看点 《王者荣耀》AI练一天相当于人类练500年，

　　内容关注今年月，《王者荣耀》迎来了一次另类的“更新”，腾讯公布了《王者荣耀》新的系统“觉悟”。这一新的能在一场比赛里打败职业选手。《王者荣耀》是一款游戏，游戏的特点在于“信息量不完备，不存在最优策略”。战争迷雾的存在导致玩家们彼此不知道对方阵营的决策，需要玩家即时捕捉、处理多种信息。所以，能够击败真人玩家的系统是一个巨大的突破。而它的影响可能不会只停留在《王者荣耀》上，这个技术未来或将成为解决许多社会难题的基础。

　　一篇本周发布的论文详细分析了腾讯的AI架构。文章作者认为腾讯的AI“极具拓展性”，因为它能够有效地利用actor-critic算法探索游戏地图和信息，并持续独立优化自己的系统。

 

 

　　像《王者荣耀》这样的即时决策类游戏，所需求的动作指令和微操极其复杂，是传统桌面游戏和街机游戏完全无法比拟的。MOBA类游戏的地图设计也会产生巨大的操作序列空间，每一局游戏都有超过10的18000次方种操作可能性。

　　MOBA的操控“需要从大量、复杂、连续的即时决策到长期决策中不断博弈，一切以最终胜利为目标”——这就意味着AI需要能够同时计划、进攻和防守，能够打出连招、引诱敌人并隐瞒信息，能够争夺中立资源、野怪和防御塔。

　　腾讯的AI架构有四个模块：强化学习机器、AI服务器、分发模块和记忆池。AI服务器负责处理AI模型与游戏物件的互动，它会通过自主学习产生一个当前游戏环境的切片。AI服务器能够从这个切片中选取相关的游戏要素，并以此为依据来预测玩家指令，再将它们传达给游戏核心去执行。游戏核心接下来会输出下一个游戏场景以及相对应的奖励值，这个数值将会影响模型的决策。

　　分发模块与多个AI服务器捆绑在一起，负责收集包含奖励，游戏环境，决策纪律等数据样本，将它们打包压缩并发送至记忆池。记忆池则是一个存储空间，使用一个圆形队列架构来存储数据。

　　最后要说的就是强化学习机器。它是一个分布式的训练环境，使用actor-critic算法来提升规则更新速度与效率。多个强化学习机器同时从记忆池中平行地提取数据，然后通过共享的内存来交流。比如一个组件负责目标选取，而另外一个长短期记忆算法（一种时间递归神经网络）将会建立倾向性，学习释放非指向性技能和能够打出大量伤害的关键连招。

　　腾讯的研究团队将游戏信息和图像全部以数字的形式表现出来。数字化使得AI系统能够从真人玩家的数据中学习，避免它们尝试游戏范围之外的指令——比如试图翻越不可交互的地形。

　　在实验中，论文的作者们使用60万个CPU内核和1064张显卡测试了这个架构，得到了16000个游戏场景。训练AI系统使用一个英雄需要48张显卡和18000个核心，每张显卡每秒处理了近80000个样本数据。简单地说，AI系统打一天等于人类打500年；AI的隐藏分在30个小时内就超过了99%的玩家，在80小时后达到职业玩家水平。

　　这个系统每133毫秒就能执行一个操作，这个反应速度几乎是业余玩家中顶尖的了。8月的China Joy上，腾讯邀请了五位职业选手与“绝悟”对战。尽管这些选手们选择了版本最强的英雄，“绝悟”依然平均每局游戏能拿到五次击杀并仅死亡1.33次。在和普通玩家的2100场对战中，“绝悟”的胜率是99.81%。

　　腾讯近期宣布他们将会开源“绝悟”的架构和算法，以求继续为《王者荣耀》这样复杂的游戏制作AI系统。

　　来源：游戏葡萄

本文文章转载自新浪新闻