复盘《星际2》人机大战：职业高手首次被AI击败 5分钟就溃退

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复盘《星际2》人机大战：职业高手首次被AI击败 5分钟就溃退

2019 年 1 月 25 日 腾讯科技

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来源 / 量子位（ID：QbitAI）

作者 / 边策栗子夏乙

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5分36秒的战斗后，LiquidMaNa打出：GG。

DeepMind开发的全新AI程序AlphaStar，在今天凌晨的《星际争霸2》人机大战直播节目中，轻松战胜2018 WCS Circuit排名13、神族最强10人之一的MaNa。

实际上，AlphaStar以10-1的战绩，全面击溃了人类职业高手。

战败的不止MaNa，还有另一位高手TLO。

人工智能在《星际争霸2》上的进步速度，远远超过了此前外界的预期。毕竟与下围棋这件事相比，星际2要难得多。

在围棋世界，动作空间只有361种，而星际2大约是10²⁶。

与围棋不同，星际玩家面对的是不完美信息博弈。“战争迷雾”意味着玩家的规划、决策、行动，要一段时间后才能看到结果。

这意味着，AI需要学到长远的布局谋篇的策略能力。

即便如此，AlphaStar最终还是学会了如何打星际2。即便此次黄旭东保持克制、谁也没奶，但既定的事实已经无法更改。

直播进行到一半，就有网友在他的微博下留言：比国足输伊朗还惨。

尽管10战连败，人类职业高手仍然对人工智能不吝称赞：不可思议。MaNa说，我从AI身上学到了很多。以及，今天最后一局MaNa也为人类争取到了仅有的胜利！

赛后，TLO的说法跟李世乭输给AlphaGo后很像。他说：相信我，和AlphaStar比赛很难。不像和人在打，有种手足无措的感觉。他还说，每局比赛都是完全不一样的套路。

为什么AI这么强？别的先不展开讲，这里只说一个点。其实在比赛之前，AlphaStar的训练量，相当于打了200年实时对抗的星际2。

总而言之，谷歌DeepMind历时两年，终于让人工智能更进一步，AlphaGo有了新的接班人AlphaStar。

DeepMind CEO哈萨比斯说，AlphaStar的技术未来可用于预测天气、气候建模等需要very long sequences的应用场景。

一次里程碑意义的战斗，落下帷幕。

一次人类的新征程，正式开场。

AlphaStar：10-1

实际上，今天的人机大战主要内容并不是直播，而是回顾人机大战的结果。简单交待一下相关信息，比赛在Catalyst地图上进行，这张地图中文名叫“汇龙岛”。

图上设置了很多隘口和高地，网友说，这张图群龙盘踞，大战一触即发，官方称“能创造出许多有意思的进攻路径和防守阵形”。

游戏版本是去年10月的4.6.2，双方都使用神族（星灵）。

第一场比赛，发生在去年12月12日。

AlphaStar对TLO。

第一局人类选手TLO开局两分钟后就率先发难，不过AlphaStar扛下来，并且逐渐扭转了战局，迅速累积起资源优势。

5分钟左右，AlphaStar以追猎者为主要作战单位，开始向TLO发起试探性的攻击。并且在随后的时间里，持续对TLO展开骚扰，直至取胜。

DeepMind介绍，比赛中，实际上AlphaGo的APM比TLO要低。AlphaStar的APM中值是277，而TLO的APM中值是390。而大部分其他bot的APM，都高达几千甚至数万。

