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「最終,比賽結(jié)束的哨聲響起,各位觀眾,來自中國的WeKick足球團(tuán)隊(duì),獲得了本次挑戰(zhàn)賽的冠軍,讓我們恭喜他們。」
恩等一下,中國足球隊(duì)?奪冠?你沒看錯,在AI世界里,來自中國的足球團(tuán)隊(duì)WeKick,這次沖出了亞洲,在世界的舞臺上,大放異彩。

他們獲得冠軍的這次賽事由Google Research和英超曼城足球俱樂部聯(lián)合舉辦,是信息學(xué)國際性挑戰(zhàn)賽舉辦平臺Kaggle上的一項(xiàng)AI足球挑戰(zhàn)賽,全球一共有1138只隊(duì)伍參加。
經(jīng)過激烈的角逐,最終,WeKick的賽事積分達(dá)到了1785.8分,這一優(yōu)異成績讓他們在獲得冠軍的同時,也將其他競爭者遠(yuǎn)遠(yuǎn)地甩在了身后。尤其值得一提的是,WeKick足球隊(duì)的戰(zhàn)斗表現(xiàn)和戰(zhàn)斗精神都可圈可點(diǎn),最后一場比賽中,在落后兩球的不利情況下,他們連進(jìn)三球,最終實(shí)現(xiàn)了大逆轉(zhuǎn)。
接下來,就讓我們看看這場比賽,以及AI足球隊(duì)是如何踢球的。
連進(jìn)三球,成功逆轉(zhuǎn)
這場「AI操控足球的對抗」,是借助Google Research Football的平臺進(jìn)行的。這個平臺,其實(shí)就是足球控制類游戲,長這樣:

比賽中,我國的WeKick是紅色一方,對手SaltyFish是藍(lán)色一方,他們背后的數(shù)字,代表的是控制球員的球衣號碼,而足球,則是那個白色字母B。
好的,比賽開始,讓我們回到比賽現(xiàn)場。
對陣的雙方,分別是WeKick和SaltyFish 。在派出的隊(duì)員上,對陣的雙方數(shù)值一樣,是無差別的。此外,雙方也都沒有替補(bǔ)隊(duì)員。
開場第一次進(jìn)攻,SaltyFish通過三腳「傳球」,便攻破了WeKick的球門。這進(jìn)球,來得也太快了。

情況似乎有些糟糕,因?yàn)閃eKick目前已經(jīng)0比2落后了。
不過,倒也不用擔(dān)心,在一次「角球」中,WeKick扳回了一分。

「傳球」、「撲救」、「團(tuán)隊(duì)配合」、「遠(yuǎn)射」等等。這些正常足球場上會發(fā)生的操作,AI在游戲中操作起來也是嫻熟無比。
這種操作技術(shù)和配合,要換做我啊,那肯定是隨隨便便......也辦不到的啊。
這個WeKick,究竟是個啥?
實(shí)不相瞞,這個WeKick的真面目,其實(shí)就是:「絕悟」。是的,不用懷疑,就是王者榮耀里面的那個AI絕悟。
在王者榮耀的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練的話,就是王者榮耀里的那個全英雄池的「絕悟完全體」,而如果用足球的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練,就是這次比賽的「WeKick」。
在賽后總結(jié)中,「絕悟」的研究團(tuán)隊(duì)向大家揭秘了這個AI背后的秘密。它的出現(xiàn),一共可以分為三步:
首先,是通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)和自博弈(Self-Play),從零開始訓(xùn)練模型。
利用這個方法進(jìn)行模型訓(xùn)練,是很常見的操作,本屆比賽中的多數(shù)參賽球隊(duì),都采取了這個方法。
不過,對于足球運(yùn)動,如果只由進(jìn)球與否來決定成敗的話,其實(shí)并不利于模型的訓(xùn)練。于是,「絕悟」的研究團(tuán)隊(duì)在價(jià)值估計(jì)(獎勵模式)上,進(jìn)一步進(jìn)行細(xì)化。
比如:將攔截、出界、越位、過人、控球、傳球等各方面都納入考量,當(dāng)然,進(jìn)球這個最重要的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)也在其中。
評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)多樣化之后,AI在訓(xùn)練過程中能更快得到反饋,然后進(jìn)行下一步操作。
簡單來說,類似于將一整份試卷細(xì)分成了不同的試題,然后制定了一套評審標(biāo)準(zhǔn)。AI,也需要先從基礎(chǔ)題型學(xué)起。除了將獎勵細(xì)分化,由于足球是一項(xiàng)團(tuán)體配合的運(yùn)動,所以「絕悟」的研究團(tuán)隊(duì)還使用了一種名為「生成對抗模擬學(xué)習(xí)」(GAIL)的技術(shù)來進(jìn)行自博弈訓(xùn)練。
這項(xiàng)技術(shù),可以模擬一些難以細(xì)化定量描述的戰(zhàn)術(shù),比如足球比賽中常見的「長傳反擊」、「控球滲透」等等。
通過模擬出不同戰(zhàn)術(shù)風(fēng)格的對手,然后讓AI與其對抗,進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)。
簡單理解的話,就是將不同題型依據(jù)不同的試卷風(fēng)格進(jìn)行排布組合,然后讓AI進(jìn)行「模擬考」,在實(shí)戰(zhàn)中進(jìn)一步學(xué)習(xí)。在考試中,你是不是遇到過這樣一些奇怪的考題,然后是這種狀態(tài):「啊,這種題型我沒見過啊,這是什么鬼」?AI也有類似的問題。自博弈訓(xùn)練后,得出的結(jié)果往往是單一的,對應(yīng)在考試中,就是形成既定的解題思維。最后,研究人員使用「基于 League 的多風(fēng)格強(qiáng)化學(xué)習(xí)」這個方法進(jìn)行補(bǔ)充訓(xùn)練,防止在賽場上見到一些奇怪的戰(zhàn)術(shù),會讓AI一時間手足無措,自己先亂起來了。
這其實(shí)也是咱們普通人應(yīng)付考試的時候,老師們經(jīng)常會給出一些奇奇怪怪模擬試卷的原因。


參考資料:
https://www.kaggle.com/c/google-football
https://ai.googleblog.com/2019/06/introducing-google-research-football.html
https://github.com/google-research/football
https://www.youtube.com/watch?v=F8DcgFDT9sc&feature=emb_logo
https://mp.weixin.qq.com/s/D2uu6vaaPfQSDeLEGlaoCw
來源:狂丸科學(xué)
編輯:Kun
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