第1个回答 2024-08-16
本文作者：Maxwell、破破的桥
AlphaStar的训练策略解析
AlphaStar展现DeepMind在研究方向的精准把控与卓越工程实力。本文通过DeepMind博客文章及相关资料，尝试在论文公布前复现AlphaStar的训练过程。在训练环境构建中，你也能创建自己的星际2训练环境。
AlphaStar在2018年即能挑战职业选手，显示DeepMind在强化学习领域的强大实力。
星际争霸2游戏复杂度高，包含操作技能，AI有不切屏看大地图与超人类操作技能。DeepMind解决此类问题，显示其在游戏AI领域的创新。
AlphaStar如何训练？我们尝试在论文公布前，通过DeepMind的博客文章进行分析解读。
星际争霸2游戏特性分析
星际争霸2是一个即时战略游戏，玩家需要在多个操作中作出决策。AI的控制流由操作序列组成，每一步获取当前状态，选择操作提交给游戏环境。AI通过PySC2接口与游戏核心交互，获取游戏信息以进行决策。
游戏信息组织为网格，每网格代表特定信息，如战争迷雾、地形高度、单位类型等。操作分为宏操作与基本操作，宏操作由一系列基本操作组成，易于人类感知。
AlphaStar训练策略详解
AlphaStar采用群体学习策略，进行多回合“AI联赛”。通过训练一群AI而非单个AI，考虑对手策略与环境多样性。种子选手从人类玩家对战数据中学习，通过联赛逐步进化。
联赛中AI进行强化学习训练，选择对手与参数，通过与特定AI的对抗提升策略。历史AI保留，以避免学习终局AI的局限性。AI间进行数据共享与经验重放，增强学习效果。
强化学习个体训练
个体AI继承前代经验，面临探索与利用的平衡。AlphaStar使用Actor-Critic算法，结合大规模并行学习与经验重用技巧，加速训练并稳定结果。策略与模型参数通过大量数据优化。
神经网络模型与训练
训练迭代回归监督学习，优化策略或模型以适应输入与期望输出。AlphaStar采用注意力机制的序列转换模型，针对游戏状态与操作指令序列的转换。策略模型基于自回归方法，使用指针引用输入构建输出。
AlphaStar强化学习核心采用“实干家-批评家”算法，引入多智能体估值方法，评估决策的价值。此方法适用于受限观测的复杂环境。
总结
AlphaStar的训练策略涉及群体学习、强化学习个体训练、神经网络模型与优化，展示了DeepMind在游戏AI领域的深厚研究与工程实力。通过类似方法，你也能构建星际争霸2的训练环境。