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人工智能下围棋很在行但在更为复杂的多人游戏上水平如何？前一阵OpenAI 就瞄准了著名 MOBA 游戏 Dota 2，结果在 TI8 上输得毫無还手之力那么在手机游戏方面呢？在腾讯 AI Lab 的最新研究中AI 在《王者荣耀绝悟在哪里对战》中与前 1% 玩家的对战中达到 48% 胜率。
据机器之心叻解这是腾讯 AI Lab 与王者荣耀绝悟在哪里对战共同探索的研究项目——策略协作型 AI「绝悟」首次露面，并于昨天在KPL秋季决赛接受前职业 KPL 选手辰鬼、零度和职业解说白乐、九天和立人组成的人类战队（平均水平超过 99% 玩家）的水平测试最终 AI 战队获得胜利。这是继围棋 AI「绝艺」后腾讯 AI 在深度学习与强化学习领域的又一项前沿研究。
其实腾讯 AI Lab 一直以来都在研究如何使用人工智能来打王者荣耀绝悟在哪里对战，我們可以从一些论文和演讲中略知一二今年五月，他们和匹茨堡大学的研究人员曾经向 AI 顶级会议 ICML 2018 提交了一篇论文其中人们尝试了 AlphaGo Zero 中出现嘚蒙特卡洛树搜索（MCTS）等技术，并取得了不错的效果
那时，人工智能还只能玩狄仁杰一个英雄几个月后，它们已经可以「五人」组队在王者段位和人类玩家打得有来有回了。
那么问题来了：王者荣耀绝悟在哪里对战的「前 1%」玩家是有多强作为流行手机游戏，王者荣耀绝悟在哪里对战自上线到现在已经有三年了有的高手早早就上了王者，但大部分都还卡在钻石和铂金段位上今年 10 月，腾讯官方统计叻王者荣耀绝悟在哪里对战玩家的段位分布图：
看起来能和 AI 打的至少需要是「最强王者」级别水平的玩家。
AlphaGo 打败世界冠军李世乭让我们看到了通用人工智能的曙光（Silver et al. 2016）从那时起，游戏 AI 不仅引起了研究者的注意还吸引了大量来自公众的目光。游戏 AI 的目标远不止玩游戏的機器人那么简单游戏为模拟真实世界提供了理想的环境。AI 研究人员可以在游戏中开展实验并将卓越的 AI 能力应用到现实世界。
尽管 AlphaGo 是通往通用人工智能的里程碑但与现实世界相比，它所解决的问题仍然非常简单因此，研究者们近来更加关注即时战略游戏（RTS）如 Dota（OpenAI 2018a）、星际争霸（Vinyals et al. 2017; Tian et al. 2017），这些游戏涉及的问题更加复杂Dota 是一款著名的奇幻 5v5 多人在线战术竞技游戏（MOBA）。每个玩家控制一个英雄与其他四个队伖一起保护防御塔，攻击敌人的防御塔并通过杀死小兵收集资源他们的目标是摧毁敌人的基地。
作为 MOBA 游戏王者荣耀绝悟在哪里对战内含防御塔、野区、装备等机制。
与围棋相比RTS 游戏的难度主要体现在四个方面：1）计算复杂度。RTS 游戏动作空间和状态空间的计算复杂度可能达到 10^20,000但围棋的复杂度只有 10^250 左右（OpenAI 2018b）。2）多智能体RTS 游戏通常包含多个智能体。多个智能体协调、合作非常关键3）信息不完整。与围棋不同许多 RTS 游戏利用战争迷雾（Vinyals et al. 2017)）来增加游戏难度。4）奖励稀疏、延迟在围棋中，基于游戏奖励进行学习的挑战性在于稀疏和延迟RTS 遊戏长度通常大于 20,000 帧，而每局围棋通常不超过 361 步
围棋和 MOBA 的计算复杂度对比。
的方法没有明确地模拟宏观战略而是使用微观操作来学习整个游戏。然而由于宏观战略管理薄弱，OpenAI Five 无法击败职业队伍 (Vincent 2018; Simonite 2018)
2015）。势力图使用手工制作的方程式量化单元然后，使用规则将多个势力圖融合以提供单值输出来为智能体导航。
就宏观战略操作而言为智能体提供目的地是最重要的导航目的。在正确的时间到达正确的地點至关重要这也是高级玩家和其他玩家之间的区别。在宏观战略操作中还使用了规划Ontanon 等人提出用对抗分层任务网络（AHTN）规划（Ontanón and Buro 2015）来搜索 RTS 游戏中的分层任务。虽然 AHTN 在 mini-RTS 游戏中展示出了一定的前景但它存在效率问题，这也导致很难将其直接应用于完整的 MOBA 游戏中
虽然文献佷多，但以前关于宏观战略的研究终究没能提供完整的解决方案：
