星際蟲王IA退役2年搞AI，現在自嘆不如了

金磊 發自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

這年頭，直播講AI，真算不上什么新鮮事。

但要是連職業電競選手，都開播主講呢？

沒開玩笑，是真事。

這位講AI的主播，就是那個《星際爭霸2》的蟲王——IA。

然后，他講AI的畫風是這樣的：

但有一說一，講AI畢竟還是一件嚴謹的事兒。

IA的這波操作，怕不是在搞什么噱頭吧？

我們不妨一同來扒一扒。

職業電競玩家，為什么要做這么一件事？

其實，IA能夠開直播講AI，并不是沒有“資本”。

首先他本身就是理工科背景出身，畢業于華中科技大學。

而且早在2年前，IA就從電競圈，一個超大跨步邁進了AI圈——以游戲顧問的身份加入商湯集團X實驗室，而如今，他已經成為了一個全職的決策AI研究員。

時隔兩年，IA這一次在直播間的亮相，并不是簡單地陳述“自身歷練”過程。

而是直接搬出了一系列成果：

自己訓練出來的AI已經落地，可以挑戰《星際爭霸2》復雜的場景，更可以直接對戰頂級水平玩家了！

相關訓練平臺、針對星際2環境的訓練代碼已經開源了！

千億算力訓練出的職業級AI模型也可以免費訪問！這也是目前開源界能接觸到實力最強的星際2 AI模型！

至于為什么要搞這么一件事，IA闡述了自己的理由：

完成未竟之志 。

從IA在《星際爭霸2》的職業生涯來看，他的巔峰是中國的冠軍。

但很遺憾的是，IA并沒有實現問鼎世界冠軍的夢想。

而通過訓練AI智能體，讓它能夠越發地向自己的實力靠攏，打造另一個“AIIA”，甚至是能夠做到超越自己。

或許，這也是一種實現自我理想的方式。

不僅如此，在實現夢想之上，IA在更早的是時候也曾透露過他對電競AI的希冀：

我希望做到的是從AI模仿人類出發，再到人類去模仿它；我希望AI真正拓展人類的認知，拓寬人類的想象力。

從結果上來看，現如今IA確實離這樣的夢想更近了一步。

這時你會問了，之前不是經常有“AI在《星際爭霸2》中戰勝人類”的消息嗎？

確實不假。

但在IA看來，在《星際爭霸2》中AI并沒有完全戰勝人類：

目前還沒有AI，能夠在《星際爭霸2》中完勝人類最強的選手。

而想讓AI完勝人類，還有兩方面的問題亟待解決。

第一就是種族的問題。

從上面的天梯測試圖中不難看出，同樣的AI在玩蟲族時候的表現是最弱的；但蟲族在人類玩家手上，那可是強得一批。

原因在于蟲族是一個被動防守的種族，這就體現到了AI隨機應變能力方面的不足。

第二就是最優策略的問題。

從現在人和AI對戰的事實情況來看，只要人類跟AI過上幾招，很快就能找到它的“套路”，然后對其進行擊破。

因此，AI通過訓練找到的最優策略，很顯然并不是最優解。

既然問題和困難如此重重，IA訓練出來的AI又達到了怎樣的水平呢？

DI-star，了解一下。

這是專門為《星際爭霸2》開發的大規模游戲AI分布式訓練平臺。

目前，DI-star已經在蟲族上達到了宗師級別（Grandmaster）水平。

話不多說，來看下IA在直播間放出的結果。

例如在與臺灣省職業選手Rex的對戰過程中，DI-star靠精細的微操建立前期優勢。

而與前世界冠軍Scarlett的對戰中，DI-star能使用出女王前壓這樣的人類不常見戰術出奇制勝。

不難看出，DI-star已然在對戰過程中的決策層面上開始大放異彩。

那么接下來的一個問題就是：

DI-star是怎么煉成的？

IA在直播過程中，也沒有對這個問題做任何遮掩，而是直接將重要的步驟“拋”了出來。

從整體來看，主要分為兩個過程。

監督學習和強化學習。

首先，就是監督學習。

時間撥回到2020年年初，當DI-star項目正式開始啟動時，團隊總共也只有三四個人，而IA正式在這個時間以星際2游戲顧問的身份加入商湯。

體驗過星際2的玩家都知道，每一場對決都需要經歷“采集資源”、“生產單位”和“戰斗”的過程。

而三者之間又環環相扣，需得是有足夠的智謀，才能做到“運籌帷幄，決勝千里”。

起初，他們經歷了一個非常痛苦的解決bug過程，用團隊自己的話來描述，就是“幾乎訓練不出來任何哪怕有正常操作的AI”。

所以對于DI-star來說，先要做的就是需要去學習，反復觀摩人類的高質量對戰錄像。

為此，商湯X實驗室共用到了16萬場ZVZ（蟲族對蟲族）的錄像，版本跨度為4.8.2到4.9.3。

2020年7月，團隊的AI終于迎來了與人類的首勝，但對手也只是一位剛學習星際2的研究員。

