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一、会玩王者荣耀AI，真的有用么
估计经常玩王者荣耀的人应该熟悉一个词——王者绝悟。
它是王者荣耀和腾讯AILab团队共同打造战略合作型AI。
在2019年世界者荣耀》世界冠军杯的特设环节，它击败了职业选手赛区联队，一鸣惊人。
当天它还在ChinaJoy进行了504场1V在1场比赛中，面对一群实力雄厚的球员，他们只输了一场，输给了当时国服第一后羿，总胜率高达99.8%
后来，王者绝悟进一步向普通玩家限时开放，去年11月限时开放的20个挑战关卡让每个玩家都意识到王者绝悟的力量。
这么说吧，像王者绝悟一样AI，它通过加强学习机制经历了无数的战斗，一天的训练强度高达人类440年，对自己特别有能力B
我见过任何大风大浪。
能打就会上，打不过绝不刚，抱团支援贼溜，越塔强杀也会。
控制技能的方向和时间极其准确，相互配合无缝，拥有顶级拉扯战术。
_2019年的绝悟将轮流分担塔的伤害▼_
普通人正常打不过，只好去快手等平台搜索一些特殊战术，勉强拿到智极·绝悟标签。
大家纷纷感叹AI现在已经这么强了。
也许很多人都有同样的感知，现在游戏AI发展或多或少受到了当年的影响AlphaGo的影响。
2016年AlphaGoLee与李世玉的战争堪称人机战争的转折点。在此之前，人们不相信机器能胜任围棋等高智商游戏，但事实证明AI
的潜力。
后来AlphaGoMaster一群棋手横扫棋坛Lee那个版本的缺陷弥补了，就没有对手了，柯洁只能投子认输。
到了AlphaGoZero这一代，AI
我们已经放弃了学习人类棋谱的步骤。通过大量的自我战斗，我们可以在短时间内从一个可以瞎走的小白变成一个高级大师，甚至发展出人类从未想过的技巧。
只用了3天，AlphaGoZero赢了李世玉AlphaGoLee踩在脚下，21天就打败了AlphaGoMaster。
也就是说，AlphaGoZero证明，只要人们给出输入规则和目标，程序就可以通过自我游戏不断进步，成为经历过多次战斗的顶流大师。
这种无师自通，自学成才的能力，立刻在学术界和民间掀起了汹涌的浪潮。
这种自我游戏的方法是机器学习理论中的强化学习。
强化学习能解决哪些问题？解决问题的极限在哪里？
研究人员将目光从围棋游戏转向星际争霸Dota这些复杂策略的游戏。
这类游戏比围棋更复杂，因为它们可能包含丰富的图片信息，以及多人战争、战争雾、即时战略、第一人称射击等元素。
所以在开发这种AI多智能体协同策略、不完整信息等技术问题，更具挑战性。
_AlphaStar就是DeepMind团队_
_打造的星际争霸AI▼_
近年来，针对星际争霸，Dota2等不同的游戏AI当然，王者绝悟也是其中之一。
说可能会感到惊讶，但在王者荣耀这样的游戏中，玩家的动作状态空间可以高达10次，远远超过宇宙原子总数的80次。
可想而知，在如此广阔的运算空间里，要做出王者绝悟这样高效准确的决策，挑战有多大。
基于王者绝悟的研究方法和经验，王者荣耀和腾讯AILab还搞了一个AI开放研究平台-开悟。
近日，腾讯举办了一场名为开悟多智能体强化学习大赛的活动
简单来说，这场比赛要求大学师生训练自己mini版“绝悟”，然后导入王者荣耀一决高下。
在比赛中，大学的教授和优秀学生将利用开放平台研究如何使用算法解决方案、多智能解决方案、模型结构设计、加强学习算法设计、奖励函数设计等问题。
比赛模式包括1v1墨家机关道，3v三长平攻防战，规则与我们玩家在王者荣耀中的日常接触一样，先推倒对方水晶的一方获胜。
今年是第二场比赛，去年第一场比赛也用了5场v五梦大乱斗，冠军被中科大收入囊中。
一定有朋友好奇，AI如何通过自我游戏最终学会玩王者荣耀？
看看鲁班7号AI以训练10分钟、1小时、12小时为节点，分别看进化之路AI的水平有怎样的变化。
(在下面的动图中，左上角可以看到小地图，显示红蓝两侧的位置)
训练了10min的AI，此时可以说AI菜得抠脚，好像不知道该怎么办。。。
_10minAI▼_
战争开始时，红蓝两侧的小鲁班AI出了塔之后都非常迷茫，一脸的“我是谁？我在哪？，走来走去，技能也在瞎放。
两分钟后，蓝方的小鲁班跌跌撞撞地走到了兵线附近。(左上角可以看到红方还在迷茫。。。）
这时，蓝方鲁班发现，站在兵线前随意平A可以获得金钱奖励。
而且红方一直没有水晶，蓝方连2、3技能都没有按出来，就已经锁定了胜局。
有趣的是，虽然鲁班不知道主动进攻，但他知道塔会流血。看来他以前经历过很多教训。
