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騰訊 AI Lab 與王者榮耀聯合研發的策略協作型AI，“絕悟”首次開放大規模開放：5月1日至4日，玩家從王者榮耀大廳入口，進入“挑戰絕悟”測試，“絕悟”在六個關卡中的能力將不斷提升，用戶可組隊挑戰“絕悟”。這不是騰訊 AI Lab首次大展伸手了，例如去年“中信證券懷”世界智能圍棋公開賽的冠軍就是來自于騰訊AI Lab的“絕藝”。

本次在王者榮耀上線的“絕悟”真的是令人覺悟，筆者做為老的DOTATER，MOBA類游戲的水平，自認還是相當不錯的，不過親測了幾局，始絡不能在路人匹配的情況下通過第三關。“絕悟”的1v1版本曾在2019年的China Joy上開放，在與頂級業余玩家的 2100多場，AI勝率為 99.8%，此次是“絕悟” 5v5 版本首次公開。如果以后掛機隊友都能用“絕悟”托管，那估計今后匹配到掉線玩家的隊伍，是做夢都要笑醒吧。

在柯潔等人類頂尖棋手紛紛敗于AlphaGo后，AI已經破解了圍棋的難題，大面積目前多人在線戰術競技類游戲（MOBA）成為測試和檢驗前沿人工智能的復雜決策、行動、協作與預測能力的重要平臺。

比如在去年的DOTA頂級賽事TI8上，在OpenAI與世界冠軍OG戰隊之間的一場DOTA2比賽上，AI戰隊以2：0完勝了人類冠軍。雖然筆者認為OG在TI8上奪冠不太有說服力，去年的LGD和Liquid比OG厲害，不過AI在兩場比賽中，尤其在第二場15分鐘就完成戰斗，展現的強大到碾壓的能力令人驚嘆。

但是到OpenAI的MOBA游戲的AI模型是有限定條件的，不允許人類選手選擇幻影長矛手及分身斧等幻象、分身類道具，雖然王者榮耀游戲中不涉及此類情況，但是與棋類游戲相比，MOBA類游戲的AI模型至少在以下幾個方面是完全不同的。

一、復雜度：

王者榮耀的正常游戲時間大約是20分鐘，一局中大約有20,000幀。在每一幀，玩家有幾十個選項來做決定，包括有24個方向的移動按鈕，和一些相應的釋放位置/方向的技能按鈕。王者峽谷地圖分辨率為130,000×130,000像素，每個單元的直徑為1,000。在每一幀，每個單位可能有不同的狀態，如生命值，級別，黃金。同樣，狀態空間的大小為10^20,000，其決策點要玩大于棋類游戲。

二、信息不對稱：

MOBA類游戲中一般都有視野的范圍，這造成了信息的對稱，也就是說AI無法像棋類游戲一樣獲得全部的對局信息。

三、團隊配合：一般如王者榮耀等MOBA類游戲都是5V5的集體類游戲，那么整個團隊需要有宏觀的策略，也需要微觀的精細執行。

在游戲的各個階段，玩家對于決策的分配權重是不同的。例如在對線階段，玩家往往更關注自己的兵線而不是支持盟友，在中后期階段，玩家應關注團戰的動態。每個AI玩家對隊友的配合操作納入計算范圍，這將提高計算量。

四、獎勵函數難以制訂：

MOBA類游戲到比賽的最后時刻存在懸念，不像棋類游戲中吃子或者提子等獎勵來得那么直接。這讓MOBA類的AI的獎勵函數非常難以制訂。

“絕悟”背后是一種名為“強化學習”（reinforcement learning，RL)的AI技術，其思想源自心理學中的行為主義理論，因此該學習方法與人類學習新知識的方式存在一些共通之處。

游戲作為真實世界的模擬與仿真，一直是檢驗和提升 AI 能力的試金石，復雜游戲更被業界認為是攻克 AI 終極難題——通用人工智能（AGI）的關鍵一步。如果在模擬真實世界的虛擬游戲中，AI 學會跟人一樣快速分析、決策與行動，就能執行更困難復雜的任務并發揮更大作用。

強化學習做一系列基于時間序列的決策。它先假定每個問題都對應一個Environment，這時每一個Agent在Environment中采取的每一步動作都是一個Action，做出Action之后，Agent從Environment中得到observation與reward，再不斷循環這個過程，以達到總體reward最大化。