但若僅僅是這般“蹣跚學步”，DI-star的分數也只是能達到3000多分，離戰勝人類頂級玩家的目標遙之甚遠。

因此，商湯X實驗室認為，關鍵的第二個過程就是強化學習。

在他們看來：

AI通過監督學習有了基礎學習能力之后，需要通過互相之間的大量對戰，提升自己的水平。

而在經過大約1億局的對戰后，到了2021年的6月份，DI-star第一次戰勝了IA自己。

在接下來的時間里，IA就帶著“AI版的自己”，邊訓練邊尋找各大人類國手玩家切磋較量。

于是，就這么一步一步，DI-star最終擁有了能夠挑戰世界級選手的實力。

整個過程下來，在看著DI-star一點一滴“成長”的過程中，團隊也有自己的經驗總結：

星際的整個狀態空間太大，AI在訓練過程中，有很多的局面都是沒經歷過的，在這些罕見局面就會出現不會應對的情況，所以在與AI對戰的過程中，只要你打的天馬行空、不按套路出牌就行了。

因此，也可以發現電競AI研究的難點和重點，一方面是增強AI的泛化能力，做到像人類一樣抽象地思考問題；另一方面是希望能夠超越人類的認知，做出比人類更優的決策。

但除此之外，這個過程中的兩個關鍵數據還需被放大關注——

“16萬場錄像”和“1億局對戰”。

單是從數字上就能體現出AI訓練所需要的資源和時間之大了。

但IA卻在直播說：

達到這樣的水平，DI-star相比其它模型，所需要的時間和資源反倒會更少。

而之所以能解鎖這樣的技能，是因為在DI-star之下，有一個十分強勁的“動力”系統，源源不斷地輸出能量——SenseCore AI大裝置。

它可以說是商湯引擎的底層架構了，可以類比為整個引擎夯實有力的地基。

具體而言，先從算力角度來看，商湯通過結合AI芯片以及AI傳感器，構建了亞洲最大的人工智能智算中心（AIDC）。

這個AIDC預計能夠產生每秒3.74百億億次浮點運算的總算力，相當于一天處理時長達到23600萬年！

除此之外，從平臺角度來看，AI大裝置打通了從數據處理、模型生產、模型訓練、高性能推理運算，以及模型部署等等各個環節。

而且不同于其它廠商采用開源工具，商湯這“一整套”都是自研的，具備更強的適配性，更利于模型的部署和應用。

至此，DI-star為何能夠快、準、狠地被“調教”出來，就有了清晰的眉目。

顯然，在商湯的眼里，決策智能是非常重要的。

至于原因，從商湯近幾年的發展歷程變化中，就可以得到清晰的答案。

決策智能——AI行業的下一代增長動力

過去幾年時間中，商湯在計算機視覺的感知層面做了大量的技術積累，賦能了諸如傳統安防、金融、內容鑒別與生產等諸多領域。通過感知能力，解析了大部分的圖片和視頻，一定程度上提高了行業的智能化和自動化程度。

但隨著感知的能力越來越強，信息的維度越來越高，這就為運營、控制、決策類的問題的提升帶來了更多的可能性，但是要求也越來越高。

例如自動駕駛行為控制、開放場景的資源運籌與調度、城市級交通的信號燈控制、車輛的調度和管理、封閉空間人流的優化、大規模活動時人力的調度等等。

而在這種情況，決策型AI便起到了關鍵作用。正如商湯智慧決策與游戲（ADG）事業部總經理兼高級研究總監劉宇曾提到的觀點：

無論從技術的發展，還是從市場和消費者的需求來講，AI不僅要“能聽懂看懂”這個世界，更要有自己的“決策能力和想法”。而在諸如游戲、資源調度、城市管理等部分開放決策類問題上AI已經超越了人，甚至專家的能力，需要決策型的AI提供相關輔助，從而走通最終的價值閉環。

事實上，決策型AI已經在互聯網行業中證明是具備顯著的商業價值，例如它能夠在數據積累成熟的銀行、零售等行業率先落地，完成職業增強或替代從而實現降本增效。

而商湯ADG事業部也在利用自身研發優勢，積極布局面向企業的通用決策任務SaaS平臺、智慧運營服務等產品。

由此可見，從傳統AI的感知智能，向更具挑戰和難度的決策智能躍遷，已然成為科研、產業等領域發展的一個大趨勢。

這也就不難理解商湯為何要發力于此了。

One More Thing

在這次的直播中，IA還為網友們送上了一波“福利”——DI-star項目已開源！

而且是個人PC、1060TI顯卡就能帶得動的那種哦。

不僅如此，DI-star所屬的決策智能平臺OpenDILab也對大家進行了開源。

感興趣的朋友們可以戳下方鏈接去試試了（有保姆級教程哦）~

DI-star開源地址：

https://github.com/opendilab/DI-star