前三局基本都是这样。TLO说第四局就像换了个AI一样，打法完全变了，很接近典型神族打法。

当然，他又输了。这个感觉没错，其实他每次对阵的AI都不一样……

最后的结果是0-5，TLO一局没赢。不过他说：如果我多练练神族，我能轻易打败这些AI。毕竟TLO这些年一直主要在练虫族。

五局比赛打完，DeepMind团队为了庆祝喝了点酒，产生了一个大胆的想法：

再训练训练，和玩神族的职业选手打一场。

于是，快到圣诞节的时候，他们请来了Liquid的神族选手MaNa。

第二场比赛，发生在去年12月19日。

据说，MaNa五岁就开始打星际了。

在对战MaNa之前，AlphaStar又训练了一个星期。双方展开较量之前，MaNa只知道TLO输了，不知道是5-0，而且，明显没有TLO上次来那么紧张。

面对神族最强10人之一，DeepMind认为比赛会很精彩，但对胜利没什么自信。

双方第一局对决，AlphaStar在地图的左上角，MaNa在右下。4分钟，AlphaStar派出一队追猎者，开始进攻。基本上算是一波就推了MaNa。

正如开始所说，5分36秒，MaNa打出GG。

然后第二局也输了。这时候MaNa紧张起来，第三局决心翻盘。7分30秒，AlphaStar出动了一支大军打到MaNa家，MaNa GG。

最精彩的是第四局，MaNa的操作让现场解说叹为观止，他自己赛后也坦言”真是尽力了“。但最后，他的高科技军团在一群追猎者的360度包围下，全灭。MaNa打出了GG。

而且，AlphaStar完成360度包围这一高难度操作时，APM只有250左右。

第四局全程：

需要说明的是，其实在这局比赛中，AlphaStar的APM几乎已经失控，几度飙到1000多。量子位抓到了一些这样的瞬间。

MaNa说，输了好失望，我能出的单位都出了，最后输给了一群追猎者？他还说，AlphaStar的微操太厉害了。incredible。跟AI学东西，这种经历挺好。

人类扳回一城

今天的直播的最后，是现场的表演局（Exhibition game），直播MaNa对战AlphaStar。

在这场比赛中，MaNa采用了一种更激进的打法，一开局就造了更多的农民（探机），这说不定是上个月刚刚跟AlphaStar学来的战术。

12分钟后，MaNa一路拆掉AlphaStar的各种建筑，击败了无法打出GG的AlphaStar。

总算是帮人类挽回一些颜面。

这场比赛，全程在此：

另外DeepMind也放出了全部11局对决的视频，有兴趣可以前往这个地址查看：

https://deepmind.com/research/alphastar-resources/

之前的10局比赛，DeepMind还拍成了一个纪录片。

解读AlphaStar

DeepMind和暴雪周三发出预告后，热情的网友们就已经把各种可能的技术方案猜了一遍。

现在答案揭晓：

AlphaStar学会打星际，全靠深度神经网络，这个网络从原始游戏界面接收数据(输入)，然后输出一系列指令，组成游戏中的某一个动作。

再说得具体一些，神经网络结构对星际里的那些单位，应用一个Transformer，再结合一个深度LSTM核心，一个自动回归策略(在头部)，以及一个集中值基线(Centralised Value Baseline)。

DeepMind团队相信，这个进化了的模型，可以为许多其他机器学习领域的难题带来帮助：主要针对那些涉及长期序列建模、输出空间很大的问题，比如语言建模和视觉表示。

AlphaStar还用了一个新的多智能体学习算法。

这个神经网络，经过了监督学习和强化学习的训练。

最开始，训练用的是监督学习，素材来自暴雪发布的匿名人类玩家的游戏实况。

这些资料可以让AlphaStar通过模仿星际天梯选手的操作，来学习游戏的宏观和微观策略。

最初的智能体，游戏内置的精英级(Elite)AI就能击败，相当于人类的黄金段位(95%)。

而这个早期的智能体，就是强化学习的种子。

在它的基础之上，一个连续联赛(Continuous League)被创建出来，相当于为智能体准备了一个竞技场，里面的智能体互为竞争对手，就好像人类在天梯上互相较量一样：

