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2016年AlphaGo诞生之后，短短三年间，星际、Dota2、德州扑克、麻将相继被AI攻克。随着OpenAI Five和AlphaStar血洗天梯竞技场，游戏领域似乎已经被AI完全拿下，不过目前依旧有两个问题尚未解决。

其一是环境的复杂度问题。电子游戏作为「第九艺术」的最大魅力在于虚拟世界对现实世界的仿真模拟。但是，目前AI已攻克的游戏，大部分是运行在2D空间内。即使是3D空间的DeepMind雷神之锤3 AI，也是基于上世代的游戏内核，地图简单、智能体数量少。这里的游戏AI能力能否迁移到现实世界是存疑的。

其二是AI的拟人度问题。现有的游戏AI主要以竞技为目的，追求更高的胜率和段位。但从开发商和玩家的角度，AI并不只是越强越好，还要求越像玩家越好。以射击游戏为例，简单几行代码写出的AI就可以轻松碾压人类，但谁会自讨没趣找一个自瞄锁头的AI对战呢？

基于上述两点，超参数科技（以下简称超参数）认为，具有复杂3D环境、要求多人在线的3D生存类游戏将成为AI的下一大挑战。

在西山居研发中的战术竞技游戏《荣耀之海》中，超参数开发了名为“猎户座α”的AI，并具备了复杂3D环境感知、物资搜索/使用、作战、团队配合等全方位的能力。

问题有多复杂

《荣耀之海》是西山居自主研发的新一代多人在线战术竞技游戏。游戏主打时下最火热的“吃鸡”玩法，百名玩家通过海上与陆上的大逃杀决出胜者。

作为一款3D游戏，复杂度相比一般2D游戏已经上了一个台阶，而吃鸡类游戏的超大地图、百人同局等要素又进一步增加了技术难度。

而具体来说，AI需要处理的挑战包括：

1）实时性与长期性

玩家不仅要做出实时的操作决策，还要做出长期的规划决策，平衡兼顾两者。为了最终获胜，整局游戏通常需要进行30分钟以上，对应的决策步数在7000步以上。

2）非完美信息

在3D游戏中，玩家只能看到一定视角范围内的信息，并且无法看到被障碍物遮挡住的信息。因此，玩家需要有效探索不可见的信息，并具备记忆能力。

3）复杂的状态空间

3D环境比2D环境包括更多的信息，例如带深度的复杂空间结构、庞大的地图（10公里*10公里）、众多的玩家（100人）、丰富的元素（大量建筑、障碍、物资等），对环境感知和探索提出了巨大挑战。

4）复杂的动作空间

玩家需要同时操作移动方向、视角方向、攻击、姿态（站、蹲、趴、跳）、交互（拾取、打药、换弹）等一系列操作，产生复杂的组合动作空间。我们估算离散化后的可行动作数量在10^7这个数量级。

5）战略与战术

玩家需要对瞬息万变的环境和局势做出快速准确的判断，采取丰富的战略和战术，例如火力掩护、拉枪线、抢点、卡毒圈、封烟救援等等。

6）多人博弈

玩家不仅需要与队友进行密切的合作和通信，还需要与其他队伍在资源搜集、武装交火时进行对抗。与两人博弈相比，多人博弈的情况会更加复杂多变。

上述这些难点也是导致行为树AI不可能做出复杂、拟人操作的主要原因。

超参数在本阶段的研究聚焦于一个迷你对局（mini-game）——在230米*230米岛屿上、时限6分钟内、组队2V2，最终存活的一方获胜。除这些限制外，其他游戏元素与完整游戏完全相同。

超参数的实现路径

“猎户座α”采用了深度强化学习方法，从零开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。AI没有使用任何人类玩家的对战数据，完全基于自我对战（self-play）的方式进行学习。

AI观测的状态信息包括玩家/物资的实体信息、深度图、雷达图、小地图，以及宏观标量信息。与人类一样，AI观测到的状态是非完美的——即只能看到一定视角范围内的信息，看不到视野外或是被障碍物遮挡住的信息。

