今天要講的內(nèi)容是關(guān)于AI在電子游戲上應(yīng)用的一個(gè)綜述。

魔獸世界在MMORPG游戲歷史上有著舉足輕重的作用，在其他方面的研究里也有著很重要的借鑒價(jià)值。

還記得祖爾格拉布“墮落之血”瘟疫傳染事件嗎，它過(guò)去曾被用于傳染病的研究上。

摘要

電子游戲從出現(xiàn)開(kāi)始就推動(dòng)著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，在過(guò)去的十年里，人工智能（AI）技術(shù)的發(fā)展也離不開(kāi)游戲的研究。作為AI研究絕佳的測(cè)試平臺(tái)，在人工智能方面從古老的棋盤(pán)游戲、之后又到經(jīng)典的街機(jī)游戲、再到2016年AlphaGo戰(zhàn)勝李世石，人工智能Agent都表現(xiàn)卓越。RPG游戲作為網(wǎng)絡(luò)游戲的一支很重要的大軍，勢(shì)必要搭上人工智能的車(chē)重新占領(lǐng)游戲市場(chǎng)。

本文分析了人工智能系統(tǒng)在電子游戲上的發(fā)展歷史以及現(xiàn)有的人工智能游戲的研究方向，提出了人工智能在未來(lái)RPG游戲游戲上的發(fā)展方向，以期對(duì)今后人工智能在游戲上的應(yīng)用的研發(fā)和創(chuàng)新方向給出一定的指導(dǎo)。

關(guān)鍵詞：游戲人工智能、電子游戲、RTS、MOBA、MMORPG

電子游戲一直是人工智能研究和測(cè)試的重要組成部分。在二十世紀(jì)九十年代中期，IBM 的超級(jí)計(jì)算機(jī)「深藍(lán)」數(shù)次擊敗了國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。后來(lái)到了 2011 年，IBM 的沃森人工智能在游戲《危險(xiǎn)邊緣》就擊敗了最優(yōu)秀的人類(lèi)玩家，并展示了 IBM 在自然語(yǔ)言處理的進(jìn)展。2015 年，DeepMind 就開(kāi)始使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)訓(xùn)練人工智能玩一些復(fù)古的雅達(dá)利游戲（Atari games），并使其至少能做得和人類(lèi)一樣好。后來(lái)在 2016 年的三月份，DeepMind 通過(guò)另一種方法訓(xùn)練了 Alpha Go，并擊敗了圍棋世界冠軍李世乭。

在過(guò)去的十年里，人工智能以迅猛的發(fā)展之勢(shì)橫掃計(jì)算機(jī)界，而在有監(jiān)督學(xué)習(xí)的情況下，機(jī)器在圖像識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別能力上，已經(jīng)有預(yù)期的超越了人類(lèi)的認(rèn)知水平。前不久，DeepMind在A3C上發(fā)表的論文中提出了一套UNREAL系統(tǒng)，在Atari游戲合集上的表現(xiàn)得分基本與人類(lèi)玩家持平，而且有的還能超過(guò)人類(lèi)。而阿里的新研究則通過(guò)BiCNet在《星際爭(zhēng)霸》上實(shí)現(xiàn)了多兵種協(xié)同作戰(zhàn)，該實(shí)驗(yàn)證明了這一系統(tǒng)在RTS（Real-Time Strategy Game）游戲上各兵種協(xié)調(diào)全作的有效性，以及指定獎(jiǎng)勵(lì)和學(xué)習(xí)策略存在相關(guān)性。

谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)與暴雪開(kāi)源了星際爭(zhēng)霸2機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，提供了游戲輸入輸出API，DeepMind又做了基于Python的封裝，持續(xù)發(fā)布基于replay的增強(qiáng)學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，此外兩家公司還發(fā)布了上百萬(wàn)幀來(lái)自天梯專(zhuān)業(yè)選手的游戲記錄，這將有助于基于平臺(tái)算法應(yīng)用到不同應(yīng)用上。

之后，研究者們又嘗試使用在AlphaGo Zero中出現(xiàn)的蒙特卡洛樹(shù)搜索等技術(shù)，在MOBA（Multiplay Online Battle Arena Game）游戲——《王者榮耀》上得到展現(xiàn)，證明了該項(xiàng)技術(shù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)可以創(chuàng)建一個(gè)適合《王者榮耀》游戲的有競(jìng)爭(zhēng)力的AI智能體。

