开发者在内的六位专家集合起来，共同在3个月之内提出一套解决方案。IBM与OWL的分析师团队共同合作，在短短两个月之内就配合IBM Watson开发出了Power Ratings战力排行榜。
　　AI模型从OWL匹配中分析了360多种不同的统计信息，其中包括选手命中率、治疗速度乃至赢下比赛的速度等。
　　Area 631团队首先使用IBM Cloud Pak for Data对供分析使用的大量数据进行聚合、分类与准备。使用高级分析发现各项指标与比赛结果之间的相关性之后，团队就能弄清楚各项统计数据具体给队伍的比赛结果带来了怎样的影响。
　　接下来，IBM Watson Studio的机器学习与Auto AI功能负责为每项指标分配权重。尽管所有统计数据都会影响到战力排行榜，但其中约30项的权重更高，因此在队伍评分中的作用更大。Shelton表示，AutoAI＂简化了构建AI模型的过程＂。
　　关于Power Rankings，Spector强调这是两个团队投入数月努力的心血结晶，并将在之后每周比赛结束后更新。IBM将直接从OWL数据中心处接收关于《守望先锋》联赛的信息，并将其输入至Watson当中。
　　Watson每周只需要约一个小时就能处理这批海量数据。
　　Spector指出，OWL团队非常重视缩短周转时间。如果观众们发现某位选手在单场比赛中表现出色，自然希望相关结果能够马上体现在选手排行榜当中。Spector表示，＂我认为至少要每周更新一次排名，保证不断发布最有趣的赛事信息与细节，让粉丝们始终拥有良好的讨论热度。因此，我们决定在每个周末比赛结束后进行数据更新，并尽快发布新的战力排行榜。＂
　　这套Power Rankings系统的另一个有趣之处，在于无论具体选择哪类角色、哪名英雄，所有选手都可以在同一份排行榜中正面比较自身实力。
　　比较不同选手之间的DPS（即每秒伤害输出）相对简单，我们可以直接关注每10分钟时段之内的最后一击或持续伤害等统计数据，借此了解同类玩家的战场表现。但要对不同角色定位的选手进行比较，情况就变得相当复杂。换言之，灵活机动的辅助型选手与帮助队友挡下大部分伤害的主坦角色谁更重要、谁对战斗结果的贡献更大？
　　AI将根据每位选手在周末比赛中的实际影响为其计算出总体得分。谁的得分更高，谁在排行榜上的名次就更好。观众们则可以浏览这份清单，观看每位选手的得分以及按角色类型进一步划分的选手排名。
　　我们当然可以查看关于选手们的更多详尽统计信息，但IBM Watson决定将Power Rankings的关注重点放在总得分上。你可以把它理解成一种综合实力的＂世界500强＂式排名，只是单纯面向《守望先锋》职业选手。这套模型甚至能够解释《守望先锋》联赛选手在不同角色定位之间的切换理由与战绩表现。
　　Spector感叹道：＂我本人也是个〈守望先锋〉联赛迷，这真的太有趣了。在完成了算法的开发、构建与完善之后，现在我也可以像普通观众一样轻松愉快地跟进到底谁是2020年全球最强〈守望先锋〉选手。过去几个月来，这套AI模型带来了非常有趣的体验，我迫不及待想把成果呈现到全球粉丝面前。＂
　　IBM Watson的加持下，粉丝们将看到哪些《守望先锋》联赛选手能够在新一轮对抗中脱颖而出
　　为了测试这套模型，团队使用了2020年的OWL赛季数据。而且与大多数人的直观认知不同，DPS并不是《守望先锋》比赛中最重要的角色类型——至少上个赛季的数据不是这么说的。旧金山Shock队头号辅助Minki ＂Viol2t＂Park被评为2020年排行榜中的冠军。
　　Shelton提到，＂我认为其中最大的惊喜或者说反直觉意义，在于这套模型会颠覆大多数人的基本假设。纵观前十位选手，其实选择DPS类角色的比例很低。这款游戏的角色主要分成三类，战队要想拿下比赛，这三种角色都非常重要。而在排名当中，辅助类角色与坦克类角色的价值其实相当高。＂
　　Spector也补充道，＂我们还评出了上届联赛中的MVP，即上海Dragons队的DPS巨星Byung-sun「Fleta」Kim，在整个排行榜中位列第十。很多粉丝可能怀疑DPS角色的竞赛贡献为什么会这么低，毕竟这些玩家在比赛中带来的视觉冲击力更强——我们都会被精彩绝伦的爆头与连杀所震撼，不自觉给这类玩家「过高」的评价。但他们并没有那么重要，数据说的。＂
　　＂与之相比，全球最强的坦克与辅助角色有着更重要的任务，例如在正确的时间介入以抵挡伤害或挽救队友，同时需要以更精妙的方式管理技能冷却或其他即时判断。但在正常观看〈守望先锋〉时，包括我在内的绝大多数粉丝甚至意识不到这些。IBM Watson能够更好地把这些细节加以量化，告诉大家种种不起眼的小操作能够如何左右战局。＂
　　IBM公司正使用Watson AI生成客观公正的《守望先锋》联赛战力排名
　　我们很高兴看到Power Rankings的每周更新结果，特别是在比赛期间对全新平衡补丁的快速适应。而在每个《守望先锋》联赛赛季当中，元转换都普遍存在且影响重大——一支在前几轮比赛中占据统治地位的队伍，很可能随季后赛的来临而遭遇排名下降；与之对应，前期艰难苦战的队伍也有可能强势反杀。
　　未来Watson可能会给出更多OWL洞见，但就目前而言，Power Rankings仍然是绝对的中心。在赛季开始后的每个周一，你都可以在《守望先锋》联赛与IBM网站上查看最新结果，并在OWL播客中收听消息。现在，各位已经可以在这里查看Watson整理出的上赛季排名。
　　战力排行榜还有另外一面——战队老板、经理与教练也可以借此了解选手们在比赛中的表现。看起来，OWL播客团队也会很快把Power Rankings引入自己的现场解说与播报节目。
　　Spector提到，＂IBM员工为我们的各位播主组织了一场会议，向他们解释了Power Rankings的工作原理。大家给出了积极的反馈，对这套战力排行榜充满期待，也期待使用它降低工作强度并为粉丝们提供更好的解说服务。＂
　　数据不会说谎，但由此得出的战队与选手排名真就毫无争辩的余地吗？这倒未必。
　　毕竟这里是电子竞技赛场，每个人都可以有自己的观点。