這款超火的游戲，AI只用4小時(shí)，就秀出了人類花1年才能達(dá)到的水平

蕭簫 2020-12-29 14:19:33 來源：量子位

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

操控一輛賽車，在空中帶球射門，需要練習(xí)多長(zhǎng)時(shí)間？

通常來說，一名普通玩家要達(dá)成這樣的水平，至少要練習(xí)上一年時(shí)間。

這是一款國(guó)外很火的游戲《火箭聯(lián)盟》?（Rocket League），玩家會(huì)操作一輛賽車，利用各種辦法將球“踢”進(jìn)門。

然而，現(xiàn)在已經(jīng)有人開發(fā)出了一個(gè)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的賽車游戲環(huán)境RoboLeague。通過環(huán)境訓(xùn)練的賽車，不僅能看準(zhǔn)時(shí)機(jī)射門：

還在4小時(shí)的訓(xùn)練后，就能長(zhǎng)時(shí)間顛球，保證車和球都不落地：

這個(gè)RoboLeague，一下子在Reddit炸出了2.7k的熱度。

有網(wǎng)友調(diào)侃，看到這些比自己玩得好的“AI選手”，總會(huì)讓他感覺很挫敗。

那么，這個(gè)賽車游戲環(huán)境，究竟優(yōu)秀在哪里？

比已有的游戲環(huán)境更好用

事實(shí)上，這并不是第一個(gè)基于《火箭聯(lián)盟》做出的游戲環(huán)境。

有網(wǎng)友很快指出，此前已有支持用自定義賽車玩《火箭聯(lián)盟》的RLBot，效果挺不錯(cuò)。

在RLBot中，同樣允許玩家用自己編寫的代碼來控制賽車。

而且，玩家能通過游戲場(chǎng)景的反饋，對(duì)代碼進(jìn)行反復(fù)調(diào)試，最終做出想要的機(jī)器人賽車。

事實(shí)上，作者在訓(xùn)練強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型前，并非沒有考慮過RLBot。

畢竟，這個(gè)框架支持各種語言，讓玩家能編寫出想要的機(jī)器人賽車。

然而，在嘗試過RLBot后，作者還是決定基于Unity引擎，自己開發(fā)一個(gè)游戲環(huán)境。

主要有3點(diǎn)原因：

• 基于Unity引擎打造的環(huán)境，能夠自己創(chuàng)建想要的游戲場(chǎng)景。
• 此外，在RLBot中，基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI模型的速度，其實(shí)并不快。而如果游戲再大點(diǎn)，在RLBot中訓(xùn)練可能就會(huì)出現(xiàn)問題了。
• 自己創(chuàng)建的游戲環(huán)境，可以并行訓(xùn)練游戲中的多個(gè)實(shí)例。相比之下，RLBot基于《火箭聯(lián)盟》搭建，只能同時(shí)玩1場(chǎng)游戲，無法并行訓(xùn)練。

那么，在RoboLeague環(huán)境中，如何訓(xùn)練出這樣一個(gè)“聰明的”智能體？

基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)，訓(xùn)練出智能體

在訓(xùn)練之前，先來了解一下，《火箭聯(lián)盟》中大致有些什么規(guī)則，玩家又是怎么射門的。

整體來說，這是一個(gè)玩家通過控制賽車，來進(jìn)球射門的游戲。

其中，這里面的賽車和球，符合一些物理規(guī)則：

球具有彈性，可以從地面/墻壁反彈、受摩擦力和重力影響
賽車在地面可以加速制動(dòng)，在空中的控制也符合物理?xiàng)l件
賽車的輪子具有某種黏力，可以在墻壁上運(yùn)動(dòng)不脫落下來

而《火箭聯(lián)盟》中的一些高級(jí)玩家，通常會(huì)想辦法讓自己和球不落地，完成空中帶球射門。

但要達(dá)到這樣的水平，不僅要對(duì)場(chǎng)地有足夠的了解，操作水平也必須在線。

這其中，作者利用了強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的“獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制”，來告訴智能體應(yīng)該怎么做。

智能體并不需要基于先驗(yàn)知識(shí)完成操作，而會(huì)通過嘗試各種隨機(jī)行為，試圖達(dá)成“獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制”的要求。

而作者給出的唯一一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，就是保證賽車和球不落地，即“活著”。

因?yàn)橹灰宦涞兀罩袔虻臈l件就完成了大半。

在反復(fù)嘗試后，智能體發(fā)現(xiàn)，只要讓賽車盡可能垂直豎在空中，同時(shí)保持顛球的穩(wěn)定，就能保證“活著”。

也正是在這樣的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制下，只用4個(gè)小時(shí)（約50M次運(yùn)行），賽車就完成了自己的目標(biāo)。

如果想要讓智能體完成更復(fù)雜的任務(wù)，如空中帶球射門等，也只需要找到對(duì)應(yīng)的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練就能達(dá)成。

目前，作者已經(jīng)將RoboLeague開源。

也就是說，如果你想要訓(xùn)練出符合自己要求的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，那么用這個(gè)游戲環(huán)境，就能進(jìn)行訓(xùn)練。

關(guān)于作者

作者@Roboserg，并未透露自己的真實(shí)姓名，不過此前，他已經(jīng)做出了很多利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練出來的小型游戲?qū)嶒?yàn)。

例如，在各種球的撞擊下保持平衡的飛機(jī)：

又或者，兩個(gè)球之間的“足球”比賽：

據(jù)作者透露，他接下來還會(huì)計(jì)劃開發(fā)一款穿越飛環(huán)的游戲。

這款游戲會(huì)訓(xùn)練智能體穿過飛環(huán)，真正做到和大神玩家的操作無異。

說不定，作者甚至真能用強(qiáng)化學(xué)習(xí)，訓(xùn)練出一整個(gè)網(wǎng)站的小游戲來？

源代碼：
https://github.com/roboserg/RoboLeague

參考鏈接：
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/klbvaw/p_doing_a_clone_of_rocket_league_for_ai/
https://rlbot.org/
https://unity.com/cn/products/machine-learning-agents