MMORPG（Massive Multiplayer Online Role-Playig Game）游戲在過(guò)去的十多年發(fā)展到現(xiàn)在，已經(jīng)處在一個(gè)比較尷尬的狀態(tài)，處于下滑態(tài)勢(shì)。一方面由于游戲快餐化，娛樂(lè)模式呈現(xiàn)井噴，MMORPG又大體復(fù)制從出生就有的游戲模式，使得游戲在創(chuàng)新方面已無(wú)法滿(mǎn)足玩家游戲樂(lè)趣。

然而MMORPG停滯不前的十年正是人工智能發(fā)展的十年，隨著人工智能不斷的發(fā)展，游戲需要由低智能向高智能發(fā)展。以遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的強(qiáng)人工智能將大大提高游戲的智能性。我們基于游戲人工智能在Atari游戲，RTS游戲，MOBA游戲等各類(lèi)游戲上的研究成果，可以預(yù)測(cè)MMORPG游戲也將搭乘人工智能的勢(shì)頭再度引起市場(chǎng)的關(guān)注，而以上的研究成果也將為我們研究人工智能在MMORPG游戲的應(yīng)用提供一定的參考。

1. 游戲人工智能的發(fā)展介紹與分析

1.1 Atrai游戲

1977年，雅達(dá)利（Atari）發(fā)行了自家公司的新一代游戲機(jī)Atari2600，開(kāi)創(chuàng)了現(xiàn)在游戲機(jī)的歷史，同時(shí)也開(kāi)創(chuàng)了強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域在訓(xùn)練端到端的控制策略。《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》中說(shuō)到，使用DQN網(wǎng)絡(luò)來(lái)訓(xùn)練AI智能體，以達(dá)到游戲?qū)W習(xí)策略，這些策略的學(xué)習(xí)是通過(guò)計(jì)算機(jī)理解屏幕像素信息以及積分反饋來(lái)取得效果的，該網(wǎng)絡(luò)最初只有兩個(gè)卷積層，用來(lái)提取圖像特征，然而卻已經(jīng)取得了很大的效果，AI智能體表現(xiàn)了不俗的能力。

2010年，Lange提出Deep auto-encoder用于基于視覺(jué)的相關(guān)控制；

在2011年，Cuccu（Jurgen Schmidhuber課題組）等人做出了與DRL相近的研究；同年，Abtahi等人使用DBN替代傳統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的逼近器；

2012年，Lange提出Deep Fitted Q學(xué)習(xí)做車(chē)輛控制；基于以上發(fā)展，

2013年，Deep Mind團(tuán)隊(duì)在nips上發(fā)表 《Human-level control through deep reinforcement learning》，工作人員在7個(gè)Atari游戲，分別是激光騎士（Beam Rider），打磚塊（Breakout），摩托大戰(zhàn)（Enduro），乓（Pong），波特Q精靈（Q*bert），深海游弋（Seaquest），太空侵略者（Space Invaders），游戲過(guò)程中使用網(wǎng)絡(luò)深層架構(gòu)、學(xué)習(xí)算法，最后AI通過(guò)自學(xué)完成了49種Atari視頻游戲的學(xué)習(xí)，并在23種游戲中擊敗了人類(lèi)職業(yè)玩家。前不久DeepMind團(tuán)隊(duì)結(jié)合之前發(fā)表的論文中的成果，又提出了UNREAL（無(wú)監(jiān)督強(qiáng)化和輔助學(xué)習(xí)/UNsupervised Reinforcement and Auxiliary Learning）代理，在一套57個(gè)Atari游戲全集和擁有13個(gè)級(jí)別的3D迷宮游戲Labyrinth中測(cè)試了一新系統(tǒng)，并在新系統(tǒng)中超過(guò)了人類(lèi)玩家。

從以上Atari游戲中人工智能的發(fā)展看，我們開(kāi)發(fā)的AI已經(jīng)可以自主解決復(fù)雜問(wèn)題，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)代理對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間訓(xùn)練，提高我們的通用學(xué)習(xí)算法，使用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)過(guò)程利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)教電腦玩視頻游戲，可以使計(jì)算機(jī)在一系列復(fù)雜任務(wù)當(dāng)中與人類(lèi)表現(xiàn)相當(dāng)，這是一個(gè)算法的突破點(diǎn)。

