专家工程师讲解游戏AI：训练一个机器人，让它像人一样打《毁灭战士》

主讲人介绍：葛诚，腾讯互娱专家工程师，曾参与《怪物猎人Online》项目的研发，先后负责过动画、AI、引擎优化等工作，并担任前端主程。现任职于NEXT技术中心，带领团队探索前沿研究，尤其是AI与游戏开发的结合。

这两年，AI掀起了以Deep Learning（深度学习）为核心的变革，Computer Vision、ASR、自然语言处理（如翻译）、机器人、大数据这五个方面受到了最直接的影响。现在，AI开始向各个垂直领域拓展，比如金融、教育、医疗，包括游戏行业。课程将对比分析Academic AI和Game AI的异同，简述本轮AI变革对于Game Dev的影响，并以ViZDoom为例深入讲解增强学习在Game AI决策中的应用。

以下文字为课程节选内容

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AI对游戏行业的影响

对于游戏行业来说，AI对游戏的影响主要有两方面，一是Experience（体验），另一个是Efficiency（效率）。而AI最直接能提供的一些能力，总结来说有三点，一个是Recognition（识别），第二个是Synthesis （合成），第三个就是Decision Making （决策）。

那么AI的能力怎么样改变我们的体验以及效率呢？比如在体验方面，人像识别、物体识别、物体分割……这些技术被用到了Microsoft HoloLens上面，给大家带来了新鲜的体验。效率方面的变化则更加直接，Super Resolution （超分辨率）就是一个典型的例子：其中的GAN模型可以把一个小分辨率的图像生成大分辨率的图像，并且非常清晰，没有马赛克。在实际应用上，以《王者荣耀》为例，它作为一款手游，游戏的texture（纹理）做得比较小，如果我们想把它推广到海外的steam平台或console平台，就要让这些texture变得更大更清晰。如果我们让美术全部重新画一遍，工作量就会异常庞大，可能要好几个月的时间，但如果用GAN模型，我们就可以直接生成图像。在使用比较好的机器的前提下，一天就可以把所有的texture全部高清化，大大提高了工作效率。

AI方面的新技术不断地涌现和发展，比如Loom.ai的静态照变身技术，可以从一张静态图片中捕捉人物的面部特征。它不仅可以根据一张证件照来生成三维模型，还可以着色，把骨架到皮肤的绑定全部做好。把这个技术应用到游戏中去，比如做社交类游戏，只要有一张照片，玩家就可以让自己的3D形象出现在游戏里，这会是非常有想象空间的一个应用。

ViZDoom竞赛中的AI

ViZDoom竞赛是一项颇有挑战的AI竞赛，仅允许人工智能使用屏幕图像信息进行对战，竞赛主要针对的是机器学习研究，特别是深度强化学习的研究。竞赛分为两个Track：Track1固定地图，固定武器；Track2随机地图，随机武器。规则十分简单：8个Agents在同一场景，进行10分钟的Death Match，至少进行10轮，再根据Frags（=杀敌数量 - 自杀数量）总数定胜负。我们参加了2017年的ViZDoom竞赛，参加的是Track1。

那么，我们是怎么制作这样一个模型，让它像人类一样去打《DOOM》的？这里有两个比较关键的技术，一个是Deep Imitation Learning（模仿学习），第二个就是Deep Reinforcement Learning（强化学习）。这两种技术要解的问题是一样的，都要训练出一个所谓的策略网络，输入一个图像，输出就是具体的按键操作。但不同的是，模仿学习是可以模仿的，开始比较简单；而强化学习不能模仿，开始比较难，但它有一个“指挥棒”叫Reward Function（回报函数），告诉你这个动作是好是坏，因此可以通过一些试错的方式，提升策略网络的准确度。

学术AI与游戏AI的联系和区别

首先看一下Game AI是一个怎么样的问题。比如说《星际》，我们首先有一个大脑，去观测环境，我们要在大脑里生成一个Action Policy进行决策，再把Action输送到环境，并且去影响环境，这个过程就是Game AI Problem。

如果我们要去研究Game AI，首先要把Action Policy分成几类：一类是Fixed Action Policy，这是游戏中最常见的，包括《王者荣耀》里的AI也是Rules Based，就是我们用代码写死的这种AI，这种AI的好处就是可控性非常强；第二类是Less Fixed Action Policy，我们可以用一些Searching Based的方法，比如说像Planner，它更加灵活；第三类是Flexible Action Policy，非常灵活，如果有一些游戏，我们希望它Emergence（浮现性）比较强的话，Machine Learning就能起作用了。后两种其实就是AlphaGo所使用的方法。

对于学术AI和游戏AI的联系，目前基本上是一边倒的情况，学术AI把游戏AI做成一个环境去做研究，比如Board Game里的AlphaGo、腾讯的“绝艺”，这些其实都不是做Game AI，而是在做学术研究，以及RTS Game里比较火的《星际2》、Sports Game里的RobCup竞赛和前面提到的FPS Game里的ViZDoom竞赛，他们都在这方面做了许多工作。反过来，学术AI目前对游戏的影响是比较小的，还属于探索阶段 。

我们这个团队的主要精力就是用来探索这件事情，就是如何将Academic AI用于Game AI？什么样的Game适合用Academic AI？也就是什么样的Game适合用Machine Learning？一般有这几个前提：一个是High Emergence（非常高的浮现性），比如沙盒游戏《Minecraft》就非常适合用Machine Learning的方式来做；另一个是PVP游戏，可以用Imitation Learning或者是Reinforcement Learning把其中的一个人的行为learn出来，然后把它替换掉，替换人就是我们的AI；还有一个是Intuitive Decision-making，就是非常直觉的Decision-making，比如游戏《黑魂》当中背刺时机的AI描述；最后一个是比如AlphaGo面临的围棋、《王者荣耀》的MULTI-AGENT，因为它的Action Space和State Space非常非常大，做搜索是不可能的，需要借助比较先进的Data-Driven，或者自博弈的方式，去进化我们的Boss，这块是非常非常前沿的技术领域。

最后对比一下学术AI与游戏AI的区别：

1、目的不同。游戏AI是为了好玩而聪明，而学术AI是为了聪明而聪明的；

2、用的方法不同。游戏目前主要用的方法还是Rules Based的方法加上一些Heuristic，加上一些启发式的信息，最多就用一些比较简单一点的Planner；而Academic AI现在主流的方法还是Machine Learning；

3、游戏AI是可以Cheating的。我们其实没必要把AI写的那么的复杂，可以通过一些Cheating的方式让AI显得比较聪明，而学术AI是没法Cheating的；

4、游戏AI比较注重Scalable。比如写一套状态机，可以用在各种各样的游戏里，但这对于神经网络来说的话非常困难；

5、游戏里AI的模块所占用的GPU或CPU的时间都是非常有限的，不能太长或太大，而学术AI目前没有这个限制。

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