說起 MOBA 類手游，想必大家都能想到王者榮耀。它近日又有了新動作。11 月 28 日騰訊宣布，旗下騰訊 AI Lab 與王者榮耀聯合研發的策略協作型 AI “絕悟” 推出升級版本 “絕悟 “完全體。 目前，“絕悟 “背后采用的創新算法突破了 AI 的英雄上限，英雄池數量也從 40 個增至 100 + 個。創新算法能夠讓 AI 完全掌握所有英雄的所有技能，同時應對高達 10 的 15 次方的英雄組合數變化，幾乎覆蓋人類玩家能夠選出的組合。另一技術亮點則是優化了禁選英雄（BanPick，簡稱 BP）博弈策略，能綜合自身技能與對手情況等多重因素派出最優英雄組合。 相關研究已被 AI 頂級會議 NeurIPS 2020 與頂級期刊 TNNLS 收錄，兩篇論文的一作均為騰訊的 Deheng Ye（葉德珩）。

同時，“絕悟” 完全體版本已在王者榮耀 App 限時開放。各榮耀玩家可以上線與之對戰，體驗時間為 11 月 14 日至 30 日，絕悟在 20 個關卡的能力不斷提升，最強的 20 級于 11 月 28 日開放，接受 5v5 組隊挑戰。

AI 策略：紅方 AI 鎧大局觀出色，繞后蹲草叢扭轉戰局 積少成多，自古英雄出少年

王者榮耀中，最吸引人的稱號是：“全能高手”。想要獲得它卻很難，你需要在五個職業中（對抗路、中路、發育路、游走、打野）都擁有 4 個紫色熟練度英雄。但因為練習時間與精力限制，很少有人能精通所有英雄。 而 “絕悟”技術團隊一年內讓 AI 掌握的英雄數從 1 個增加到 100 + 個，完全解禁英雄池，此版本因此得名 “絕悟完全體”。 那么 “絕悟完全體” 是怎樣做到的呢？ 我們知道，從零學會單個陣容易如反掌，但面對多英雄組合時就難如登天。在對戰中，因為地圖龐大且信息不完備，不同的 10 個英雄組合應該有不同的策略規劃、技能應用、路徑探索及團隊協作方式，這將使決策難度幾何級增加。并且，多英雄組合也帶來了 “災難性遺忘” 問題，這使得模型容易邊學邊忘，是長期困擾開發者的大難題。

為了應對上述問題，技術團隊先引入 “老師分身” 模型，讓每個 AI 老師在單個陣容上訓練至精通，再引入一個 AI 學生模仿學習所有的 AI 老師，最終讓 “絕悟” 掌握了所有英雄的所有技能，成為一代宗師。 同時，團隊還制定了長期目標，就是要讓 “絕悟” 學會所有英雄的技能，且每個英雄都能達到頂尖水平。為此他們在技術上做了三項重點突破： 首先團隊構建了一個最佳神經網絡模型，讓模型適配 MOBA 類任務、表達能力強、還能對英雄操作精細建模。模型綜合了大量 AI 方法的優勢，具體而言： 1. 在時序信息上引入長短時記憶網絡（LSTM）優化部分可觀測問題； 2. 在圖像信息上選擇卷積神經網絡（CNN）編碼空間特征； 3. 用注意力（Attention）方法強化目標選擇； 4. 用動作過濾（Action Mask）方法提升探索效率； 5. 用分層動作設計加快訓練速度； 6. 用多頭值估計（Multi-Head Value）方法降低估計方差等。

圖 | 網絡架構 其次，團隊借用圍棋的思路，采用了 CSPL（Curriculum Self-Play Learning，課程自對弈學習），能夠有效拓寬英雄池，讓 “絕悟 “掌握所有英雄技能。 CSPL 是一種讓 AI 從易到難的漸進式學習方法，具體有以下幾個步驟： 1．“老師分身” 模型：挑選多組覆蓋全部英雄池的陣容，在小模型下用強化學習訓練，得到多組 “老師分身” 模型； 2．遷移模型：蒸餾，把第一步得到的多個模型的能力遷移到同一個大模型中； 3．隨機陣容的強化訓練：在蒸餾后的大模型里，隨機挑選陣容繼續強化訓練和微調。通過多種傳統和新穎技術方法的結合，實現了在大的英雄池訓練，同時還能不斷擴展的目標。

圖 | CSPL 流程圖。任務由易到難，模型從簡單到復雜，知識逐層深入。 實驗結果表明，使用 CSPL 方法擴展英雄池有明顯優勢，能夠在非常有效地減少訓練時間，同時保持良好的效果。

