RTS人工智能研究的历史

在过去十年中,研究人员已经从单独研究RTS游戏的不同人工智能技术,转变为更加复杂的游戏中的合作与竞争,不同的技术进行了对比。为了使这项工作取得成功,以下条件是必要的:

• 为研究人员开发和评估机器人开放的API

• 比赛使研究人员能够比较不同的技术

• 重放学习算法用于培训

• 人类对手评估机器人的表现

这些条件大部分是在2009年发布了母巢战API的,但是这个平台的封闭性让研究人员对AI系统的训练过程实现自动化具有挑战性。随着星际争霸2开放环境的公布,研究人员将有很大机会在RTS游戏中开发具有专家级性能的系统。以下是我认为在实现这一目标方面重要的一些事件。如果还有其他重要事件,请在评论部分留言。

1998年

“星际争霸1”发行

“星际争霸”于1998年3月发行,同年11月发行了“扩张包”。“星际争霸”成为全球热门游戏,并在韩国引发了专业的游戏场景。

Freecraft

在星际争霸之前,魔兽争霸II在1995年发行。“魔兽争霸II”的一个复制品于1998年首次以“Freecraft”的名义发行,后来更名为Wargus。克隆是建立在Stratagus游戏引擎上的。Freecraft是RTS AI研究的一个重要项目,因为许多最初的工作使用Wargus作为试验台。

2001年

游戏AI的学术兴趣游戏AI

的开创性文章之一是John Laird和Michael van Lent 在2001年AI Magazine杂志上发表的文章Human-Level AI's Killer Application Interactive Computer Games。这是一篇重要的文章,因为它是AAAI的首批出版物之一,它将实时游戏视为AI研究的优秀环境。它也有助于改变学术研究者的思路,试图运用现有的游戏方法,而是考虑构建新的,专门的游戏方法。

2002年

“魔兽争霸III”发布

“ 魔兽争霸III”的一个重要功能是高度可扩展的地图编辑器,它被用来创建独特的内容,比如DOTA的初始版本。地图编辑器也有一些脚本功能可以用来编写自定义AI。然而,以这种方式创作的AI仅限于一张地图,而脚本语言仅向作者提供了一部分命令。一些研究人员能够在这个框架内实现他们的AI技术,但是不可能测试不同的机器人。

2003年

作为人工智能测试平台提出的RTS游戏

Michael Buro和Timothy Furtak 在2003年发表了一篇文章,声称RTS游戏提出了许多需要解决的新问题,以构建人类智能体。他们还提出开发一个开放源码的RTS游戏引擎,可供AI研究机构使用。

“星际争霸”中的状态估计

2004年

ORTS发布 第二年,Michael Buro发布了开源RTS引擎ORTS的第一个版本。游戏有能力在图形和非图形模式下运行,使机器人能够在数千场比赛中快速训练。使用ORTS的主要挑战之一是虽然有一个用于玩家的界面,但是游戏中没有专业的人类玩家可以评估机器人。

第一Wargus研究

Freecraft被改名为Wargus,使用Stratagus游戏引擎。Wargus的主要优势之一是它是开源的,为研究人员开发了一个他们想要探索的技术的平台。Wargus面临的一些挑战是缺乏分析重播,缺乏积极的玩家基础以及有限的网络代码来测试机器人对方。马克Ponsen是第一个研究人员发表了一个文章使用Wargus作为AI试验台。

蒂尔特建议

一个在2004年提出的AI项目是蒂尔特系统,这是一个AI框架,为多个游戏标题提供了一致的API。该系统的目标之一是使研究人员能够为一款游戏构建人工智能,并将所学知识转移到新游戏中。例如,Wargus中学到的领域知识可能适用于其他RTS游戏。我在这个讨论中加入了TIELT,因为DeepMind和Blizzard协作的结果之一就是API和可能的示例数据集。对于这个API来说,不要对AI如何操作做出假设是很重要的。TIELT面临的挑战之一是它没有提供直接访问游戏状态的能力,这限制了可以利用它的AI技术的数量。这个系统的许多目标现在在Facebook的ELF平台上实现。

TIELT建筑[阿哈和Molineaux,2004]

