今天在营地看到了这个帖子，感觉挺有意思的。然后去关注了一下，看了一下deepmind发的paper，我尽量用比较通俗的语言给大家解释一下。

本质上来说，这个项目并不是研究炉石的AI，也就是并不是让人工智能去下围棋一样研究炉石的玩法。它其实是一个NLP的项目，也就是自然语言处理。通俗点来讲，就是让计算机理解人类的语言。在这个项目中的主要工作，就是把炉石的卡牌信息作为输入，然后由计算机处理，生成相应的代码。

这次的研究选取了两个卡牌游戏，分别是万智牌和炉石传说。至于为什么选取卡牌游戏进行分析，我个人的理解是
1.首先卡牌游戏现在比较热门，可以引起比较大的关注度。
2.卡牌游戏的词缀比较少，可以简化模型。
3.样本总量比较大
上面的数据就是万智牌和炉石卡牌数据的一些信息。

下面举一个翻译成功的例子。这张牌大家都很熟悉，骑士的神恩术。
如果对编程比较熟悉的应该可以看出来这个是python代码。
我们简单分析一下这个构造函数。
super().__init__("Divine Favor", 3,CHARACTER_CLASS.PALADIN, CARD_RARITY.RARE)
"Divine Favor"第一个参数，卡牌的名字
3，消耗的法力水晶数
CHARACTER_CLASS.PALADIN,，圣骑士职业卡
CARD_RARITY.RARE 表示稀有度为蓝卡。
然后下面:difference = len(game.other_player.hand)- len(player.hand
定义了一个变量，数值等于双方手牌数之差。
然后通过一个循环，进行抽牌。
for i in range(0, difference):player.draw()
我们可以看出来这个翻译还是比较成功的，基本已经表达出来卡牌的意思，由此也可以看出来deepmind技术的强大。

下面是基本模型，具体的内容比较复杂这里先不说，后面视情况再更。
简单的说下，这里的x是输入，也就是卡牌的内容。y是输出的结果。很多关键词会事先存入。

准备继续更，还有人在看吗

文中用佛丁作为例子，解释了程序是如何读取卡牌信息的。
首先可以看出来，866分别作为前三个输入，也就是卡牌的身材，第四五个输入Tirion Fordring，为卡牌名称。
然后是圣盾，嘲讽，亡语等效果。可以看出如果是固定的词缀还是比较好理解的，但像亡语这种描述性词缀的难度会大大增加

刚才有吧友提出了代码类似于github中的开源项目hearthbreaker，然后我仔细对比了一下，疯狂爆破者的代码等同于编译结果，伺机待发的代码差别比较大，然后格式基本一样的，所以我的推测是deepmind复用了这个卡牌模拟器中对于卡牌的描述，如果编译结果接近于hearthbreaker中的代码则认为编译正确。
@飘零如雪VIP