1.2 RTS游戲

阿里巴巴和UCL的研究者們新提出了雙向協(xié)調(diào)網(wǎng)絡(luò)BiCNet來(lái)相互交流，通過(guò)評(píng)估-決策方式來(lái)完成星際爭(zhēng)霸戰(zhàn)斗任務(wù)。以RTS游戲《星際爭(zhēng)霸》為測(cè)試場(chǎng)景，設(shè)定任務(wù)為多個(gè)智能體互相協(xié)作試圖擊敗敵人。

為了保證溝通方式有效且可擴(kuò)展，他們引入了多智能體雙向協(xié)調(diào)網(wǎng)絡(luò)（BiCNet），它具有向量化擴(kuò)展評(píng)價(jià)器（actor-critic）形式。驗(yàn)證了BiCNet可以協(xié)調(diào)不同兵種，在不同的場(chǎng)景和兩方智能體數(shù)量任意的情況下正常工作。分析證明，在沒(méi)有手動(dòng)標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)的情況下，BiCNet可以學(xué)會(huì)多種有經(jīng)驗(yàn)的人類(lèi)玩家展示出的協(xié)調(diào)策略。

而且，BiCNet能夠輕松適應(yīng)異構(gòu)智能體任務(wù)。在實(shí)驗(yàn)中，在不同的場(chǎng)景下用該新方法與不同的基準(zhǔn)進(jìn)行了對(duì)比；BiCNet展現(xiàn)出了最先進(jìn)的性能，它具有在現(xiàn)實(shí)世界大規(guī)模應(yīng)用的潛在價(jià)值。

BiCNet是一種利用雙向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架。通過(guò)構(gòu)建矢量化的評(píng)估-決策方式，其中每個(gè)維度對(duì)應(yīng)一個(gè)智能體Agent。Agent之前的協(xié)調(diào)通過(guò)內(nèi)部雙向通信?；诙说蕉藢W(xué)習(xí)，BiCNet可以學(xué)會(huì)多種有效的協(xié)同作戰(zhàn)策略。BiCNet提出了一種強(qiáng)化學(xué)習(xí)與遷移學(xué)習(xí)的方法，從而可以解決星際爭(zhēng)霸中多Agent控制問(wèn)題。

中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化所也在近期提出的一種強(qiáng)化學(xué)習(xí)+課程遷移學(xué)習(xí)的方法，可以讓AI Agent在組隊(duì)作戰(zhàn)過(guò)程中掌握微操作能力，控制多個(gè)單元。該研究定義了一種高效的狀態(tài)表征，提出一個(gè)參數(shù)共享多智能體梯度下降Sarsa(l)(PS-MAGDS)算法訓(xùn)練單元，該方法使用一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為函數(shù)近似器，以評(píng)估動(dòng)作價(jià)值函數(shù)，還提出了一個(gè)幫助單元平衡智能體的移動(dòng)和攻擊。通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)和課程遷移學(xué)習(xí)，智能體Agent可以在星際爭(zhēng)霸的微操場(chǎng)景中學(xué)習(xí)合適的策略。

在中科院的研究中，星際爭(zhēng)霸微操被定義為多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，整個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)范式如圖。

去年第一季度,暴雪和DeepMind開(kāi)源了星際爭(zhēng)霸2的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，這個(gè)平臺(tái)對(duì)于state-of-the-art的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法是極好的測(cè)試平臺(tái)，此外，兩家公司還發(fā)布了上百萬(wàn)幀的來(lái)自天梯上專(zhuān)業(yè)選手的游戲記錄。在新界面里，《星際爭(zhēng)霸 2》的圖形被簡(jiǎn)化以便于機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)進(jìn)行識(shí)別，同時(shí)他們開(kāi)放API，允許系統(tǒng)讀取游戲中的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)原先電腦玩家的部分功能。暴雪還發(fā)布游戲 replay文件數(shù)據(jù)集以供機(jī)器學(xué)習(xí)。

DeepMind的最終目標(biāo)是讓人工智能系統(tǒng)和人類(lèi)玩家一樣，通過(guò)處理視覺(jué)信息理解游戲。同時(shí)研究人員還開(kāi)發(fā)出了一些更加有效的平臺(tái)來(lái)推動(dòng)RTS游戲探索多智能體的控制方向上的發(fā)展，其中包括TorchCraft、ELF和PySC2。

通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)和課程遷移學(xué)習(xí)，我們的AI Agent能夠在星際爭(zhēng)霸微操場(chǎng)景中學(xué)習(xí)到合適的策略，并且在多單元協(xié)作行為上表現(xiàn)出眾。