2005年

Warge

Wargus中的强化学习很快成为研究人员构建RTS AI的环境。2005年,研究人员开始探索强化学习等技术,这是AlphaGo使用的策略之一。在Wargus工作最终开始停滞不前,因为不同的研究人员不能相互评估工作,而是依赖于性能与硬编码脚本的小集合。

2006年

第一届ORTS大赛

2005年,第一届ORTS AI大赛揭晓,此次大赛在斯坦福举行的AIIDE 2006大会上进行。在第一场比赛有4项,竞争的规模每年增长,直至2009年结束。

2007年

ICCUP推出

的国际网络杯是一个第三方托管服务器梯星际。这个服务器对于人工智能的研究很重要,因为你可以在这个服务器上运行机器人,但不是官方的暴雪服务器。这台服务器的另一个好处是它为玩家提供了一个可以用来轻松沟通他们技能的信件分数。例如,2010年我认真玩的时候,我最多只是一个D +玩家。

2008年

第一次“星际争霸AI研究”

虽然之前在“星际争霸”上发表过一篇文章,但是我知道的第一篇关注于为“星际争霸”开发人工智能的文章发表于2008年。谢和孙建立了一个模型来预测玩家正在制作的结构和单位开采数以千计的回放。

星际争霸中的构建顺序预测

2009年

Brood War API发布

2009年,我发现了一个名为BWAPI(Brood War API)的谷歌代码项目,它提供了对星际争霸的程序化访问。该库使用第三方DDL工具将API注入StarCraft运行时,并公开了一组用于调用游戏内函数的钩子。从那时起,该项目的贡献者规模已经增长,并已被移植到多种语言。它现在托管在GitHub上,并有一个Java版本。

2010年

“星际争霸2”发布 于2010年,“星际争霸II”的“自由之翼”发布,竞争激烈的“母巢之战”现场持续活跃数年。2013年发行的“虫群之心”和“虚空遗产”于2015年发布。

首届“星际争霸”大赛 第一届“星际争霸” AI比赛在2010年的艾迪德大赛上进行。主赛事由伯克利主教团队赢得。比赛还展示了一场人机对战的比赛,其中人类选手很容易击败AI对手。

加州大学伯克利分校主教团队

2011年

第二届AIIDE星际争霸大赛阿尔伯塔 大学的戴夫·丘吉尔获得了第二届及以后迭代的AIIDE星际争霸赛的所有权。他写了一个比赛框架来自动运行锦标赛,并改变了一些规则来促进协作,比如要求提交是开源的。

学生星际争霸AI锦标赛 第二场星际争霸AI锦标赛已经开始,重点是提交学生。锦标赛与年度大会没有关系,每年都会举行几次锦标赛。

https://sscaitournament.com/

2013年

StarCraft BroodWar Bots阶梯 Krasi0 为星际争霸机器人开发了一个现在全天候运行的阶梯系统。这为研究人员评估不同的AI方法提供了一个环境。

2014年

星际争霸2自动化玩家 Matt Webcorner展示了一个星际争霸II机器人可以通过拦截DirectX命令来建立,以便推断游戏状态。这种方法的一个主要限制是机器人只能访问当前显示在屏幕上的游戏状态。

2016年

AlphaGo击败Lee Sedol

2016年3月,DeepMind的AlphaGo系统击败了 Go世界冠军Lee Sedol。胜利之后,许多人认为星际争霸是DeepMind尝试的下一个挑战。

Facebook加入 2016年,来自Facebook的AI研究人员开始使用“星际争霸”作为强化学习测试平台。他们在“星际争霸”上发表了一篇关于微观管理的文章。机器人参加了2017年AIIDE竞争,但它的学习方式是跑赢通过更多地聚焦在脚本机器人。

BlizzCon公告

在BlizzCon 2016年,DeepMind 宣布他们正在与AI开放框架上的暴雪合作。Google和Facebook正争先恐后地打造出一款能够实现专业星际争霸游戏的机器人。

2017年

星际争霸II API发布 暴雪于8月9日发布了用于编写僵尸的星际争霸II API。一个车间还宣布了创作机器人。


原文发布于微信公众号 - 奇点(qddata)

原文发表时间:2018-02-05

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