《星際2》，人類首戰(zhàn)告負。

2016年3月DeepMind團隊的AlphaGo擊敗世界圍棋頂級棋手李世石，但在AlphaGo還名不見經(jīng)傳時，它首先是與職業(yè)棋手樊麾較量取得勝利，而如今該團隊設計的新的AlphaStar同樣擊敗了星際2的職業(yè)選手TLO和MaNa。

TLO是一位德國職業(yè)星際2選手，原名Dario Wünsch，1990年7月13日出生。現(xiàn)在效力于職業(yè)游戲戰(zhàn)隊Liquid。根據(jù)官方公布的數(shù)據(jù)，TLO在2018 WCS Circuit排名：44。

（德國職業(yè)星際2選手TLO）

MaNa是一位出生于波蘭的職業(yè)星際2選手，原名Grzegorz Komincz，1993年12月14日出生，目前也效力于Liquid。MaNa去年獲得WCS Austin的第二名。根據(jù)官方公布的數(shù)據(jù)，他在2018 WCS Circuit排名：13。

（波蘭的職業(yè)星際2選手MaNa）

1月25日，DeepMind 的AI AlphaStar 首次亮相。DeepMind 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 分別以5:0的成績戰(zhàn)勝了兩位職業(yè)選手 TLO 和 MaNa 。

最后直播的一場比賽中，DeepMind限制了AlphaStar的游戲視角，并在沒有測試的前提下與MANA進行比賽，讓人類終于贏了一場。

如何打造AlphaStar

對于如何訓練AlphaStar，DeepMind 科學家 Oriol Vinyals、David Silver 表示，首先是模仿學習，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。

AlphaStar學會打星際，全靠深度神經(jīng)網(wǎng)絡，這個網(wǎng)絡從原始游戲界面接收數(shù)據(jù) (輸入) ，然后輸出一系列指令，組成游戲中的某一個動作。

再說得具體一些，神經(jīng)網(wǎng)絡結構對星際里的那些單位，應用一個Transformer，再結合一個深度LSTM核心，一個自動回歸策略 (在頭部) ，以及一個集中值基線 (Centralised Value Baseline)。

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)中訓練出來的神經(jīng)網(wǎng)絡，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”。

然后，這些 agent 通過強化學習過程與“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)整它們的個人學習目標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”。

AI打星際2意味著什么

早在2003年人類就開始嘗試用AI解決即時戰(zhàn)略（RTS）游戲問題。那時候AI還連圍棋問題還沒有解決，而RTS比圍棋還要復雜。

直到2016年，“阿爾法狗”打敗了李世石。DeepMind在解決圍棋問題后，很快把目光轉向了《星際2》。

與國際象棋或圍棋不同，星際玩家面對的是“不完美信息博弈”。

在玩家做決策之前，圍棋棋盤上所有的信息都能直接看到。而游戲中的“戰(zhàn)爭迷霧”卻讓你無法看到對方的操作、陰影中有哪些單位。

這意味著玩家的規(guī)劃、決策、行動，要一段時間后才能看到結果。這類問題在現(xiàn)實世界中具有重要意義。

為了獲勝，玩家必須在宏觀戰(zhàn)略和微觀操作之間取得平衡。

平衡短期和長期目標并適應意外情況的需要，對脆弱和缺乏靈活性的系統(tǒng)構成了巨大挑戰(zhàn)。

掌握這個問題需要在幾個AI研究挑戰(zhàn)中取得突破，包括:

? 博弈論：星際爭霸沒有單一的最佳策略。因此，AI訓練過程需要不斷探索和拓展戰(zhàn)略知識的前沿。

? 不完美信息：不像象棋或圍棋那樣，棋手什么都看得到，關鍵信息對星際玩家來說是隱藏的，必須通過“偵察”來主動發(fā)現(xiàn)。

? 長期規(guī)劃：像許多現(xiàn)實世界中的問題一樣，因果關系不是立竿見影的。游戲可能需要一個小時才能結束，這意味著游戲早期采取的行動可能在很長一段時間內(nèi)都不會有回報。

? 實時：不同于傳統(tǒng)的棋類游戲，星際爭霸玩家必須隨著游戲時間的推移不斷地執(zhí)行動作。

? 更大的操作空間：必須實時控制數(shù)百個不同的單元和建筑物，從而形成可能的組合空間。此外，操作是分層的，可以修改和擴充。

為了進一步探索這些問題，DeepMind與暴雪2017年合作發(fā)布了一套名為PySC2的開源工具，在此基礎上，結合工程和算法突破，才有了現(xiàn)在的AlphaStar。

除了DeepMind以外，其他公司和高校去年也積極備戰(zhàn)：

? 4月，南京大學的俞揚團隊，研究了《星際2》的分層強化學習方法，在對戰(zhàn)最高等級的無作弊電腦情況下，勝率超過93%。

? 9月，騰訊AI Lab發(fā)布論文稱，他們構建的AI首次在完整的蟲族VS蟲族比賽中擊敗了星際2的內(nèi)置機器人Bot。

? 11月，加州大學伯克利分校在星際2中使用了一種新型模塊化AI架構，用蟲族對抗電腦難度5級的蟲族時，分別達到 94%（有戰(zhàn)爭迷霧）和 87%（無戰(zhàn)爭迷霧）的勝率。

DeepMind CEO哈薩比斯在賽后說，雖然星際爭霸“只是”一個非常復雜的游戲，但他對AlphaStar背后的技術更感興趣。其中包含的超長序列的預測，未來可以用在天氣預測和氣候建模中。

內(nèi)容根據(jù)微信公眾號量子位、鈦媒體APP、36氪等資料綜合整理