我和AI打了六局王者榮耀，心態(tài)崩了

十三 發(fā)自 凹非寺
量子位 報(bào)道 | 公眾號(hào) QbitAI

今天，我和AI絕悟打了6局王者榮耀，心態(tài)有點(diǎn)崩。

沒贏過？不，比分3:3打平，還拿過MVP。

那怎么就崩潰了？聽我慢慢道來。

PVP對(duì)戰(zhàn)手游王者榮耀在五一節(jié)期間上線了一種新玩法——挑戰(zhàn) · 絕悟，也就是5人組隊(duì)和5個(gè)AI對(duì)戰(zhàn)。

早就聽聞「絕悟」在測(cè)試版的的勝率高達(dá)99.8%，而身賦「王者段位」操作水平的我，覺得是時(shí)候在王者峽谷中大展不凡身手了。

進(jìn)入挑戰(zhàn)入口后，可以看到這是一個(gè)通關(guān)玩法，一共5關(guān)，想必難度會(huì)隨著關(guān)卡而提高。

OK，迫不及待，是時(shí)候展現(xiàn)真正的技術(shù)了。

被“嚇到”抽搐的后裔

先來說下第一局的陣容。

我方：孫尚香(我)、上官婉兒、嬴政、孫策和裴擒虎。

敵方：后裔、李白、關(guān)羽、小喬和牛魔。

開局前，我還在想「絕悟」會(huì)不會(huì)像人類一樣有策略，果不其然，剛上線，對(duì)面李白就帶著牛魔準(zhǔn)備反我家的“藍(lán)爸爸”(見左上角小地圖)。

此時(shí)的我還沉浸在對(duì)絕悟的贊嘆中：有幾分人類玩家的樣子。

然而，就在這時(shí)，讓我更意外的事情發(fā)生了——我被后裔“陰”了，原來他一直蹲在草叢里注視著我……大半管血就被消耗沒了。

當(dāng)我想反手回?fù)?，中路小喬又過來支援了……還好我身輕如燕，沒造成送一血的悲劇。

或許是看到了我曼妙的步伐，對(duì)面的后裔……抽搐了！

此后，堅(jiān)信發(fā)育就是王道的我，就開始安心清兵線，隊(duì)友們也非常給力，開局不到3分鐘，已經(jīng)拿下7個(gè)人頭。

不過，不得不說，在團(tuán)戰(zhàn)期間，「絕悟」支援的速度還是非常可以的。

但AI可能也是不經(jīng)夸的，在一次團(tuán)戰(zhàn)中，后裔看到了我的入場(chǎng)，又抽搐了！

最后，在隊(duì)友非常默契的配合下，13分鐘順利拿下勝利。

旗開得勝，開心！

趁熱打鐵，趕快第二局，雙方陣容如下。

我方：虞姬(我)、嬴政、橘右京、夏侯惇和孫悟空。

敵方：伽羅、孫悟空、達(dá)摩、蔡文姬和干將莫邪。

這局憑借著我家猴子碾壓「絕悟」操作的猴子，以及夏侯惇優(yōu)秀的上單表現(xiàn)，即便面對(duì)伽羅、干將莫邪這種長(zhǎng)手怪，也順利拿下勝利。

被我“吹上天”的婉兒

第三局從陣容上來看，難度就已經(jīng)開始加大了。

我方：小喬(我)、鐘無艷、劉備、狄仁杰和伽羅。

敵方：上官婉兒、虞姬、鬼谷子、孫策和曜。

這局開場(chǎng)，「絕悟」采取的策略，是最近比較流行的一種戰(zhàn)術(shù)——輔助跟著中單快速清理第一波兵線。

可以看到，鬼谷子在發(fā)現(xiàn)我家鐘無艷反野后，也非常機(jī)智的選擇回去幫忙。

在「絕悟」的迅速支援下，我方伽羅成功送上了第一個(gè)人頭，這個(gè)場(chǎng)景跟第一局如出一轍……畢竟，這局的射手不是我，操作不出那華麗的身法……

然而，此時(shí)的提示語(yǔ)亮了——一血標(biāo)本獲得——1。

What？！我們?nèi)祟愒诮^悟眼里，竟然是標(biāo)本……

這局并沒有像之前那般順利，在接近6分鐘時(shí)，雙方戰(zhàn)績(jī)可以說55開，13:11。

其實(shí)，對(duì)線婉兒我是比較怕的，畢竟在一個(gè)“賊6”的婉兒面前，我只能是個(gè)活靶子。然而，「絕悟」操作的婉兒，簡(jiǎn)直讓我驚呆了。

