《星際2》，人類首戰(zhàn)告負(fù)。

2016年3月DeepMind團(tuán)隊(duì)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(shí)，它首先是與職業(yè)棋手樊麾較量取得勝利，而如今該團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)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?，F(xiàn)在效力于職業(yè)游戲戰(zhàn)隊(duì)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(jìn)行比賽，讓人類終于贏了一場。

如何打造AlphaStar

對于如何訓(xùn)練AlphaStar，DeepMind 科學(xué)家 Oriol Vinyals、David Silver 表示，首先是模仿學(xué)習(xí)，團(tuán)隊(duì)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(gè)人所處的環(huán)境，盡可能地模仿某個(gè)特定的動(dòng)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。

AlphaStar學(xué)會(huì)打星際，全靠深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)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(gè)動(dòng)作。

再說得具體一些，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對星際里的那些單位，應(yīng)用一個(gè)Transformer，再結(jié)合一個(gè)深度LSTM核心，一個(gè)自動(dòng)回歸策略 (在頭部) ，以及一個(gè)集中值基線 (Centralised Value Baseline)。

團(tuán)隊(duì)會(huì)使用一個(gè)稱為“Alpha League”的方法。在這個(gè)方法中，Alpha League 的第一個(gè)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(jìn)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(qiáng)化學(xué)習(xí)過程與“Alpha League”中的其他競爭對手進(jìn)行比賽，以便盡可能有效地?fù)魯∷羞@些不同的策略，此外，還可以通過調(diào)整它們的個(gè)人學(xué)習(xí)目標(biāo)來鼓勵(lì)競爭對手朝著特定方式演進(jìn)，比如說旨在獲得特定的獎(jiǎng)勵(lì)。

最后，團(tuán)隊(duì)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(shí)戰(zhàn)略（RTS）游戲問題。那時(shí)候AI還連圍棋問題還沒有解決，而RTS比圍棋還要復(fù)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(zhuǎn)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(dòng)，要一段時(shí)間后才能看到結(jié)果。這類問題在現(xiàn)實(shí)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(biāo)并適應(yīng)意外情況的需要，對脆弱和缺乏靈活性的系統(tǒng)構(gòu)成了巨大挑戰(zhàn)。

掌握這個(gè)問題需要在幾個(gè)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(xùn)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(guān)鍵信息對星際玩家來說是隱藏的，必須通過“偵察”來主動(dòng)發(fā)現(xiàn)。

? 長期規(guī)劃：像許多現(xiàn)實(shí)世界中的問題一樣，因果關(guān)系不是立竿見影的。游戲可能需要一個(gè)小時(shí)才能結(jié)束，這意味著游戲早期采取的行動(dòng)可能在很長一段時(shí)間內(nèi)都不會(huì)有回報(bào)。

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

? 更大的操作空間：必須實(shí)時(shí)控制數(shù)百個(gè)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(kuò)充。

為了進(jìn)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(chǔ)上，結(jié)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(xué)的俞揚(yáng)團(tuán)隊(duì)，研究了《星際2》的分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)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(gòu)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(jī)器人Bot。

? 11月，加州大學(xué)伯克利分校在星際2中使用了一種新型模塊化AI架構(gòu)，用蟲族對抗電腦難度5級的蟲族時(shí)，分別達(dá)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(gè)非常復(fù)雜的游戲，但他對AlphaStar背后的技術(shù)更感興趣。其中包含的超長序列的預(yù)測，未來可以用在天氣預(yù)測和氣候建模中。

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