拿去！助你赢得百万大奖的Python代码已上线

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拿去！助你赢得百万大奖的Python代码已上线

Original 2018-01-21 二岳初 读芯术

科技时代，我们更加怀念温暖邂逅的时光

后台回复“想要”，得到近期有温度的推荐

全文共2661字，预计阅读时长3分钟

话说这2018年，一开始就很不平凡。

第一周，王思聪张一鸣周鸿祎奉佑生这几个业内响当当的名号就纷纷和“撒币”扯上关系，争做撒币（sa？sha？傻傻分不清楚）。他们一起撒币还互相不服气，在朋友圈还互“怼”。

直播竞赛答题可瓜分百万奖金？谁不会心动？

许多不明真相的吃瓜群众争相下载直播平台，进入答题环节，瓜分巨额奖金。

答答题动动手指的功夫，简直是躺着赚钱的节奏啊！

在这场老板撒币、用户捡币的互动中，爱好百科的、爱玩游戏的、坐地吃瓜的，乃至打算薅一笔羊毛的用户，都纷纷慕名而来，可谓是有需求自然就有市场，因而也催生出了一批新的答题团：最简单的有题库分享，现场搜索的；线上线下组团答题的；甚至在某宝也出了一系列爆款产品……

读芯君不得不感慨一句：

当然还有更高级的作弊技巧——使用AI。

你没有看错，作为一款可以称得上是抢钱的答题游戏，相比“跳一跳”那可是有吸引力多了，毕竟有金钱的诱惑，既然AI能助力“跳一跳”逼近万分，为什么不能在答题游戏中为你捧回金币呢？

所谓“魔高一尺道高一丈”——你们尽管出游戏，用Python做不出外挂算我输！

AI帮你在“撒币大战”中取胜

王小川发布作弊神器

就在王思聪、周鸿祎、张一鸣、奉佑生等疯狂撒币的时候，1月10日，搜狗王小川推出直播答题作弊神器“汪仔”。

王小川表示：“搜狗借助汪仔在“一站到底”中的实时OCR和答题技术，帮助大家冲顶各大问答平台。这套技术是不需要问大数据库，通过机器理解语义以及搜索并给出唯一答案。”

搜狗本次推出的AI应用“汪仔答题助手”可谓是应了广大吃瓜群众的心声。

据公开资料显示：汪仔答题助手是搜狗推出的一款手机端快速搜索软件。汪仔有较为完整的大脑，具备听、看、说和思考（答题、聊天）的能力，依靠语音识别、图像识别、语音合成和自然语言理解与计算实现。为了适应一站到底的比赛规则，汪仔背后将这些技术完整串联起来，使得其具有快速准确的答题、抢答能力。

用户在答题开始前，准备好两台手机，一台手机进入直播答题页面，另一台手机进入搜狗搜索App“汪仔答题助手”页面。开始答题时，“汪仔答题助手”就会自动搜索并显示出题目以及答案。

这一助手的发布也引的周鸿祎不满：“我们撒币，你们作弊，太流氓了！”

大神分享python代码

网上的大神发布了python外挂代码，程序员们还可以这样玩（以下内容引用自：@李钊同学SHTU 发布的《程序员如何玩转“冲顶大会”？》）：

首先用WDA来获取屏幕截图。WDA 本是 Facebook 开发的一套 iOS 测试框架，前几天看见大家都用来做微信“跳一跳”的外挂，便特意去了解了一下，发现也能用在冲顶大会上。

之后 crop 出题目所在的位置（可能需要适配手机屏幕），然后调用开放的 OCR 接口读取出文字文本，最后调用搜索引擎，就可以达到之前 gif 图的效果。这套环境是 iOS + Mac，如果是安卓应该有更方便的方法。

其实最初的想法是希望搜索+选择答案全部自动化完成的，思路是 OCR 题目和候选答案，组成三个组合扔到搜索引擎里搜索，然后哪个组合的结果出现次数最多就选择哪个。

试了几个问题后发现并不是这样，比如上面图片的“骆驼的驼峰是存储什么的？”，可能多数人都会认为是水，因此出现的次数最多，其实是错误答案。

最后还有两个痛点：

1. 免费 OCR 接口调用次数有限，所以不能一直去截屏识别，只能等题目出现时运行程序。

2. 官方也很套路，有的问题是没法搜索的。比如这种：

附上代码，不知大家有没有更好的想法：

# python3

import wda

import io

import urllib.parse

import webbrowser

import requests

import time

import base64

from PIL import Image

c = wda.Client()