据我猜测，通过这场比赛AI你会知道，走中间有兵线的地方，平A就能得到经济。
那么AI经过1h战斗训练后，水平如何？
_1hAI▼_
战局一开始，红蓝双方都开始跌跌撞撞地走到中间。AI已知中间兵线有经济。
红蓝相见特别嫉妒，直接硬刚，蓝方险胜。
看来此时AI还没学会血量少的时候，只知道拿下对方的头就能得到经济。
训练1小时AI终于知道放特殊技能了。，不幸的是，技能2和技能3基本上是盲按，没有一星半的准头。。。
不过相对于10min版本，还是有很大的进步~
最后，蓝方坚定地在小兵的掩护下推塔，虽然红方也知道守塔，显然大势已去，无能为力。
训练了12个小时AI会怎样呢？
战争开始时，红蓝双方迅速在兵线附近狭路相遇，二话没说就喷了。
_12hAI▼_
因为蓝方离小兵太近，中间不小心被兵线吸引，红方获得了优势。
这时大家都会发现这时的AI当血量较少时，我已经学会了撤退，可惜边退边战被喷死。
继续观看比赛，发现AI我也学会了在血量少的时候舔血包，甚至回家加血！
_蓝方鲁班舔血包▼_
_红方鲁班缺血后回家补血_
_满血后回来反杀▼_
而且鲁班2技能的准确性也直线上升，3技能也知道要在兵线和敌人面前释放。
所以，虽然看起来训练了12个小时AI动作还是傻乎乎的，和人类相比意识不好，但相比只学了10分钟的东西。AI强多了。
这是加强学习AI只要规划合理，继续训练就会越来越强大，直到无法成长。
学生需要做的是优化算法，改进算法AI缩短上限AI成熟路径。
在纸上读起来很浅。事实上，只有亲自练习这种算法和模型，我们才能知道书中的公式和理论是如何在现实世界中发挥作用的。
为了让学生好好比赛，王者荣耀和腾讯AILab包圆一切。
需要算力？直接打开云平台，只需上传模型，睡觉练习；想要复制模型吗？随意观看模型对战形成的视频；比赛的底层信息太杂了？将游戏场景和英雄行为直接打包成数据接口，直接调用……
估计很多人好奇了，这种比赛有什么意义么？
想当初，AlphaGo围棋界大杀四方时，有人不屑地说只会下棋AI有什么用？
但四年后，它的年轻一代AlphaFold便在CASP蛋白质结构预测比赛解决了困扰人类50年的蛋白质折叠问题。
许多人评论说，这与诺贝尔奖一样有名，因为它可以从根本上改变许多生物学研究方法。
AlphaFold准确地预测蛋白质如何折叠是如此的离谱，以至于每个人都不敢相信这是真的。
在下面的动图中，绿色是实验测量的蛋白质结构，蓝色是AlphaFold两个蛋白质样本的实验结果几乎与预测结果重叠。
几十年后，人们最初预计实现这这种准确性。
但它突然出现了，就像当年一样AlphaGo一样。
这是偶然吗？也许这也是必然的。
当年研究AlphaGo积累的人才、经验和学术成就，让AlphaFold现在他们已经专注于天体物理、计算化学等基础科学领域。
机器学习竞赛，不断竞争和学习，将图像处理和机器学习推向高峰，我们在生活中接触到面部识别AI捏脸等都沾上了这些成果的光。
现在问题来了，AI学会玩游戏有什么意义？
其实王者绝悟，星际争霸AI
背后的技术问题，包括不完整的信息、多智能协作策略等，可能也可以应用于未来的医疗、智能产业、自动驾驶、智能城市等领域。。。
例如，如果每个红绿灯都被视为一个智能身体，那么这些红绿灯应该如何配合，使交通更加顺畅，减少交通堵塞呢？
虽然这看起来和王者荣耀的场景不一样，但其实是解决的。背后的算法是互通的，是协同策略的问题。
我们也知道，评价AI算法优缺点很难。
例如，我们需要验证自动驾驶技术。如果我们从一开始就建造一辆车或一个真实的场景来验证，那将是非常昂贵和浪费的。
英伟达背后，Google等待公司，甚至是独立开发人员《GTA训练无人驾驶AI。
_B站@XuDongLiang_自动驾驶AI▼_
在游戏验证中，研究人员可以专注于算法，而不用担心平台的建设和成本。
如对游戏进行评价AI研究的意义，类似的感觉，就像果蝇对生物研究的意义一样，因为它们既便宜又方便。
同时，AI研究领域也有一句话下一个AI在复杂的策略游戏中，里程碑可能会诞生。
为了抓住机遇，世界顶尖的科技公司正在探索相应的技术OpenAI一炮而红的OpenAIFive、DeepMi
nd的星际争霸AI{n}AlphaStar、连Facebook也在打造AICherryPi，当然也包括腾讯的王者绝悟。
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_论文中王者绝悟的训练模型▼_
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