雷鋒網(wǎng) AI 科技評論按：上周日，互動數(shù)字娛樂AI大會（AIIDE）2017中的星際爭霸AI競賽落下帷幕。這一競賽是即時戰(zhàn)略（RTS）游戲AI比賽中最重要的比賽之一，暴雪、DeepMind和Facebook人工智能研究院等機構(gòu)也有贊助。兩周的車輪戰(zhàn)中共進行了41580場1v1比賽，28個參賽AI中每兩個之間也平均比賽了110場。
DeepMind 和 Facebook 近兩年在星際爭霸AI研發(fā)上動作頻頻，F(xiàn)acebook 也拿出名為 CherryPi 的機器學習AI親自參加了這場比賽，但只以69%的勝率拿到第6名。面對這樣的戰(zhàn)績，多家外媒不免對Facebook發(fā)出了“雷聲大雨點小”的嘲笑，不過機器學習在RTS游戲中的探索畢竟只是剛剛開始，大可不必心急。
比賽冠軍是一位獨立參加的星際爭霸愛好者，來自澳大利亞的程序員Chris Coxe，依靠手工編碼、基于預定義規(guī)則和情境判斷的AI獲得了最高勝率83%，從而獲得冠軍；不僅如此，排名前三的AI都是由獨立參賽的星際爭霸愛好者開發(fā)的，大多數(shù)排名靠前的個人參賽AI也都是和Chris Coxe類似的手工編碼、基于規(guī)則的AI。
同時雷鋒網(wǎng) AI 科技評論發(fā)現(xiàn)，也有多個來自中國的AI參加了這次比賽，除了個人名義參加的Sijia Xu和他的AI“Overkill”之外，中科院自動化研究所更是有三支隊伍參賽，復雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室有兩支，一支是在讀博士生朱圓恒、趙冬斌研究員的團隊和他們的AI“Juno”，另一支是唐振濤團隊，他們的AI名為“killall”；還有一支團隊來自智能感知與計算研究中心，他們的AI“cpac”首次參賽就以71%的勝率拿下了第4名。
智能感知與計算研究中心“cpac”團隊共有13名成員，開發(fā)這個AI用了幾個月的時間，其中有新的游戲策略，也融合了部分機器學習功能。根據(jù)他們介紹，他們訓練了一個多層感知網(wǎng)絡(luò)用于在生產(chǎn)隊列為空的時候造兵。
在這個AI的開發(fā)過程中，他們還一并發(fā)布了一個新的數(shù)據(jù)集 MSC（Macro-management in StarCraft），論文署名為在讀博士生武慧凱、副研究員張俊格、研究員黃凱奇。
MSC 基于暴雪今年開放的 SC2LE平臺，作者們在論文中表示這個平臺的好處是有目前為止最大的replay數(shù)據(jù)集、這些replay的質(zhì)量更高格式更標準，而且 SC2LE還有官方的支持和積極的更新。
MSC數(shù)據(jù)集的目標是提供預定義的、根據(jù)特征分割過的replay，用于游戲中宏觀操作（比賽策略&“大局觀”，Macro-management）的訓練和評估。SC2LE中現(xiàn)有的replay雖然數(shù)量很多，但是沒辦法直接用來學習和測試；MSC則把replay過濾、解析、采樣、提取操作特征，并形成訓練、驗證、測試三個數(shù)據(jù)集，就可以供研究人員方便地訓練模型，數(shù)據(jù)集自身也就成為了公開、標準的模型對比手段。
MSC基于CS2LE的80萬場replay中已經(jīng)公開的約6萬4千場，按照上圖中的流程進行處理，形成三個數(shù)據(jù)集。在預處理中剔除了過短、APM（每分鐘操作數(shù)）過低以及選手的MMR（比賽積分）過低的比賽。
除了數(shù)據(jù)集之外，論文中也一并提出了一個基準模型，展示了在全局局面評估和單位建造預測任務(wù)中的表現(xiàn)；其它游戲策略、序列建模、不確定性建模、不平衡數(shù)據(jù)集學習、強化學習、規(guī)劃和樹搜索等RTS游戲中常出現(xiàn)的子任務(wù)也可以從這個數(shù)據(jù)集中受益。
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