DeepMind AI與人類合作玩奪旗策略遊戲， - Steam

DeepMind AI與人類合作玩奪旗策略遊戲，表現與人類玩家相當

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DeepMind用強化學習訓練AI玩家，在複雜多人連線3D遊戲中的奪旗競賽場景，AI玩家的表
現已達人類水準

DeepMind最近發表用強化學習訓練AI模型的新進展，在複雜多人連線3D遊戲《雷神之鎚
III競技場》中的奪旗競賽場景，AI玩家的表現已達人類水準，能夠成功地與人類玩家合
作，不僅如此，該AI模型的研究成果，也可以擴展到《雷神之鎚III競技場》完整的遊戲
場景中，該研究顯示多代理人（multi-agent）訓練在AI領域開發上的潛力。

這個研究的目標是多代理人學習，也就是每個個別的代理人都必須獨立行動，並學會與其
他代理人互動和合作，DeepMind指出，地球上有數十億的人居住，每個人都有自己的目標
和活動，但是仍然可以透過團體組織和社會聚集在一起，展現出集體智慧，這就是
DeepMind期望AI玩家能學會的能力，不過，這也是一個非常困難的任務，因為環境一直在
改變。

為了研究這道難題，DeepMind利用3D第一視角的多人連線遊戲，來訓練AI模型，這些遊戲
能夠代表最受歡迎的遊戲種類，並且也因為沉浸式的遊戲方式，可以收集到數百萬遊戲玩
家的想像，也能使AI學習到策略、技巧、手眼協調和團隊合作，對AI玩家來說，挑戰是要
直接從原始的像素資料直接學習，並產生動作，這樣的複雜度也使得第一視角的多人連線
遊戲，成為豐富的AI訓練資源。

首先，DeepMind訓練AI玩家學習像其他玩家一樣行動，而且要學會與同隊的玩家合作，不
管是AI或是人類玩家，奪旗競賽的規則很簡單，但是動態的變化卻很複雜，兩個隊伍各自
的玩家要在給定的地圖上，搶奪對方隊伍的旗幟帶回自己的基地，同時又要保護自己隊伍
的旗幟，若點擊持有自己隊伍旗幟的敵對玩家，就能將旗幟送回原本的基地，在5分鐘內
擁有最多旗幟的隊伍即獲勝。

從遊戲AI玩家的角度來看，奪旗競賽需要玩家與團隊合作一起對抗敵人，為了讓研究變得
更有趣，DeepMind為奪旗競賽增添了一些變數，每個競賽中的地圖配置都不相同，如此一
來，AI玩家就被迫要找出通用的策略，而不是靠著記憶地圖來完成任務，除此之外，為了
確保競爭環境公平，AI玩家和人類玩家是用類似的方式玩奪旗遊戲，AI玩家觀察像素圖像
的串流資料，並透過模擬遊戲控制器來產生執行動作。

DeepMind所用的強化學習有3大概念，第一，DeepMind訓練了一群AI玩家，而不是只有一
個，因此，AI之間可以互相學習，提供多元的隊友或是敵人，第二，每個AI玩家都會學習
自己的內部獎勵訊號，使得AI產生自己的內部目標，像是搶奪旗幟，第三，AI玩家執行遊
戲的時間區段的分為快和慢兩種，來改善AI使用記憶體和產生一致行動序列的能力。

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AI也會團體戰 多玩家遊戲首擊敗人類

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美國《科學》（Science）期刊五月三十日公佈最新研究指出，英國人工智慧科技公司「
DeepMind」已在多人連線射擊遊戲「雷神之鎚III競技場」（Quake III Arena ）中，設
計出一種自動「代理人」，可以自我學習及展現人類般行為，並在與人類合作或對抗時，
對應地調整行為，已成功在該「奪旗」遊戲中首度擊敗人類。

這項研究的目的，是要建立能玩極端複雜3D電玩遊戲的人工智慧。許多專家相信，若能在
電玩虛擬領域成功，可藉此發展出演算法，最終促成自動化系統問世，解決現實世界問題
。

人工智慧已證明可在「一對一」回合制遊戲中主宰人類。如二○一七年，「DeepMind」研
發的人工智慧「AlphaGo」，戰勝世界第一的中國圍棋冠軍柯潔。然而，在需要團隊合作
及複雜環境互動的「多人玩家」遊戲中，人工智慧要擊敗人類，仍屬不可踰越的任務，因
為此類遊戲需要隊友間的協調。為此，「DeepMind」以「雷神之鎚III競技場」為研究目
標。該遊戲規則是，兩個團隊要保護自身旗幟，奪取對手旗幟，遊戲要求玩家與隊員合作
，在不斷變化的地圖中與對手競爭，採取混合侵略及防守的複雜策略。

程式設計師依靠名為「強化學習」（Reinforcement Learning）的數學技術，使其研發的
代理人透過反覆試驗來自我學習任務。實驗結果顯示，在給予代理人時間自我訓練後，能
力足以與專業遊戲測試人員相提並論。經十二個小時練習後，在與代理人對戰時，人類測
試員的勝率只有廿五％。之後，研究人員調低代理人的瞄準能力，將其反應速度調降至人
類水平，但其勝率仍優於人類。

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最近 Quake 2/3 相繼都有相關新聞，Quake 2是經典老遊戲新面貌挑戰現階段顯示卡效能

極限。
#1SxYwZRz

Quake 3 則是 AI 在 CTF 搶贏人類玩家，期待哪天AI+人一起同場競技....


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