DeepMind牽手暴雪，意在要讓人工智能征服星際爭(zhēng)霸，而這將為我們解決人類(lèi)生活環(huán)境中的協(xié)同工作提供思路。當(dāng)然我們有望可以先在游戲上應(yīng)用上達(dá)到創(chuàng)新，以推動(dòng)游戲的發(fā)展。

1.3 MOBA游戲

2017年8月，由OpenAI設(shè)計(jì)的bot打敗了Dota2世界頂級(jí)玩家，在人機(jī)匹配賽之前，OpenAI bot接受了一千次比賽的訓(xùn)練，而且bot通過(guò)自我對(duì)弈，可以預(yù)測(cè)其他玩家的下一步操作。

從2017年起，騰訊AI Lab一直致力于MOBA游戲上的AI研究。于是在今年前不久，匹茨堡大學(xué)、騰訊AI Lab等機(jī)構(gòu)提交到ICML。

2018大會(huì)一篇論文，展示了人工智能在王者榮耀中目前的能力。

2006年Remi Coulom首次介紹了蒙特卡洛樹(shù)搜索（MCTS）并在2012年由Browne等人在論文中進(jìn)行了詳細(xì)的介紹。最近幾年，MCTS在游戲AI的領(lǐng)域引起了廣泛關(guān)注。而在近日的研究中，研究者們提出了一種新方法，在訓(xùn)練中充分發(fā)掘MCTS的局部特性，迭代更新所有狀態(tài)的全局策略。其主要貢獻(xiàn)為：

（1）提出了一個(gè)基于批量MCTS的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，利用子節(jié)點(diǎn)鑒別器通過(guò)之前的樹(shù)搜索結(jié)果進(jìn)行更新生成更強(qiáng)大的樹(shù)搜索；

（2）提供了方法的復(fù)雜度分析，表明足夠大的樣本規(guī)模和充分的樹(shù)搜索可以使估計(jì)策略的性能接近最優(yōu)；

（3）基于反饋的樹(shù)搜索算法的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)在MOBA游戲《王者榮耀》上，且表現(xiàn)良好；

在《王者榮耀》的測(cè)試中，研究者添加了游戲內(nèi)建的AI狄仁杰作為基準(zhǔn)，選擇六個(gè)內(nèi)建AI狄仁杰能夠打敗的射手類(lèi)英雄來(lái)對(duì)抗測(cè)試對(duì)手，在游戲中英雄對(duì)敵人造成傷害或者戰(zhàn)勝敵人時(shí)，都會(huì)得到金幣，經(jīng)過(guò)對(duì)決，智能體在對(duì)決完成后金幣比例總成達(dá)到一個(gè)高的值，表明其性能良好。

這項(xiàng)研究表明，MCTS已在人工智能領(lǐng)域取行成果，證明這項(xiàng)技術(shù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)可以創(chuàng)建一個(gè)適合MOBA游戲的有競(jìng)爭(zhēng)力的AI智能體。這在某一種程度上提供了MOBA高階AI智能體的可能性。

1.4 MMORPG

1.4.1 MMORPG發(fā)展歷史

1980年第一款MMORPG（大型多人聯(lián)機(jī)角色扮演）游戲誕生——《凱斯邁之島》，后該類(lèi)游戲逐漸進(jìn)入玩家視野，從上世紀(jì)90年代末《網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)世紀(jì)》、《無(wú)盡的任務(wù)》到2004年在全球發(fā)售運(yùn)營(yíng)的《魔獸世界》。

但是由于游戲市場(chǎng)的更迭以及各種類(lèi)游戲?qū)κ袌?chǎng)的逐漸分成，使得MMORPG在近年光環(huán)褪去，早在2010年，以《魔獸世界》為例，從曾一度擁有1200w續(xù)費(fèi)玩家降到了780w，而且由于MMORPG游戲研發(fā)費(fèi)用高昂，普通小型公司無(wú)法應(yīng)付資金的巨大壓力，而且大型公司則是由于多年市場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)不愿承擔(dān)高額風(fēng)險(xiǎn)來(lái)?yè)Q取該類(lèi)型游戲的新鮮血液，導(dǎo)致MMORPG運(yùn)轉(zhuǎn)狀況不佳，難以繼續(xù)吸引大量新的玩家。

Trion Worlds的《時(shí)空裂隙》和EA的《星球大戰(zhàn)：舊共和國(guó)》都曾希望復(fù)制《魔獸世界》的成功模式，然而創(chuàng)新的玩法以及更高的智能體系統(tǒng)在沒(méi)出現(xiàn)之前，舊模式始終無(wú)法玩家的游戲性。