从现有的智能体上造出新的分支，就会有越来越多的选手不断加入比赛。新的智能体再从与对手的竞争中学习。

这种新的训练形式，是把从前基于种群(Population-Based)的强化学习思路又深化了一些，制造出一种可以对巨大的策略空间进行持续探索的过程。

这个方法，在保证智能体在策略强大的对手面前表现优秀的同时，也不忘怎样应对不那么强大的早期对手。

随着智能体联赛不断进行，新智能体的出生，就会出现新的反击策略(Counter Strategies)，来应对早期的游戏策略。

一部分新智能体执行的策略，只是早期策略稍稍改进后的版本；而另一部分智能体，可以探索出全新的策略，完全不同的建造顺序，完全不同的单位组合，完全不同的微观微操方法。

早期的联赛里，一些俗气的策略很受欢迎，比如用光子炮和暗黑圣堂武士快速rush。

这些风险很高的策略，在训练过程中就被逐渐抛弃了。同时，智能体会学到一些新策略；比如通过增加工人来增加经济，或者牺牲两个先知来来破坏对方的经济。

这个过程就像人类选手，从星际争霸诞生的那年起，不断学到新的策略，摒弃旧的策略，直到如今。

除此之外，要鼓励联赛中智能体的多样性，所以每个智能体都有不同的学习目标：比如一个智能体的目标应该设定成打击哪些对手，比如该用哪些内部动机来影响一个智能体的偏好。

而且，智能体的学习目标会适应环境不断改变。

神经网络给每一个智能体的权重，也是随着强化学习过程不断变化的。而不断变化的权重，就是学习目标演化的依据。

权重更新的规则，是一个新的off-policy演员评论家强化学习算法，里面包含了经验重播(Experience Replay)，自我模仿学习(Self-Imitation Learning)以及策略蒸馏(Policy Distillation)等等机制。

为了训练AlphaStar，DeepMind用谷歌三代TPU搭建了一个高度可扩展的分布式训练环境，支持许多个智能体一起从几千个星际2的并行实例中学习。每个智能体用了16个TPU。

智能体联赛进行了14天，这相当于让每一个智能体都经历了连打200年游戏的训练时间。

最终的AlphaStar智能体，是联赛中所有智能体的策略最有效的融合，并且只要一台普通的台式机，一块普通的GPU就能跑。

AlphaStar打游戏的时候，在看什么、想什么？

上图，就是DeepMind展示的AI打游戏过程。

原始的观察里数据输入到神经网络之中，产生一些内部激活，这些激活会转化成初步的决策：该做哪些操作、点击什么位置、在哪建造建筑等等。另外，神经网络还会预测各种操作会导致的结果。

AlphaStar看到的游戏界面，和我们打游戏时看到的小地图差不多：一个小型完整地图，能看到自己在地图上的所有单位、以及敌方所有可见单位。

这和人类相比有一点点优势。人类在打游戏的时候，要明确地合理分配注意力，来决定到底要看哪一片区域。

不过，DeepMind对AlphaStar游戏数据的分析显示，它观察地图时也有类似于人类的注意力切换，会平均每分钟切换30次左右关注的区域。

这，是12月打的10场游戏的情况。

今天直播中和MaNa对战的AI，就略有不同。

连胜之后，DeepMind团队总会有大胆的想法冒出来——他们迭代了第二版AlphaStar，这一版和人类观察地图的方式是一样的，也要不停选择将视野切换到哪，只能看到屏幕上视野范围内的信息，而且只能在这个范围内操作。

