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2018AIIDE星际争霸AI挑战赛 三星夺冠中科院季军
发布时间:2018-12-04 作者:zxrydt.com 浏览:
星际争霸

  机器之心报道

  机器之心编辑部

2018 年 11 月 13-17 日,AAAI 人工智能与交互式数字娱乐大会 (AIIDE) 上,第八届 AIIDE StarCraft AI 挑战赛顺利结束。今年共有 27 支队伍参加了比赛,包含三星、Facebook、斯坦福大学、中科院主动化所、Bilibili 以及 Locutus 等。三星 SAIDA 获得冠军,Facebook 团队开发的 CherryPi 失掉亚军,中科院自动化所智能体系与工程研究中心的张俊格研讨团队失掉季军。

  星际争霸游戏是一款经典的即时策略(RTS)游戏,自 1998 年发行以来在全球领域内备受欢迎。星际争霸 AI 竞赛自 2010 年浮现后,每年都会举行,且参加者越来越多。参赛者提交星际争霸 AI bot,这些人工智能体将在《星际争霸:母巢之战》零售版中彼此格杀。受早期 RTS 游戏竞赛(如 Open RTS (ORTS) 竞赛)的启发,星际争霸 AI 竞赛逐渐成为展示当前最优 RTS 游戏人工智能体的绝佳场地。开发者使用 BWAPI 操纵星际争霸 AI 智能体。BWAPI 于 2009 年首次提出,是为StarCraft AI 竞赛的服务的开发接口,也就是用代码玩 StarCraft,它供应了一个 C++的编程接口,可自由编程生成 dll 格式的 AI 文件。

  SAIDA、CherryPi 比赛视频演示

  AIIDE StarCraft AI 挑战赛自 2010 年起已连续举办九届,目前三星、Facebook、斯坦福大学、中科院自动化所等有名机构与高校都在研究星际争霸 AI,以提升 AI 智能体的通用才干。

  2018 AIIDE StarCraft AI 寰球挑战赛共吸引了全球 27 支队伍加入比赛,其中判断来自中国的步队包括:

BlueBlueSky,团队成员来自地平线侯鹏飞、中科院自动化所张恂、薄紫彤、兴军亮等;

CES,来自中科院自动化所智能系统与工程研究中心的张俊格研究团队;

KillAll,来自中国国家重点实验室的 Zhentao Tang 独自参赛;

LastOrder,来自 Bilibili 的 Sijia Xu

  2018 AIIDE StarCraft AI 挑战赛参赛队伍概览。图源:https://www.cs.mun.ca/~dchurchill/starcraftaicomp/2018/

  不久之前,2018 AIIDE StarCraft AI 寰球挑战赛结果最终出炉,三星 SAIDA 获得冠军,Facebook 团队开发的 CherryPi 获得亚军,中科院自动化所智能系统与工程研究中央的张俊格研究团队获得季军。

  2018 AIIDE StarCraft AI 挑衅赛成果,图源:https://www.cs.mun.ca/~dchurchill/starcraftaicomp/2018/

  SAIDA 战队

  今年获胜的是三星 SAIDA 团队,它在 10 张舆图的 2590 场竞赛中获胜了 2484 场,总胜率达到了 95.91%。SAIDA 团队负责人 Chang-hyeon Bae 说:‘我们的 AI bot 获胜的秘诀在于,它会踊跃响应答手的策略,并在适当的时间给对手强硬的打击,这一过程需要非常精巧的单位节制。咱们同样会在 110000 组专业竞赛团队的重播数据上应用机器学习技巧,以进一步提高 AI bot 的竞争力。’

  SAIDA 在所有比赛中都使用人族(terran),它在初期倾向于使用保守策略,而在比赛中期后就尝试使用更激进的策略并组织大范畴攻打。SAIDA 认为人族可能应答大多数对手的策略,并且弊病也少。

  SAIDA 团队主要使用有限状况机控制所有作战单位和建造,每一个单位跟建筑在每一种情况下都有特定的状态。且他们还会使用一些搜寻算法搜索敌方基地。

  此外,SAIDA 团队不仅能通过卷积神经网络抽取电子竞技视频中的策略信息,并将这些信息解码为战斗决定,同时还会运用多智能体强化学习学习如何微观操作。不过这些技能常设还不参加到竞赛系统中。

  Facebook 团队开发的 CherryPi

  CherryPi 由 Facebook AI Research 开发,它使用虫族(Zerg)进行战役,在每次对决(matchup)中使用 8-13 个策略。CherryPi 利用的 AI 技术包括:

搜索:使用区域级途径搜查对地图妨碍派送侦查单位,使用 threat-aware 门路搜索指引单位退出战场。

离线机器学习:基于论文《An LSTM model for high level strategy selection》中的人类数据的卷积网络模型。

离线强化学习

在线学习

地图分析:应用 BWEM 库(即 Brood War Easy Map)。

剖析之前在离线练习阶段的竞赛。

  CherryPi 具备高效的宏观管理能力、策略决定才能、军队定位能力、基本单位把持能力。在这次比赛中取得了亚军的好成就。

  中科院自动化所开发的 CSE

  中科院自动化所张俊格团队本次设计开发的‘CSE’bot 在 2591 场比赛中以 87.11% 的胜率荣获中国参赛队伍第一名、全球第三名的精良成绩。张俊格团队在存在自主进化的多智能体控制、基于敌对方用意分析的态势认知、博弈对抗机理分析、强化学习等范围发展了一系列研究与应用工作,同时还公开了星际争霸基准数据集以进一步促进星际 AI 的发展。此外,张俊格团队去年开发的 CPAC bot 获得了该竞赛的国际第四名。

  CSE 使用神族(Protoss),采用的是规则跟学习联合驱动的方式,比喻,在 build order queue 为空的时候,CSE 使用深度学习来猜想待训练单位。

  总之,AIIDE StarCraft AI 挑战赛的比赛结果、获胜团队的技术介绍如同前文所展示的。至于在这些 bot 在比赛视频中展示出的成果咱们就不逐个截取 GIF 展现了,毕竟作为一家年轻的公司,小编们会玩 Dota2、撸啊撸、王者光彩以及守望屁股、吃鸡,就是没人会玩星际争霸~~~

  参考地址:https://www.cs.mun.ca/~dchurchill/starcraftaicomp/2018/

  


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