不好,两群AI打起来了!“幕后主使”是上海交大~

夏乙 若朴 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI

你们这些科学家在干什么!怎么教会AI打群架啦!

成百上千的AI agent,分成两支AI大军对战起来。从动图中还可以看出来,它们的战斗方式并不是简单的平A,包围、游击等等高级战术在这三场AI战役中悉数登场。

战役发生的地点,是上海交大中英联合AI研究小组Geek.ai最新发布的强化学习平台:MAgent

强化学习平台不少,MAgent是一个异类。OpenAI Gym、微软Malmo等等前辈几经改进,却都只能训练一个或者几个智能体,就算它们强调“multi-agent”,最多也不过支持几十个而已。

而在MAgent平台上,可以训练比更多还更多的agent,支持的量级可达到从数百到数百万。开发团队称之为“many-agent”。

量子位暂时按捺住把它翻译成“智能体大军”的冲动,在本文中就叫“群智能体”吧。

把这么多agent放在一起,要研究什么呢?我们先来看一段视频:

搭配BGM看小方块跑来跑去,莫名的燃~

Geek.ai团队说,把成百上万的agent聚集在一个环境中,是为了研究Artificial Collective Intelligence(ACI),也就是AI如何群策群力,创造集体智慧。ACI的研究虽然还很初步,但已经在股票交易、策略博弈、城市交通优化等等领域有所应用。

AI的集体智慧

在上面的视频里,成群的AI聚在一起形成了一个小社会,出现交流、竞争、合作等社会现象,里面的agent个体也会有种种社会行为。

视频就展示了基于MAgent设计的三个群智能体环境:追逐(Pursuit)、采集(Gathering)和战斗(Battle),大致相当于人类老祖宗们常做的三件事:一起打猎、出去摘果子、和另一拨老祖宗打架。

我们可以来看看agent在这三种环境中的行为:

追逐

在追逐环境中,红色智能体代表捕食者、蓝色表示猎物、灰色的是墙。捕食者包围、锁定猎物,接下来就能在攻击时就能得到奖励,而猎物被攻击会受到惩罚。

我们可以看到局部合作行为的出现。经过训练,四个捕食者会合作包围一个猎物,还会在包围猎物时利用墙壁作为辅助。

采集

在采集环境中,红色方块是食物,蓝色的是agent,agent可以互相攻击,吃到(采集到)食物就会获得奖励。有两个选择摆在他们面前:是直接去吃掉食物,还是杀死竞争者独占食物。

于是,竞争出现了。

经过训练,agent在一开始时会选择直接冲过去吃掉食物,如果两个agent相遇,就会尝试杀死对方、独占食物、获得奖励。食物越少,agent越好斗。

战斗

战斗环境,就是我们在文章最开头看到的AI打群架啦。

这其中既有合作又有竞争,红色和蓝色agent分别组成两支军队,杀死对手就能获得奖励,被杀死就会被惩罚。也就是说,agent在这个环境中的任务,是和队友合作去消灭敌军。

这些agent通过简单的自我对局训练,学会了全局和局部策略,包括包围、游击等等。

MAgent详情

在MAgent平台上,每个agent都是一个小方块,带有详细的局部信息,有些还带有全局信息。agent可以移动、旋转、攻击。

它们背后有一个C++引擎,支持多样化的agent,通过简单设置状态空间、行为空间和agent的属性,可以创造出多样的环境。

为了让用户灵活地设计环境,MAgent还提供一种用来描述奖励、agent标志、事件的语言,还支持“与/或/非”逻辑运算。

另外,MAgent还提供一个简单的图形化渲染器,对环境和agent的当前状态进行交互式展示,用户可以拖动、缩放窗口,甚至可以操纵游戏中的agent。

更多详情,可以看看MAgent的论文,或者把代码拿来上手试一试。

论文(将在AAAI-18 Demonstrations Program上展示):

MAgent: A Many-Agent Reinforcement Learning Platform for Artificial Collective Intelligence Lianmin Zheng, Jiacheng Yang, Han Cai, Weinan Zhang, Jun Wang, Yong Yu http://cn.arxiv.org/abs/1712.00600

代码:

https://github.com/geek-ai/MAgent

背后的Geek(们)

这篇论文的共同第一作者,是上海交大的郑怜悯(Lianmin Zheng)和杨嘉成(Jiacheng Yang)。

公开信息显示,今年陈天奇团队发布TVM时,郑怜悯的名字曾出现在致谢名单中。去年上海交大第六届智能车校内赛上,郑怜悯和同学组队获得信标导引组的一等奖。中学时期,郑怜悯还曾获得温州市“小科学家”称号。

郑怜悯和杨嘉成,都是上海交大致远学院(基础学科拔尖学生培养试验计划)2015级计算机科学班的学生。

这篇论文的其他作者还包括,Han Cai、Weinan Zhang(张伟楠)、Jun Wang、Yong Yu(俞勇)。

其中,张伟楠是上海交通大学,计算机科学与工程系助理教授。他的研究兴趣包括机器学习和大数据挖掘,尤其是深度学习和(多智能体)强化学习的架构、机制、训练方法以及在真实场景中的应用。

张伟楠2016年从伦敦大学学院获得博士学位,2011年在上海交大ACM班获得学士学位。他曾在MediaGamma、微软研究院、Google和DERI实习。

Jun Wang是伦敦大学学院的信息系统和数据科学教授。他同时也是一家AI创业公司MediaGamma的联合创始人兼首席科学家,这家公司专注于实时决策。

Jun Wang博士毕业于荷兰代尔夫特理工大学,硕士毕业于新加坡国立大学,学士毕业于南京的东南大学。

俞勇是上海交通大学计算机科学与工程系教授,致远学院计算机科学方向项目主任,也被称为上海交大ACM总教头。

Han Cai的信息量子位没有查询到。

另外补充一个信息,Jun Wang和张伟楠等人,成立了一个名为Geek.AI的团队,这是一个中英联合AI研究小组。

这个研究小组专注于机器学习的高级问题和方法,包括监督/无监督学习(涵盖大多数预测应用,如推荐系统、图像识别和网页排名等),强化学习(涵盖所有决策应用,例如下围棋、自动驾驶、竞拍和智能选股等)。

除了他们两位,小组成员还包括Dell Zhang(张德),伦敦大学伯贝克学院,计算机科学高级讲师。他主要从事机器学习、数据挖掘、信息抽取、NLP、社会网络分析等领域的研究。

OMT

还有一事。

郑怜悯在GitHub上公布了他参与的几个项目,其中有一个Python写成的网页版“狼人杀”,中午没事儿可以试一下~

地址在此:http://wolf-killer.herokuapp.com/

初次登录,需要你填写用户名和密码,如果想下次继续登录,千万记好密码。登录之后就能创建游戏,或者加入房间了。

大概就是下面这个样子。

原文发布于微信公众号 - 量子位(QbitAI)

原文发表时间:2017-12-06

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