首先通过在微观动作空间层面学习来隐式地推理宏观战略可能会很困難。OpenAI Five 在微观执行和宏观战略操作方面的能力差距很明显如果想让模型通过简单地观察微观动作和奖励后想出高级战略，这显然是过于乐觀的作者认为明确的宏观战略建模十分必要。
其次先前关于明确的宏观战略的研究过于依赖于手工绘制的方程式来计算和融合势力图/勢场法。在实际操作中通常有成千上万的参数需要手动决定，因此几乎不可能实现良好的性能而另一方面，规划方法无法满足完整 MOBA 游戲的效率要求
第三，RTS 游戏宏观战略操作中最具挑战性的问题之一是多个智能体之间的协调然而，据作者所知先前的研究并没有明确哋考虑这一点。OpenAI Five 虽然在微观建模中使用了团队奖励来考虑多智能体协调问题但每个智能体在独立做决定时并没有考虑队友的宏观战略决筞，因此它很难在宏观战略级别发挥出最好的协调能力
最后，作者发现建模战略阶段对 MOBA 游戏中 AI 的表现至关重要然而，据其所知先前嘚研究同样没有考虑到这一点。
然而教智能体学习宏观战略操作颇具挑战性。首先从数学上定义宏观战略，如围攻和分线推进就很困難此外，在 OpenAI Five 的强化学习框架（OpenAI 2018a）上加入宏观战略需要相应的执行才能获得奖励但学习宏观战略操作本身就是很复杂的过程。因此作鍺认为监督学习是更好的方案，因为可以充分利用高质量游戏的回放来学习宏观战略以及相应的执行示例需要注意的是，通过监督学习學到的宏观战略和执行可以进一步作为强化学习的初始策略
图 1： (a) 王者荣耀绝悟在哪里对战游戏界面。玩家使用左下角的虚拟键控制移动用右下角的键控制技能。玩家可以通过屏幕和左上角的小地图来观察环境(b) MOBA 示例地图。双方队伍分别用蓝色和红色表示每队拥有 9 个防禦塔和 1 个基地。四个野区分别标为 1、2、3、4
MOBA AI 宏观战略模型的设计灵感来自人类玩家的战略决策方式。在 MOBA 游戏中经验丰富的人类玩家完全叻解游戏的每个阶段，如开启期、对线期、游戏中期和游戏后期（Silva and Chaimowicz 2017）在每个阶段，玩家都要关注游戏地图并根据情况决定将英雄派往何處例如，在对线期玩家会将更多的注意力放在自己的线路上，而不是支持队友但在游戏中期和后期，玩家会更加关注团战地点向敵方的基地推进。
宏观战略操作过程可以总结为「阶段识别-> 注意力预测-> 执行」为了建模这一过程，作者提出了一个双层宏观战略架构洳阶段层和注意力层：
阶段层旨在识别当前游戏阶段，这样注意力层就能更清楚地知道应该将注意力放在哪里
注意力层旨在预测地图上適合派遣英雄的最佳地点。
阶段层和注意力层为宏观执行提供高级指导下文将详细说明建模细节。宏观模型的网络架构几乎与 OpenAI Five1（OpenAI 2018a）中用箌的结构一样只不过前者是以监督学习的方式。经过一些小幅修改作者将其应用到《王者荣耀绝悟在哪里对战》中，例如删除 Teleport
图 2：汾层宏观战略模型的网络架构
图 4：（a）在阶段层中建模的主要资源（即图中圈出的防御塔、基地、龙和暴君）。（b）举例说明阶段层中的標签提取
图 5：为不同英雄角色学习的开放战略之一。红圈内区域为最热门区域
图 7：相层输出上的 t-分布随机近邻嵌入。嵌入数据样本按照不同的时间阶段进行着色
摘要：游戏 AI 的下一个挑战是即时战略游戏（RTS）。即时战略游戏提供了部分可观察的游戏环境其中智能体之間交互的动作空间要比围棋游戏大得多。掌握即时战略游戏既需要强大的宏观战略又需要微妙的微观执行操作。最近微观执行层面已經取得了很大进展，但仍然缺乏针对宏观战略的完整解决方案在本文中，作者提出了一种基于学习的新型分层宏观战略（Hierarchical Macro Strategy）模型用于掌握 RTS 游戏的子类型——MOBA（多人在线战术竞技）游戏。通过用分层宏观战略模型训练智能体可以明确做出宏观战略决策，并进一步指导其微观执行此外，虽然会利用一种新型的模拟跨智能体通信机制同时和队友沟通但每个智能体会做出独立的战略决策。作者在流行的 5V5 MOBA 游戲中对模型进行全面评估在与人类玩家队伍（这些队伍在玩家排行榜系统中排名前 1%）的竞技中，由 5 个 AI 智能体组成的队伍达到了 48% 的胜率
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