感谢阅读腾讯AI Lab微信号第138篇文章。本文将介绍腾讯AI Lab「开悟」平台为「世界大学生数智竞技邀请赛」提供技术支持,向全球大学生提供AI竞技舞台。
3月18日,在第31届世界大学生夏季运动会倒计时100天之际,「世界大学生数智竞技邀请赛」正式启动(以下简称「邀请赛」)。该邀请赛由大运会执委会主办、腾讯承办,将邀请国内外顶尖高校共同参与,为全球大学生提供一个AI科技和电子竞技的交流舞台。
本次邀请赛是大运会节点内首次设立的数智竞技类项目,由腾讯AI Lab与王者荣耀联合打造的「开悟」AI开放研究平台提供技术支持。平台为赛事提供高质量研究资源、全栈打通的闭环科研验证环境及优质高效的辅助管理服务;算力方面,腾讯云遨驰异构计算平台作为全球领先的异构加速引擎,为本届AI大赛全程提供资源及技术支持。
启动仪式现场,官方发布了《成都大运会数智竞技》主题视频,并举行了成都大运会执委会与腾讯的合作签约仪式。成都市委常委、市政府常务副市长、党组副书记、成都大运会执委会副主席刘筱柳女士出席并致辞,成都市政协副主席、成都大运会执委会副主席、机关党组书记韩轶参与启动大赛,成都大运会执委会工作部及腾讯公司相关领导共同出席见证。
腾讯新文创总部自2020年落户成都,不断探索区域科技创新、文化创新,与城市的整体力量合作。本次大赛是正是立足成都,讲好科技故事的又一创新实践,通过与互联网企业的协作以及连接新型数字文化载体,推动建设人工智能开放交流的「科技+体育」新体系。
刘筱柳常务副市长在致辞中表示,成都大运会既是体育竞技的舞台,也是文化和科技交流的舞台,通过打造更开放、创新的人工智能文化交流体系,彰显成都大运会文化和科技交流平台的特性,彰显城市开放、包容、乐观的特质。希望通过高水平的人工智能竞技,让更多年轻人关注科技、传承文化。
腾讯副总裁兼西南区总经理蔡光忠表示:「我们希望,世界范围内越来越多的青年,通过参与人工智能竞技和交流,关注前沿科学技术的应用和升级,为行业的发展、科技的创新乃至社会的进步贡献更新鲜更富有朝气的澎湃力量。」
首设AI赛道
为全球大学生打造科研竞技舞台
此次邀请赛面向全球,汇聚清华大学、耶鲁大学、多伦多大学、香港科技大学、墨尔本大学、埃因霍芬理工大学等十多所顶尖高校AI团队,进行AI技术博弈,推动跨国青年人才交流。
在「开悟AI多智能体强化学习赛道」中,参赛的12支队伍参赛将在限定时间、资源条件下,在《王者荣耀》游戏测试环境中进行强化学习实践,开发、测试,提升人工智能在复杂环境中的多维度决策水平,并基于《王者荣耀》玩法规则进行博弈验证。这一创新赛道将有望促成「人工智能+体育」发展的新形态。
「运用王者荣耀在人工智能和电子竞技领域的沉淀,助力成都大运会建设科技大运、智慧大运,搭建充满青春活力的世界大学生数智竞技交流平台,让更广泛青年群体能够感受到数智竞技所蕴含的体育精神。」腾讯天美L1工作室总经理、《王者荣耀》项目执行制作人黄蓝枭如是说道。
通过「开悟」平台,腾讯AI Lab及王者荣耀团队向业界开放其AI科研经验及实验资源,以及「王者荣耀」这一高复杂度、高挑战性、强协作性的复杂游戏实验环境。平台助力学界面对算法、数据、算力、场景四大挑战,促进学界在多智能体强化学习这一研究难度高、应用场景广的前沿议题中取得更多进展,促进AI加速服务与社会治理和产业升级,在医疗、工业制造等多变、复杂的真实环境中发挥更大作用。
过去三年中,开悟平台多次以「AI+游戏」为切入点,携手高校与研究机构共同推动多智能体研究发展,包括先后举办了两届「开悟」多智能体强化学习大赛,吸引国内20余所顶级高校学子同台竞技;携手北京大学、电子科技大学、清华大学、中国科技大学等高校合作开发课程,进一步普及多智能体强化学习教育。
借助开悟平台,腾讯AI Lab和王者荣耀希望联动更多有兴趣的高校和学者参与,共同在游戏环境中探讨和研究业界难题,并寻找AI新技术覆盖更多场景的可能性,如医疗、工业、农业、交通等现实场景,及全真互联网等助力产业互联网的应用。
AI+游戏
从虚拟迈向真实
自2018年起,腾讯 AI Lab 持续投入多类「AI+游戏」研究,并取得业界领先成果:策略协作型AI「绝悟」攻克MOBA、FPS、RTS、3D开放世界等多类游戏,相关论文深受学界认可,与王者荣耀团队合作打造的「王者绝悟」更以其世界领先的能力,亮相三年来广受社会各界关注;棋牌AI「绝艺」取得4项世界围棋大赛冠军,现担任中国国家围棋队训练专用AI,并持续探索象棋、麻将等不同研究方向。
同时,团队也在探索AI在游戏产业全链路应用,用AI提高游戏开发效率、打造新玩法、辅助游戏平衡性测试等。AI迈向全新挑战的每一步,都让它离解决现实问题、科技向善的大目标更近一步。
作为探索通用人工智能技术的研发基件,开悟平台在「绝艺」、「绝悟」算法研究过程中作出突出贡献,且其行业领先技术和经验,如模型自动参数优化、自动架构搜索等,及研发效能提升经验,已成功迁移到医疗病理AI研究过程中,大幅提升算法性能及工程效能。未来团队将持续拓展AI前沿技术在医疗等场景的应用空间。
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