视野切换版AlphaStar经过7天训练，达到了和第一版差不多的水平。

不过，这个版本的智能体原型还是在今天的直播中输给了MaNa，成为了10-1里的1。

DeepMind对他们的AI仍然充满信心，他们在博客中说，这个智能体只训练了7天，希望能在不久的将来，能测试一个完全训练好了的视野版智能体。

现在，AlphaStar还只能玩神族。DeepMind说，他们为了在内部测试中减少训练时间和变量，决定先只玩一个种族。

不过，这不代表它就学不会其他种族。同样的训练流程，换个种族还是一样用。

星际界的樊麾和带路党

这次人机大战背后，有很多人的努力，我们这次重点介绍三个人。

首先是AlphaStar的两个人类对手。

TLO是一位德国职业星际2选手，原名Dario Wünsch，1990年7月13日出生。现在效力于职业游戏战队Liquid。

之前TLO有个称号：随机天王。星际2的公测阶段，他使用哪个种族都得心应手，不过后来，TLO开始逐渐专攻于虫族。

根据官方公布的数据，TLO在2018 WCS Circuit排名：44。

国内关于TLO的资料，不少都是几年前的对战，现在TLO应该已经在自己职业生涯的末期，可以算是一位久经沙场的老将。

MaNa是一位出生于波兰的职业星际2选手，原名Grzegorz Komincz，1993年12月14日出生，目前也效力于Liquid。

与TLO相比，MaNa是一个正值当打之年的选手。

而且，他更擅长的是神族。尽管他打出GG的速度更快……

MaNa去年获得WCS Austin的第二名。根据官方公布的数据，他在2018 WCS Circuit排名：13。

MaNa和TLO和AlphaStar的对战，发生在去年12月。地点在伦敦，就是DeepMind的总部。这不禁让人想起当年AlphaGo的故事。

AlphaGo名不见经传时，也是悄悄把樊麾请到了伦敦，然后把樊麾杀得有点怀疑“棋”生。然后开始向全世界公布突破性的进展。

TLO和MaNa，应该就是星际2界的樊麾了吧。

第三个是AlphaStar的教父：Oriol Vinyals。

他是DeepMind星际2项目的核心负责人。我们在此前的报道里介绍过他。1990年代，十几岁的Oriol Vinyals成了西班牙《星际争霸》全国冠军。

他之所以玩这款科幻策略游戏，是因为比其他打打杀杀的游戏更需要动脑子。维纽斯说：“没上大学之前，这款游戏就让我在生活中怀有更强的战略思维。”

Vinyals的战略思维的确获得了回报：在巴塞罗那学习了电信工程和数学之后，维纽斯去过微软研究院实习，获得了加州大学伯克利的计算机博士学位，接着加入谷歌大脑团队，开始从事人工智能开发工作，然后又转入谷歌旗下DeepMind团队。

他又跟“星际争霸”打起了交道。

但这一次不是他亲自玩，而是教给机器人怎么玩。在人工智能成为全球最优秀的围棋选手后，星际成为了下一个攻克目标。

AI打星际的意义

早在2003年人类就开始尝试用AI解决即时战略（RTS）游戏问题。那时候AI还连围棋问题还没有解决，而RTS比围棋还要复杂。

直到2016年，“阿尔法狗”打败了李世石。DeepMind在解决围棋问题后，很快把目光转向了《星际2》。

与国际象棋或围棋不同，星际玩家面对的是“不完美信息博弈”。

在玩家做决策之前，围棋棋盘上所有的信息都能直接看到。而游戏中的“战争迷雾”却让你无法看到对方的操作、阴影中有哪些单位。

这意味着玩家的规划、决策、行动，要一段时间后才能看到结果。这类问题在现实世界中具有重要意义。

为了获胜，玩家必须在宏观战略和微观操作之间取得平衡。

平衡短期和长期目标并适应意外情况的需要，对脆弱和缺乏灵活性的系统构成了巨大挑战。

掌握这个问题需要在几个AI研究挑战中取得突破，包括:

博弈论：星际争霸没有单一的最佳策略。因此，AI训练过程需要不断探索和拓展战略知识的前沿。

不完美信息：不像象棋或围棋那样，棋手什么都看得到，关键信息对星际玩家来说是隐藏的，必须通过“侦察”来主动发现。

长期规划：像许多现实世界中的问题一样，因果关系不是立竿见影的。游戏可能需要一个小时才能结束，这意味着游戏早期采取的行动可能在很长一段时间内都不会有回报。

实时：不同于传统的棋类游戏，星际争霸玩家必须随着游戏时间的推移不断地执行动作。

更大的操作空间：必须实时控制数百个不同的单元和建筑物，从而形成可能的组合空间。此外，操作是分层的，可以修改和扩充。

为了进一步探索这些问题，DeepMind与暴雪2017年合作发布了一套名为PySC2的开源工具，在此基础上，结合工程和算法突破，才有了现在的AlphaStar。

除了DeepMind以外，其他公司和高校去年也积极备战：

4月，南京大学的俞扬团队，研究了《星际2》的分层强化学习方法，在对战最高等级的无作弊电脑情况下，胜率超过93%。

9月，腾讯AI Lab发布论文称，他们构建的AI首次在完整的虫族VS虫族比赛中击败了星际2的内置机器人Bot。

11月，加州大学伯克利分校在星际2中使用了一种新型模块化AI架构，用虫族对抗电脑难度5级的虫族时，分别达到94%（有战争迷雾）和87%（无战争迷雾）的胜率。

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