星际虫王IA退役2年搞AI,现在自叹不如了

 2022-06-13 12:20:47    13  

金磊 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

这年头,直播讲AI,真算不上什么新鲜事。

但要是连职业电竞选手,都开播主讲呢?

星际虫王IA退役2年搞AI,现在自叹不如了

没开玩笑,是真事。

这位讲AI的主播,就是那个《星际争霸2》的虫王——IA

星际虫王IA退役2年搞AI,现在自叹不如了

然后,他讲AI的画风是这样的:

星际虫王IA退役2年搞AI,现在自叹不如了

但有一说一,讲AI毕竟还是一件严谨的事儿。

IA的这波操作,怕不是在搞什么噱头吧?

我们不妨一同来扒一扒。

职业电竞玩家,为什么要做这么一件事?

其实,IA能够开直播讲AI,并不是没有“资本”。

首先他本身就是理工科背景出身,毕业于华中科技大学

而且早在2年前,IA就从电竞圈,一个超大跨步迈进了AI圈——以游戏顾问的身份加入商汤集团X实验室,而如今,他已经成为了一个全职的决策AI研究员。

时隔两年,IA这一次在直播间的亮相,并不是简单地陈述“自身历练”过程。

而是直接搬出了一系列成果

自己训练出来的AI已经落地,可以挑战《星际争霸2》复杂的场景,更可以直接对战顶级水平玩家了!

相关训练平台、针对星际2环境的训练代码已经开源了!

千亿算力训练出的职业级AI模型也可以免费访问!这也是目前开源界能接触到实力最强的星际2 AI模型

至于为什么要搞这么一件事,IA阐述了自己的理由:

完成未竟之志 。

星际虫王IA退役2年搞AI,现在自叹不如了

从IA在《星际争霸2》的职业生涯来看,他的巅峰是中国的冠军。

但很遗憾的是,IA并没有实现问鼎世界冠军的梦想。

而通过训练AI智能体,让它能够越发地向自己的实力靠拢,打造另一个“AIIA”,甚至是能够做到超越自己。

或许,这也是一种实现自我理想的方式。

不仅如此,在实现梦想之上,IA在更早的是时候也曾透露过他对电竞AI的希冀:

我希望做到的是从AI模仿人类出发,再到人类去模仿它;我希望AI真正拓展人类的认知,拓宽人类的想象力。

从结果上来看,现如今IA确实离这样的梦想更近了一步。

这时你会问了,之前不是经常有“AI在《星际争霸2》中战胜人类”的消息吗?

确实不假。

但在IA看来,在《星际争霸2》中AI并没有完全战胜人类:

目前还没有AI,能够在《星际争霸2》中完胜人类最强的选手。

而想让AI完胜人类,还有两方面的问题亟待解决。

第一就是种族的问题。

星际虫王IA退役2年搞AI,现在自叹不如了

从上面的天梯测试图中不难看出,同样的AI在玩虫族时候的表现是最弱的;但虫族在人类玩家手上,那可是强得一批。

原因在于虫族是一个被动防守的种族,这就体现到了AI随机应变能力方面的不足。

第二就是最优策略的问题。

从现在人和AI对战的事实情况来看,只要人类跟AI过上几招,很快就能找到它的“套路”,然后对其进行击破。

因此,AI通过训练找到的最优策略,很显然并不是最优解。

既然问题和困难如此重重,IA训练出来的AI又达到了怎样的水平呢?

DI-star,了解一下。

这是专门为《星际争霸2》开发的大规模游戏AI分布式训练平台。

目前,DI-star已经在虫族上达到了宗师级别(Grandmaster)水平。

话不多说,来看下IA在直播间放出的结果。

例如在与台湾省职业选手Rex的对战过程中,DI-star靠精细的微操建立前期优势

星际虫王IA退役2年搞AI,现在自叹不如了

而与前世界冠军Scarlett的对战中,DI-star能使用出女王前压这样的人类不常见战术出奇制胜

星际虫王IA退役2年搞AI,现在自叹不如了

不难看出,DI-star已然在对战过程中的决策层面上开始大放异彩。

那么接下来的一个问题就是:

DI-star是怎么炼成的?

IA在直播过程中,也没有对这个问题做任何遮掩,而是直接将重要的步骤“抛”了出来。

从整体来看,主要分为两个过程。

监督学习和强化学习。

首先,就是监督学习

时间拨回到2020年年初,当DI-star项目正式开始启动时,团队总共也只有三四个人,而IA正式在这个时间以星际2游戏顾问的身份加入商汤。

体验过星际2的玩家都知道,每一场对决都需要经历“采集资源”、“生产单位”和“战斗”的过程。

而三者之间又环环相扣,需得是有足够的智谋,才能做到“运筹帷幄,决胜千里”。

星际虫王IA退役2年搞AI,现在自叹不如了

起初,他们经历了一个非常痛苦的解决bug过程,用团队自己的话来描述,就是“几乎训练不出来任何哪怕有正常操作的AI”。

所以对于DI-star来说,先要做的就是需要去学习,反复观摩人类的高质量对战录像。

为此,商汤X实验室共用到了16万场ZVZ(虫族对虫族)的录像,版本跨度为4.8.2到4.9.3。

2020年7月,团队的AI终于迎来了与人类的首胜,但对手也只是一位刚学习星际2的研究员。

星际虫王IA退役2年搞AI,现在自叹不如了

但若仅仅是这般“蹒跚学步”,DI-star的分数也只是能达到3000多分,离战胜人类顶级玩家的目标遥之甚远。

因此,商汤X实验室认为,关键的第二个过程就是强化学习

在他们看来:

AI通过监督学习有了基础学习能力之后,需要通过互相之间的大量对战,提升自己的水平。

而在经过大约1亿局的对战后,到了2021年的6月份,DI-star第一次战胜了IA自己。

星际虫王IA退役2年搞AI,现在自叹不如了

在接下来的时间里,IA就带着“AI版的自己”,边训练边寻找各大人类国手玩家切磋较量。

于是,就这么一步一步,DI-star最终拥有了能够挑战世界级选手的实力。

整个过程下来,在看着DI-star一点一滴“成长”的过程中,团队也有自己的经验总结:

星际的整个状态空间太大,AI在训练过程中,有很多的局面都是没经历过的,在这些罕见局面就会出现不会应对的情况,所以在与AI对战的过程中,只要你打的天马行空、不按套路出牌就行了。

因此,也可以发现电竞AI研究的难点和重点,一方面是增强AI的泛化能力,做到像人类一样抽象地思考问题;另一方面是希望能够超越人类的认知,做出比人类更优的决策。

但除此之外,这个过程中的两个关键数据还需被放大关注——

“16万场录像”“1亿局对战”

单是从数字上就能体现出AI训练所需要的资源和时间之大了。

但IA却在直播说:

达到这样的水平,DI-star相比其它模型,所需要的时间和资源反倒会更少。

而之所以能解锁这样的技能,是因为在DI-star之下,有一个十分强劲的“动力”系统,源源不断地输出能量——SenseCore AI大装置

它可以说是商汤引擎的底层架构了,可以类比为整个引擎夯实有力的地基。

具体而言,先从算力角度来看,商汤通过结合AI芯片以及AI传感器,构建了亚洲最大的人工智能智算中心(AIDC)。

这个AIDC预计能够产生每秒3.74百亿亿次浮点运算的总算力,相当于一天处理时长达到23600万年!

除此之外,从平台角度来看,AI大装置打通了从数据处理、模型生产、模型训练、高性能推理运算,以及模型部署等等各个环节。

而且不同于其它厂商采用开源工具,商汤这“一整套”都是自研的,具备更强的适配性,更利于模型的部署和应用。

至此,DI-star为何能够快、准、狠地被“调教”出来,就有了清晰的眉目。

显然,在商汤的眼里,决策智能是非常重要的。

至于原因,从商汤近几年的发展历程变化中,就可以得到清晰的答案。

决策智能——AI行业的下一代增长动力

过去几年时间中,商汤在计算机视觉的感知层面做了大量的技术积累,赋能了诸如传统安防、金融、内容鉴别与生产等诸多领域。通过感知能力,解析了大部分的图片和视频,一定程度上提高了行业的智能化和自动化程度。

但随着感知的能力越来越强,信息的维度越来越高,这就为运营、控制、决策类的问题的提升带来了更多的可能性,但是要求也越来越高。

例如自动驾驶行为控制、开放场景的资源运筹与调度、城市级交通的信号灯控制、车辆的调度和管理、封闭空间人流的优化、大规模活动时人力的调度等等。

而在这种情况,决策型AI便起到了关键作用。正如商汤智慧决策与游戏(ADG)事业部总经理兼高级研究总监刘宇曾提到的观点:

无论从技术的发展,还是从市场和消费者的需求来讲,AI不仅要“能听懂看懂”这个世界,更要有自己的“决策能力和想法”。而在诸如游戏、资源调度、城市管理等部分开放决策类问题上AI已经超越了人,甚至专家的能力,需要决策型的AI提供相关辅助,从而走通最终的价值闭环。

事实上,决策型AI已经在互联网行业中证明是具备显著的商业价值,例如它能够在数据积累成熟的银行、零售等行业率先落地,完成职业增强或替代从而实现降本增效。

而商汤ADG事业部也在利用自身研发优势,积极布局面向企业的通用决策任务SaaS平台、智慧运营服务等产品。

由此可见,从传统AI的感知智能,向更具挑战和难度的决策智能跃迁,已然成为科研、产业等领域发展的一个大趋势。

这也就不难理解商汤为何要发力于此了。

One More Thing

在这次的直播中,IA还为网友们送上了一波“福利”——DI-star项目已开源

而且是个人PC、1060TI显卡就能带得动的那种哦。

不仅如此,DI-star所属的决策智能平台OpenDILab也对大家进行了开源。

感兴趣的朋友们可以戳下方链接去试试了(有保姆级教程哦)~

DI-star开源地址:

https://github.com/opendilab/DI-star

— 完 —

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