与直接用RGB图像作为特征相比，超参数的方式省去了图像目标检测和识别的过程，专注在AI的决策过程。此外，雷达图和小地图相当于自动驾驶中的高精度地图，深度图相当于深度摄像机捕捉到的信息。

AI的动作输出分为移动方向、水平/俯仰朝向、身体姿态、物资拾取/使用、武器切换、攻击等任务，多个任务可以同时执行，形成巨大的复合动作空间。人类玩家在操作时，会存在反应时间的限制，APM（每分钟操作次数）也会有上限。

为了与人类玩家操作一致，超参数对AI也进行了相应限制。考虑到网络传输延时、特征提取和模型预测的耗时，AI从“观测到1帧状态”到“产生1次动作”需要120ms的延时。在此基础上，超参数额外增加了100ms延时。同时，AI每秒最多执行4次动作、每次最多包含3个动作。

每个AI是一个深度神经网络模型，输入状态信息，输出预测的动作指令。超参数通过Transformer模型处理玩家、物资等实体信息，通过ResNet处理深度图、雷达图、小地图等图像信息，通过MLP模型处理宏观标量信息，然后通过LSTM模型实现记忆能力。

为实现多智能体合作，超参数采用了分布式的策略网络和中心式的价值网络，并引入了策略网络之间的通信机制。

AI模型结构示意图

“猎户座α”的训练在超参数自研的通用分布式强化学习引擎Delta上进行。该引擎通过大量弹性CPU资源产生训练数据，通过GPU资源更新神经网络模型参数，并且可以通过监控组件监控AI的训练过程。在该项目中，“猎户座α”训练一天相当于人类玩家打了10万年。该引擎可以部署在任何公有云上，目前已经支持了多款游戏的AI训练。

分布式强化学习引擎Delta架构示意图

目前达到的效果

我们看到“猎户座α”从零开始逐渐学会了在3D环境中生存所需的全方位能力。

AI学会了通过搜集物资和跑毒来照顾好自己：

AI出生后会快速搜集物资，观察到毒圈外有高级物资时，选择快速出去拾取后再尽快返回安全区。

AI具有避障导航能力，可以通过翻窗快速进出房屋搜集物资。

AI也学会了通过寻找掩体、灵活走位、武器使用等方式，以及记忆等认知能力，在竞争对抗中提升自己的生存能力：

AI在对战中会合理利用掩体，并保持灵活的走位躲避攻击。

进入肉搏后，AI会切换为近战武器，拉开距离后再切换回远程武器。

AI还学会了发挥团队配合的力量，与队友互相掩护，在不同的战斗环境中采取针对性的战略战术，最大化自身优势：

某个AI被击倒后，AI队友立刻实施救援，救活后会帮忙望风等队友打药。

在团队作战中，AI分散站位并拉开枪线，集中火力优先消灭单个敌人。

消灭敌人取得人数优势后，AI强势冲锋，依次经过楼梯进入房间，击杀剩余敌人。

超参数的开发人员也与“猎户座α”进行了多次人机对战测试，包括作为队友和对手。

AI的进化过程

在AI的训练过程中，超参数还观测到了许多与人类生存进化过程相似的地方。

人类在进化过程中，先学会采集食物补充能量、应对恶劣天气，然后学会各种工具的使用，掌握记忆等高级认知能力，进而学会与族群内同伴分工合作、与其他族群竞争对抗。AI通过多智能体的自我训练的方式，也表现出了类似的进化现象。随着训练局数的增加，AI逐渐涌现出了物资搜集、物资使用、空间感知、认知能力和复杂策略等智能行为。

AI的进化过程

下一步的工作

3D生存类游戏给AI研究提出了非常巨大的挑战。尽管我们取得了一定进展，但目前的方案还存在诸多限制和待解决的问题：例如，AI只能在单个岛屿上进行陆战对抗；AI仅在2支队伍之间进行博弈；AI掌握的物资和武器还比较有限。我们将逐步去掉上述限制，最终让AI在完整地图上进行100人的吃鸡对战。