圖 | 實驗結果 最后，團隊還搭建了大規模訓練平臺 —— 騰訊開悟（aiarena.tencent.com）。該平臺依托項目積累的算法經驗、脫敏數據及騰訊云的算力資源，為訓練所需的大規模運算保駕護航。目前，開悟平臺于今年 8 月對 18 所高校開放，未來希望為更多科研人員提供技術與資源支持，深化課題研究。 排兵布陣，致人而不致于人

作為團隊的大腦，教練在整個比賽中都起到了非常重要的作用。無論是在 BP 環節（禁選英雄）的選擇，還是陣容的壓制上面，稍有不慎就為給對手帶來先天優勢，造成 “致于人” 的局面。因此，“絕悟” 要取得勝利就必須找到一個能排兵布陣的 AI 教練。

目前，簡單的做法是選擇貪心策略，即選擇當前勝率最高的英雄。這針對單個英雄而言或許可以，但王者榮耀有上百個英雄，任意英雄間都有或促進或克制的關系，只按勝率選擇很容易被對手針對，更需要綜合考慮敵我雙方、已選和未選英雄的相關信息，最大化己方優勢，最小化敵方優勢。 受到圍棋 AI 算法（Alpha Go）的啟發，團隊使用蒙特卡洛樹搜索（MCTS）和神經網絡結合的自動 BP 模型來解決這一問題。 MCTS 方法包括了選擇、擴張、模擬和反向傳播四個步驟，會不斷迭代搜索，估算出可選英雄的長期價值。在這其中模擬部分最耗時，所以團隊用估值神經網絡替代該環節，加快了搜索速度，這樣能夠又快又準地選出具備最大長期價值的英雄。要提到的是，圍棋等棋牌類游戲結束就能確定勝負，但 BP 結束只到確定陣容，還未對戰，所以勝負未分。因此團隊利用絕悟自對弈產生的超過 3000 萬條對局數據訓練出一個陣容勝率預測器，用來預測陣容的勝率。勝率預測器得到的陣容勝率又被用來監督訓練估值網絡。

圖 | 蒙特卡洛搜索樹 除了常見的單輪 BP，AI 教練還學會了王者榮耀 KPL 賽場上常見的多輪 BP 賽制，該模式下不能選重復英雄，對選人策略要求更高。為此，團隊引入多輪長周期判定機制，在 BO3/BO5 賽制中可以全局統籌、綜合判斷，做出最優 BP 選擇。訓練后的 BP 模型在對陣基于貪心策略的基準方法時，能達到近 70% 勝率，對陣按位置隨機陣容的勝率更接近 90%。 至此，強兵加軍師的組合，使得 “絕悟” 成為了不折不扣的一代宗師。

除了上述的 RL（強化學習）算法外，團隊還開發了 SL（監督學習）算法，針對大局觀和微操策略同時建模，讓絕悟同時擁有優秀的長期規劃和即時操作，達到了非職業玩家的頂尖水平。

相關技術成果曾在 2018 年 12 月公開亮相對戰人類玩家。其實，團隊對于監督學習的研發一直在持續進行中。今年 11 月 14 日起開放的絕悟第 1 到 19 級，就有多個關卡由監督學習訓練而成。

從研究方法上看，監督學習對于 AI 智能體的研發有很高的價值。 1.“更像人”：通過挖掘人類數據預測未來的監督學習是通常是研發游戲 AI 的第一步，并在眾多視頻游戲上取得較好效果。比如在明星大亂斗等復雜電子游戲中，純監督學習能也學到達到人類高手玩家水平的 AI 智能體。 2. 多種深度學習的結合：監督學習能復用為強化學習的策略網絡，如 AlphaGo 就是監督學習結合強化學習。 3. 節約訓練時間：同時適當地插入監督學習可以縮短強化學習探索時間，比如 DeepMind 的星際爭霸 AI AlphaStar 就用監督學習做強化訓練的隱含狀態。

圖 | 網絡架構 應用上述諸多優點，“絕悟 “可以實現一系列效果：訓練快，在 16 張 GPU 卡上只需幾天，而強化學習則需幾個月；拓展能力強，能完成全英雄池訓練；使用真實玩家的脫敏數據，配合有效采樣，產出的 AI 行為上會更接近人類。 隨著 AI 在游戲世界的發展，它們在數據的記憶和處理方面的優勢能夠進一步體現出來。那么如何利用 AI 來強化自己的隊伍，或許是當下游戲教練需要思索的問題。 -End-

原文標題：登上NeurIPS 2020：騰訊AI聯合王者榮耀推出“絕悟”完全體

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責任編輯：haq