從RL的原理中能看出，RL是一種在不確定且復雜的環境中通過不斷試錯，并根據反饋不斷調整策略，最終完成目標的AI，這和游戲的實踐場景可謂非常的契合。

雖然目前RL在一些具體的場景中，如控制步進馬達、電子競技方面取得了很多突破性的進展。截止目前“絕悟”的RL框架還沒有開源，不過好在Open AI的gym框架是開源，并提供了RL完整的接口。可以讓我們通過玩游戲，來了解深度學習的原理。安裝gym十分簡單，只是記得要執行這個命令pip install gym[atari]即可。

其示例代碼如下：

import?gym


env?=?gym.make( 'UpNDown-ramDeterministic-v4') #初始化環境

for?i_episode?in?range( 900000):

????observation?=?env.reset() #重置觀察

???? for?t?in?range( 100):

????????env.render() #渲染環境

???????? print(observation) #將觀察值打印出來

????????action?=?env.action_space.sample() #按照sample進行動化，當然也可以自行實現

????????observation,?reward,?done,?info?=?env.step(action)

???????? print(reward) #將獎勵值打印出來

???????? if?done:

???????????? print( "Episode?finished?after?{}?timesteps".format(t+ 1))

???????????? break

env.close()

其運行效果如下：

通關小貼士

如何打敗AI這點上，我們可以參考而三年前李世石戰勝AlphaGo的第四局對弈，其中第78手這一挖，此招一出當時技驚四座，甚至被圍棋界認為是“捍衛了人類智慧文明的瑰寶”。

隨后AlphaGo被李世石的“神之一手”下得陷入混亂，走出了黑93一步常理上的廢棋，導致棋盤右側一大片黑子“全死”。

此后，“阿爾法圍棋”判斷局面對自己不利，每步耗時明顯增長，更首次被李世石拖入讀秒。最終，李世石冷靜收官鎖定勝局。后來通過仔細復盤人們發現這78手并非無解，只是騙到了當時的AlphaGo引發了AI的Bug才使人類能夠贏下一盤。

可以說打敗AI最關鍵的決竅就是，千萬不要在AI的空間和AI斗，一定不能按照常理出牌。“絕悟”雖強，但目前肯定還不是完全體，正如我們前文所說，MOBA類AI模型的獎勵函數是非常難以制訂的，很可能是因為在開局戰爭迷霧未解開的情況下，入侵野區的收益值不如抱團清線來得高，因此“絕悟”開局大勵套路比較單一。那么筆者做為一個菜雞玩家，通過上述分析給大家一些建議。

一、 選擇強勢入侵陣容，不斷蠶食AI經濟。因為AI一般在明確打不過的情況下就會直接放棄，親測如果人類玩家強勢入侵，那么AI一般會選擇放棄，不過這個策略對于普通玩家也沒有太大用處，因為即使本方經濟領先，一般的玩家也依然沒法打過AI。

二、 偷塔。由于王者榮耀等MOBA類游戲歸底結底還是推塔的游戲，從“絕悟”學習成果結果來看，其對于擊殺和遠古生物的給予的獎勵權重明顯更高，這也不難理解，因為在普通的比賽中這兩點的確是勝負的關鍵。

正如上文所說，打敗AI的關鍵點就在于不要按照常理出牌，使用李元芳、米萊迪、周渝這種強勢推塔陣容，趁對面在打暴君、主宰等遠谷生物時趕快偷塔，實測發現尤其在前4分鐘防御塔有隔擋機制時，“絕悟”對于守塔不太感冒。趁這時趕快偷塔，往往是記得比賽的關鍵。

三、 反殺關鍵韌性鞋。王者榮耀中有一個非常特殊的道具韌性鞋，能減少被控制的時間，“絕悟”在進行越塔擊殺，往往借助于連續的控制。筆者在實測中看到人類玩家反殺“絕悟”的情況，基本都是留好韌性鞋的金錢，等待“絕悟”控制技能施法前搖時，瞬間購買，從而避免被控制至死，進而實現反殺大業，最差也能拖慢AI的節奏，為隊友爭取偷塔時間。

我們知道現實生活中的許多真實的問題（如股票）沒有明確的規則，或者規則會變動，需要具體決策需要AI自行摸索，這是強化學習的優勢所在。

長遠來看，AI+游戲研究將是攻克 AI 終極研究難題——通用人工智能（AGI）的關鍵一步。不斷讓 AI 從0到1去學習進化，并發展出一套合理的行為模式，這中間的經驗、方法與結論，有望在大范圍內，如醫療、制造、無人駕駛、農業到智慧城市管理等領域帶來更深遠影響。

未來我們還有哪些“絕悟”AI式的驚喜，讓我們拭目以待。