《魔獸世界》截止目前仍然是最成功的MMORPG，2010年付費(fèi)用戶(hù)和收入到達(dá)峰值后，標(biāo)志著歐美網(wǎng)游市場(chǎng)MMORPG開(kāi)始走下坡路。

1.4.2 人工智能在MMORPG上的創(chuàng)新思路

基于Atria視頻游戲，RTS戰(zhàn)略游戲，以及MOBA對(duì)戰(zhàn)游戲上算法的研究，將該算法思路運(yùn)用到魔獸世界插件系統(tǒng)中，人工智能體在通過(guò)玩家操作進(jìn)行訓(xùn)練，采用合適的以上算法訓(xùn)練智能體插件，再通過(guò)玩家對(duì)戰(zhàn)進(jìn)行實(shí)操，從而提供一套自學(xué)習(xí)的插件系統(tǒng)，智能插件系統(tǒng)將會(huì)輔助玩家進(jìn)行預(yù)判，游戲決策以及團(tuán)隊(duì)決策等任務(wù)，這將成為游戲應(yīng)用的一個(gè)創(chuàng)新設(shè)計(jì)。

2. 應(yīng)用與創(chuàng)新實(shí)踐

分析AI算法在MMORPG應(yīng)用上的可行性:

首先World of Warcraft API是Blizzard WoW客戶(hù)端提供的一套Lua函數(shù)與工具集，可以使用戶(hù)與游戲客戶(hù)端進(jìn)行交互，同時(shí)用戶(hù)操作的數(shù)據(jù)可以通過(guò)接口獲取到；

其次，Lua作為一門(mén)輕量而快速的腳本語(yǔ)言，功能在高級(jí)動(dòng)態(tài)語(yǔ)言中十分完備，對(duì)C API以及線程安全的VM支持，非常適合于處理業(yè)務(wù)邏輯； 本應(yīng)用的幾個(gè)難點(diǎn)在于：

（1）如何通過(guò)WoW API收集用戶(hù)操作以產(chǎn)生可用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；

（2）如何將可用的訓(xùn)練的數(shù)據(jù)運(yùn)用到算法中，從而產(chǎn)生訓(xùn)練結(jié)果以及結(jié)果回傳；

（3）如何進(jìn)行訓(xùn)練算法的改進(jìn)，提供完整的適用于玩家插件需求的結(jié)果數(shù)據(jù)； 最后，訓(xùn)練算法基于C++實(shí)現(xiàn)，Lua在C/C++上的數(shù)據(jù)傳遞以及封裝上都比較方便，又魔獸世界又有開(kāi)放的Lua腳本API，這將為該強(qiáng)化學(xué)習(xí)的系統(tǒng)在其上應(yīng)用提供了保障。

3．總結(jié)與展望

基于星際爭(zhēng)霸等游戲的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，使得游戲多智能體能夠進(jìn)行合作，以達(dá)到人類(lèi)玩家微操的效果，這種強(qiáng)化學(xué)習(xí)以及遷移學(xué)習(xí)的方法，在Atari視頻游戲，RTS戰(zhàn)略游戲，MOBA對(duì)戰(zhàn)游戲上的可行性得到了初步的證明。

而MMORPG游戲，特別是魔獸世界，在即時(shí)戰(zhàn)略系統(tǒng)上也可以使用相同的原理，基于魔獸世界插件的開(kāi)放接口，可以將該訓(xùn)練模型用于魔獸團(tuán)隊(duì)?wèi)?zhàn)略插件系統(tǒng)中。

這樣的一次嘗試將機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練系統(tǒng)運(yùn)用到MMORPG游戲中，這將進(jìn)一步肯定AI算法在游戲中的應(yīng)用，將有利于創(chuàng)造更完善的游戲AI系統(tǒng)，增加更智能的Boss體，以及更加智能的戰(zhàn)斗游戲策略，以此來(lái)提高游戲體驗(yàn)。

以上

這篇文章是寫(xiě)在2018年的12月，雖然已經(jīng)過(guò)去三年時(shí)間，但從現(xiàn)在看AI的熱度仍然只增不減，AI對(duì)于MMORPG游戲的應(yīng)用仍在探索階段。近階段比較火熱的“元宇宙”概念，與MMORGP也有著千絲萬(wàn)縷的關(guān)系。我堅(jiān)信，MMORPG游戲也會(huì)借助“元宇宙”創(chuàng)造綻放出更加閃耀的光芒。

參 考 文 獻(xiàn)

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