舉個(gè)例子，我家狄仁杰處于殘血狀態(tài)，婉兒突然從野區(qū)中沖出來，看她行進(jìn)的路徑，應(yīng)該是那套“一氣呵成帶走人”的招式?jīng)]錯(cuò)了。

正當(dāng)我以為她的“133233上天”要帶走我們倆人時(shí)，她的上天……竟然是被我的吹起來的……然后就灰頭土臉的跑！掉！了！

此后，被我吹起來，可能已經(jīng)成了婉兒上天的習(xí)慣。

強(qiáng)悍如我——“都給我坐下”！

而就在7分鐘左右，系統(tǒng)突然彈出了一個(gè)提示——絕悟AI集體升級(jí)換代中……滴滴滴。

不好，AI的能力可能要加強(qiáng)了，我的內(nèi)心產(chǎn)生了一絲恐懼。

就在這時(shí)，游戲結(jié)束了……沒錯(cuò)，我們一波推掉了水晶。

抱歉，你們的“升級(jí)換代”，這次就沒法體驗(yàn)了。

嗯，我有點(diǎn)膨脹了。

連敗3局，內(nèi)心崩潰

然而，接下來的路，便讓我一步步地走向崩潰的邊緣。

還是老規(guī)矩，先來介紹下第四局的陣容。

敵方：老夫子、貂蟬、張飛、李元芳和趙云。

是不是很好奇，我為什么沒有介紹我方陣容？

來看下崩潰第一彈！

嬴政、王昭君、小喬、馬可波羅和虞姬。

這波法師和射手的“脆皮聯(lián)盟”，簡(jiǎn)直快弄瞎了我的眼。

毫無懸念，13:30，14分鐘，已經(jīng)分不清這個(gè)“人機(jī)模式”下，誰是人，誰是機(jī)。

以及還被「絕悟」實(shí)力嘲諷了一波：好安靜啊。

此外還有一個(gè)畫外音：下次試試拔掉AI的電源……

收拾好心情再出發(fā)，還是挑戰(zhàn)這關(guān)。

這一局我們的陣容還是不錯(cuò)的：孫悟空、明世隱、成吉思汗、嫦娥和安琪拉。

然而，萬萬沒想到，崩潰第二彈竟然來得如此之快。

開局剛上線，明世隱掛機(jī)，還說道：“掛機(jī)吧，贏不了。”

嫦娥也附議：“你們選的人，根本贏不了。”

不服輸?shù)奈艺f道：“不怕AI，就怕你們這樣的隊(duì)友?！?/p>

再次毫無懸念，被“人機(jī)”。

OK，再次整理心情，挑戰(zhàn)這關(guān)的「絕悟」。

這一次，我們的陣容如下：

李元芳、張良、關(guān)羽、韓信和蔡文姬(我)。

在王者榮耀對(duì)局中，輸?shù)睦碛汕f，這一次，我們是浪輸?shù)摹?/p>

明知道「絕悟」支援非常迅速的情況下，各種“沖鋒陷陣”，那種“我不入地獄誰入地獄”的勇氣簡(jiǎn)直讓人感動(dòng)。

臣妾的奶量再大，也抵不過隊(duì)友們的浪?。∮谑呛?，又輸了。

這，就是我和AI打了6局王者榮耀的故事。

「絕悟」AI：30小時(shí)達(dá)到王者水平，70小時(shí)比肩職業(yè)玩家

「絕悟」的 1v1 版本首次露面，是在2018年的 KPL 秋季總決賽上，而后在去年8月份，在5v5比賽中擊敗了人類職業(yè)戰(zhàn)隊(duì)，實(shí)力不容小覷。