# 百度OCR API

api_key = ''

api_secret = ''

token = ''

while True:

time.sleep(0.5)

c.screenshot('1.png')

im = Image.open("./1.png")

region = im.crop((75, 315, 1167, 789)) # iPhone 7P

imgByteArr = io.BytesIO()

region.save(imgByteArr, format='PNG')

image_data = imgByteArr.getvalue()

base64_data = base64.b64encode(image_data)

r = requests.post('https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general_basic',

params={'access_token': token}, data={'image': base64_data})

result = ''

for i in r.json()['words_result']:

result += i['words']

result = urllib.parse.quote(result)

webbrowser.open('https://baidu.com/s?wd='+result)

break

代码来源：https://livc.io/blog/204

看到这里，读芯君只想说：

在这样一场答题游戏中，这一波使用外挂的可真是666啊，但其实众所周知，外挂很久之前就在游戏中诞生了，只不过最近，似乎与AI有些“相见恨晚”。

AI与外挂，这个可以有？

生活中总是有许多这样的困境，当你在面对一个陌生的游戏环境不知所措时，AI外挂恰到好处地在暗处探出了头，像一道光。

起初，只是简单的记录和分析。记牌器、胜率分析、概率表、提示，并没有什么大问题。

而在加入了分析计算和海量的大数据之后，事情开始起了变化——玩都玩了，干脆把数据记下来吧——记都记了，干脆所有玩家的数据分析一下吧——分析都做了，干脆给你个最优解吧——最优解都有了，干脆帮你操作吧——然后呢？

然后就没有然后了。

大部分游戏其实就是一个解决问题的过程，而AI最擅长的就是解决问题。

如果说游戏总喜欢游走在科技发展的最前沿，那么外挂，也偏爱驻足在游戏发展的最前沿，它的发展早已越来越科技向：从早期直接修改游戏数据，到现在模拟操作、替代决策等。有兴趣的同学不妨去看看目前主流游戏的付费外挂，已经发展到了什么水平。

在《魔兽世界》中，辅助工具已经高度模块化，并且实现了独立开发：

如果你要练级：加载PVE战斗模块、任务模块和地图寻路模块。人物会自动做任务练级。

如果你要打战场：加载PVP战斗模块、战场模块。人物会自动打战场，甚至还可预设战场的战术细节。

如果你要经商：加载采集模块、拍卖行模块。设置好相应的细节，角色就会自动采集，做买卖。

甚至可以选择性加载。比如仅仅开启自动战斗，在战场里手动走路和选择进攻点。

传统的游戏应用把大问题拆分成了许多小问题，并试图解决。

我要玩得爽→如何玩的爽→我要升级→如何快速升级→如何出装备→如何打怪→如何华丽出招→如何选择策略

外挂是把所有问题十分功利地归结成了一个大问题。

我要玩得爽→我要赢

然后再“我要赢”的基础上，后续的反应是：

如何轻松地赢→用外挂→何种外挂最高级最厉害→用AI制作的外挂

读芯君开扒

前有“跳一跳”AI外挂，今有“答一答”AI外挂。看来在Python大神的眼里，似乎一切没有Python解决不了的问题，如果有，那一定是你的技术不够强。

尽管目前github上已经出现了python刷分代码，然而这种外挂对于绝大部分人而言并不具有可操作性。在读芯君的朋友圈里，跳一跳的“榜单”包括：

用代码外挂达成几千分的程序员；

天道酬勤持之以恒刷到几百分的闲人；

只能打到几十分在朋友面前抬不起头的手残党。

所以，比起AI外挂，对于普罗大众来说，更容易参与的是AI游戏本身。事实上今天的AI与游戏的结合已经越来越紧密了，这种紧密性不仅仅体现在游戏攻略当中，还频频表现在“花样繁多”的AI游戏中。比如去年，为了帮助人们更好地理解人工智能，Google 提供了一个非常简单而且有趣的方式：AI Experiments Program（AI 实验项目），或者可以称为AI游戏项目，其目的是展示人工智能的创造力。例如，在 AI Duet 中，当用户演奏乐曲时，钢琴能自动和声；在 Bird Sounds 中，人工智能试图对数千种鸟类叫声进行分类，并作成一张信息图。而在这个 AI 实验项目中，真正的赢家是 Google 的神经网络。

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我们一起探讨AI落地的最后一公里

作者：二岳初

参考文献：

http://mp.weixin.qq.com/s/NfybVzLvlzuYmzDwqFBSwA

https://www.ddvip.com/weixin/20170713A06SEV00.html

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