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AlphaStar橫空出世 星際爭霸2人類1:10輸給AI

獨愛72H ? 來源:劉林華 ? 作者:電子發(fā)燒友 ? 2019-01-25 09:40 ? 次閱讀
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AlphaStar橫空出世 星際爭霸2人類1:10輸給AI

剛剛,我們見證了 AI 與人類 PK 的又一次重大進展!DeepMind 北京時間 1 月 25 日凌晨 2:00 起公布了其錄制的 AI 在《星際爭霸 2》中與2位職業(yè)選手的比賽過程:AlphaStar 5:0 戰(zhàn)勝職業(yè)選手TLO ,5:0戰(zhàn)勝 2018 年 WSC 奧斯汀站亞軍 MaNa 。與兩位人類對手的比賽相隔約兩周,AI 自學(xué)成才,經(jīng)歷了從與TLO 對戰(zhàn)時的菜鳥級別,進化到完美操作的過程,尤其是與MaNa 的對戰(zhàn),已經(jīng)初步顯示了可以超越人類極限的能力。

這次的演示也是 DeepMind 的星際爭霸 2 AI AlphaStar 的首次公開亮相。除了此前比賽錄像的展示外,AlphaStar 還和MaNa 現(xiàn)場來了一局,不過,這局AlphaStar 輸給了人類選手MaNa 。

我們不難看出,盡管其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)趨于長期優(yōu)化,但似乎仍然會在一定程度上陷入局部最優(yōu),被人類發(fā)現(xiàn)固定模式,落入圈套,而且從 5 個小叮當(dāng)抱團,到純追獵部隊,都顯示出它對游戲兵種的理解尚不到位,如果最后一局它可以像人類一樣直接派出鳳凰防守棱鏡,或許它將繼續(xù)憑借超強的微操一波推平 MaNa。

比賽回放過程中,主持人問到 DeepMind 科學(xué)家,平時如何訓(xùn)練 AlphaStar,DeepMind 科學(xué)家 Oriol Vinyals、David Silver 表示,首先是模仿學(xué)習(xí),團隊從許多選手那里獲得了很多比賽回放資料,并試圖讓 AI 通過觀察一個人所處的環(huán)境,盡可能地模仿某個特定的動作,從而理解星際爭霸的基本知識。這其中所使用到的訓(xùn)練資料不但包括專業(yè)選手,也包括業(yè)余選手。這是 AlphaStar 成型的第一步。

之后,團隊會使用一個稱為“Alpha League”的方法。在這個方法中,Alpha League 的第一個競爭對手就是從人類數(shù)據(jù)中訓(xùn)練出來的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),然后進行一次又一次的迭代,產(chǎn)生新的 agent 和分支,用以壯大“Alpha League”。

圖 | Alpha League 示意圖

然后,這些 agent 通過強化學(xué)習(xí)過程與“Alpha League”中的其他競爭對手進行比賽,以便盡可能有效地擊敗所有這些不同的策略,此外,還可以通過調(diào)整它們的個人學(xué)習(xí)目標(biāo)來鼓勵競爭對手朝著特定方式演進,比如說旨在獲得特定的獎勵。

最后,團隊在“Alpha League”中選擇了最不容易被利用的 agent,稱之為“the nash of League”,這就是 TLO 所對戰(zhàn)的5個。

近幾年,除了 DeepMind 以外,已經(jīng)有越來越多的人工智能公司或者研究機構(gòu)投身到開發(fā)游戲類AI的浪潮中,例如 OpenAI 和騰訊的 AI lab 等等。

歸根結(jié)底,這些團隊對游戲AI的熱情,恐怕都源于打造通用型人工智能的這一終極目標(biāo):游戲AI的研發(fā)將會進一步拓寬人類對于AI能力的認(rèn)知,這樣的研究最終將探索的問題 AI 能否能夠通過游戲規(guī)則進行自主學(xué)習(xí),達到更高層次的智能乃至通用型人工智能。例如,在游戲AI的設(shè)計中,增強學(xué)習(xí)算法的改進將至關(guān)重要。增強學(xué)習(xí)是一種能夠提高 AI 能力的核心算法,它讓 AI 能夠解決具有不確定性動態(tài)的決策問題(比如游戲 AI,智能投資,自動駕駛,個性化醫(yī)療),這些問題往往也更加復(fù)雜。

而 DeepMind 團隊的成果已經(jīng)為此帶來了一絲曙光——AlphaGo Zero在短時間內(nèi)精通圍棋、象棋、國際象棋三種棋類游戲,已有棋類通用AI雛形。棋類游戲之后,最值得期待的進展,就是各家開發(fā)的AI在即時戰(zhàn)略類 RTS 游戲或多人在線競技類 MOBA 游戲上的表現(xiàn)了。此前,騰訊 AI Lab 負責(zé)人之一姚星就介紹過,在游戲AI的研究上,騰訊 AI Lab 已從圍棋 AI “絕藝”等單個 AI 的完全信息博弈類游戲,轉(zhuǎn)移到規(guī)則不明確、任務(wù)多樣化、情況復(fù)雜的游戲類型,如星際爭霸和 Dota2 等復(fù)雜的即時戰(zhàn)略類 RTS 游戲或多人在線競技類 MOBA 游戲。

在剛剛過去的2018年,OpenAI 開發(fā)出的 AI OpenAI Five 就是針對 Dota2 開發(fā)的AI,但是它與人類 PK 的過程可謂充滿戲劇性。2018 年 8 月初,OpenAI Five 戰(zhàn)勝一支人類玩家高水平業(yè)余隊伍(天梯 4000 分左右),然而,到了 8 月底 OpenAI Five 被兩支專業(yè)隊伍打敗, AI 提前結(jié)束了其在本屆 DOTA 2 國際頂尖賽事 TI 8 的旅程?;仡櫮谴问〉倪^程,其實OpenAI 的系統(tǒng)仍然無法全面理解 DOTA 復(fù)雜的游戲系統(tǒng)和規(guī)則。

現(xiàn)在,DeepMind 的星際爭霸2 AI 已經(jīng)以其超強實力打響游戲 AI 2019 年第一戰(zhàn),接下來還有哪些游戲AI將橫空出世呢?各大游戲AI又將如何邁向通用人工智能,讓我們拭目以待。

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