而有關(guān)「絕悟」的技術(shù)細(xì)節(jié)，在去年年底時(shí)，騰訊在一篇入圍AAAI 2020的論文中也有所披露。

首先需要指明的是，騰訊的這篇新論文關(guān)注的是 1v1 游戲AI，并不是 5v5 游戲AI。

研究人員在論文中解釋稱，后者更注重所有智能體的團(tuán)隊(duì)合作策略，而不是單個(gè)智能體的動(dòng)作決策。

考慮到這一點(diǎn)，1v1游戲更適合用來研究游戲中的復(fù)雜動(dòng)作決策問題，也能夠更加全面系統(tǒng)的研究游戲 AI 智能體的構(gòu)建。

AI的整體架構(gòu)一共分為4個(gè)模塊：強(qiáng)化學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)器（RL Learner）、人工智能服務(wù)器（AI Server）、分發(fā)模塊（Dispatch Module）和記憶池（Memory Pool）。

這是一種高可擴(kuò)展低耦合的系統(tǒng)架構(gòu)，可以用來構(gòu)建數(shù)據(jù)并行化。主要考慮的是復(fù)雜智能體的動(dòng)作決策問題可能引入高方差的隨機(jī)梯度，所以有必要采用較大的批大小以加快訓(xùn)練速度。

其中，AI服務(wù)器實(shí)現(xiàn)的是 AI 模型與環(huán)境的交互方式。分發(fā)模塊是用于樣本收集、壓縮和傳輸?shù)墓ぷ髡尽Ｓ洃洺厥菙?shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊，能為 RL 學(xué)習(xí)器提供訓(xùn)練實(shí)例。

這些模塊是分離的，可靈活配置，從而讓研究者可將重心放在算法設(shè)計(jì)和環(huán)境邏輯上。這樣的系統(tǒng)設(shè)計(jì)也可用于其它的多智能體競(jìng)爭(zhēng)問題。

在強(qiáng)化學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)器中，他們還實(shí)現(xiàn)了一個(gè) actor-critic 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于建模1v1 游戲中的動(dòng)作依賴關(guān)系。

為了應(yīng)對(duì)游戲中的多個(gè)場(chǎng)景決策，研究人員們還提出了一系列算法策略，來實(shí)現(xiàn)更高效率的訓(xùn)練：

• 為了幫助AI在戰(zhàn)斗中選擇目標(biāo)，引入目標(biāo)注意力機(jī)制；
• 為了學(xué)習(xí)英雄的技能釋放組合，以便AI在序列決策中，快速輸出大量傷害，使用了LSTM；
• 用于構(gòu)建多標(biāo)簽近端策略優(yōu)化（PPO）目標(biāo)，采用動(dòng)作依賴關(guān)系的解耦；
• 為了引導(dǎo)強(qiáng)化學(xué)習(xí)過程中的探索，開發(fā)了基于游戲知識(shí)的剪枝方法；
• 為了確保使用大和有偏差的數(shù)據(jù)批進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)的收斂性，改進(jìn) PPO 算法提出dual-clip PPO，其示意圖如下所示：

研究人員在論文中指出，基于這樣的方法訓(xùn)練一個(gè)英雄，使用48個(gè)P40 GPU卡和18000個(gè)CPU 內(nèi)核，訓(xùn)練一天相當(dāng)于人類打500年，訓(xùn)練30個(gè)小時(shí)就能達(dá)到王者段位水平，70個(gè)小時(shí)比肩職業(yè)玩家，其表現(xiàn)要顯著優(yōu)于多種baseline方法。

而且如前所述，在與人類選手交戰(zhàn)的測(cè)試中，獲得了非常亮眼的成績(jī)。

如果你想了解關(guān)于這一AI更多的細(xì)節(jié)，我們將論文鏈接放到了文末~

以及，我要繼續(xù)去挑戰(zhàn)了「絕悟」AI了！

傳送門：

https://arxiv.org/abs/1912.09729