说人话教AI打游戏,Facebook开源迷你版星际,成果登上NeurIPS

还能这么玩

鱼羊 发自 凹非寺

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

怎么教AI打游戏呢?当然是直接下指令啦。

告诉AI造农民,基地就开始唰唰往外吐农民:

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△下方英文指令:创造新农民

指挥农民挖矿造兵工厂,一句话同样搞定:

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发现敌方大龙,当然是直接开打啊:

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前线打得欢,经济也不能落下:

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这是来自Facebook AI的MiniRTSv2,不以微操取胜,它能用自然语言教会AI如何玩转实时战略游戏。

这项研究登上了NeurIPS 2019,代码、模型、数据集均已开源

自然语言指导即时战略

MiniRTSv2是一款专为人工智能研究而设计的精简策略游戏。在游戏中,玩家需要指挥弓箭手、大龙和农民等单位打爆对手老巢。

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虽然要比DOTA2,星际争霸这样的商业游戏简单得多,但MiniRTSv2依然是一款复杂的即时战略游戏。

开局同样是一张隐藏地图。

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AI必须考虑到大型状态-动作空间带来的复杂情况,协同不同的兵种,并根据对手的行动调整战略布局。

与AlphaStar这样直接模仿人类策略的AI不同,在MiniRTSv2中,Facebook AI尝试了一条新的路径,让AI先用自然语言生成计划,再交由单独的模型执行操作。

也就是说,这是一个分层决策的过程。系统通过两个AI模型来执行任务,一个负责不断观察游戏状态,并用自然语言给出指令,即指导网络;另一个需要解读指令并执行决策,即执行网络

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在游戏环境的每个时间步骤上,观察编码器会对每个游戏对象(游戏单位,建筑物或资源)的空间位置和非空间内部状态进行编码。

这一编码器会为每个单位,资源生成单独的特征向量。

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之后,辅助编码器会帮助AI学习其他全局游戏的属性特征。

这些特征既会被用到执行网络中,也会被用到指导网络中。

为了训练这个框架,Facebook收集了5392个游戏的数据集,这些游戏都由两人协同进行,一人指挥,一人操作。数据集包含了76000种人类配合情况,涵盖了广泛的策略。

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两种模型都在有监督的情况下训练。

由于用来训练指导网络的数据集来自于人类语言,指导网络并不能直接形成原始的指令句,所以AI不得不学习推理,“理解”自然语言,而后制定战略计划并予以实施。

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并且,这一模型不仅能生成自然语言命令,还能结合上下文阅读理解。

神奇的是,这么一通折腾,AI真的变强了。

不仅能像人类一样给出合理的指令,比如说何时造农民,何时造飞龙,在与用其他方法训练的AI对手对战的时候,基于NLP的AI胜率达到了57.9%

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One More Thing

另辟蹊径,用自然语言来教AI打游戏,并不是研究人员们一时心血来潮的小娱乐。

使用自然语言来作为分层决策的辅助手段,实际上是在推助人工智能利用和理解自然语言能力的提升,使其能够应用于更加广阔的场景,例如,如何让AI更好地适应不熟悉的任务和环境。

此外,这项研究或许也能催生出更懂人类口头或书面指令的AI系统,从而使残障人士能够更容易地使用各种现代电子设备。

玩转游戏,只是AI的第一步。

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△微软为专门为残障玩家设计Xbox无障碍控制器

传送门

Facebook博客:

https://ai.facebook.com/blog/-teaching-ai-to-plan-using-language-in-a-new-open-source-strategy-game/

论文地址:

https://arxiv.org/pdf/1906.00744.pdf

项目地址:

https://github.com/facebookresearch/minirts

数据集:

https://drive.google.com/file/d/1jwagQN_Gdd83SylQEmnS3JYPomsyCsft/view

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