近日，IEEE 2021游戲會(huì)議(IEEE CoG 2021)格斗游戲AI競(jìng)賽(FTGAIC 2021)的成績正式揭曉。網(wǎng)易互娛AI Lab 在競(jìng)賽的兩個(gè)賽道、三個(gè)角色，共六個(gè)項(xiàng)目中均斬獲第一，以150分的總成績滿分奪冠，一舉擊敗來自中、日、韓等多個(gè)國家的頂級(jí)學(xué)府和科研強(qiáng)隊(duì)，其中包括曾連續(xù)獲得四次冠軍和一次亞軍的日本參賽隊(duì)伍，以及去年奪冠的中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所，成為9年競(jìng)賽史上首個(gè)滿分全勝的隊(duì)伍。
IEEE CoG 2021是專注于游戲領(lǐng)域的人工智能國際會(huì)議，每年都有來自全球各地的專家學(xué)者和開發(fā)人員匯聚于此，共同探討游戲技術(shù)與設(shè)計(jì)相關(guān)的前沿話題和未來趨勢(shì)。FTGAIC作為大會(huì)官方舉辦的雙人格斗游戲AI實(shí)時(shí)對(duì)抗競(jìng)賽，由于其兼具挑戰(zhàn)性和趣味性，自2013年首次推出便吸引海內(nèi)外強(qiáng)隊(duì)踴躍參加。該競(jìng)賽要求參賽算法控制三種不同屬性的格斗角色，使其在16.67ms的反應(yīng)時(shí)間內(nèi)從56個(gè)離散動(dòng)作中做出最佳決策，進(jìn)而在有限時(shí)間內(nèi)快速擊敗對(duì)方算法控制的智能體。該賽題的根本其實(shí)是實(shí)時(shí)雙人零和博弈問題，屬于非完美信息博弈，在同步?jīng)Q策的過程中智能體無法準(zhǔn)確獲取對(duì)方正要采取的動(dòng)作行為，因此會(huì)對(duì)其有效決策行為造成影響。此外，競(jìng)賽中兩個(gè)角色的屬性對(duì)于參賽選手而言是未知的，這也大大增加了研發(fā)的難度。
在此次競(jìng)賽中，網(wǎng)易互娛AI Lab創(chuàng)新性地使用了自研的分布式深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架和自博弈訓(xùn)練范式的PPO算法，該自研框架具有良好的適應(yīng)性和可擴(kuò)展性，支持不同規(guī)模的分布式訓(xùn)練，同時(shí)也支持自博弈訓(xùn)練范式。相比往屆冠軍隊(duì)伍都采用的啟發(fā)式搜索算法，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法無需基于專業(yè)知識(shí)對(duì)所有搜索空間進(jìn)行約減，只需在原始的狀態(tài)空間和動(dòng)作空間進(jìn)行訓(xùn)練，大幅提高了AI設(shè)計(jì)效率。此外，為了避免受到游戲角色屬性被修改的影響，網(wǎng)易互娛AI Lab在訓(xùn)練時(shí)還對(duì)角色屬性進(jìn)行了隨機(jī)修改，獲得了更為魯棒的策略。最終，在Speedrunning模式下，網(wǎng)易互娛AI Lab的AI擊敗內(nèi)置MCTS AI的平均用時(shí)僅為第二名的二分之一左右。而在Standard模式下，網(wǎng)易互娛AI Lab的AI使用三個(gè)不同角色與其他參賽隊(duì)對(duì)戰(zhàn)的勝率分別達(dá)到了 98.3%，96.7%，100%。
網(wǎng)易互娛AI Lab(BlackMamba)與其他參賽隊(duì)的時(shí)間對(duì)比
網(wǎng)易互娛AI Lab(BlackMamba)與其他參賽對(duì)手的勝利局?jǐn)?shù)對(duì)比
在本次大賽上，網(wǎng)易互娛AI Lab另辟蹊徑，以深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法替代搜索性算法(蒙特卡洛樹搜索、演化算法)奪得競(jìng)賽冠軍，打破了后者在該比賽近五年的統(tǒng)治地位，證明了網(wǎng)易互娛AI Lab在游戲AI領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和工程實(shí)力。從過去的國際象棋和圍棋等回合制雙人零和博弈，到如今更加復(fù)雜的實(shí)時(shí)策略型游戲，游戲AI一直在推動(dòng)人工智能的核心發(fā)展。網(wǎng)易互娛AI Lab也一直將游戲AI作為研究的核心領(lǐng)域之一，希望能夠?qū)⒀芯砍晒床傅接螒蛑腥ィ粩嘭S富和提升玩家的游戲體驗(yàn)，同時(shí)也希望AI+游戲的研究成果能夠被延伸至游戲外的更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，向通用型人工智能探索和邁進(jìn)。
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