《星海爭霸II》

瞭解 DeepMind 《星海爭霸II》團隊的「人類征服計畫」

瞭解 DeepMind 《星海爭霸II》團隊的「人類征服計畫」

《星海爭霸》在 1998 年推出時,DeepMind 的西裔人工智慧 (AI) 研究員 Oriol Vinyals 還是個小朋友。他很快就愛上這款遊戲,後來躋身天梯前段班的行列,甚至在 World Cyber Games (WCG) 資格賽打到第三名。之後,他踏進 AI 研究的領域,他目前的工作是開發出實力更上一層的《星海爭霸II》電腦玩家。

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感謝你撥空和我們聊天!請你稍自我介紹一下。

Oriol:我是 Oriol Vinyals,目前擔任 DeepMind 的一名研究人員,負責領導《星海爭霸II》專案。我的工作重心是改良人工智慧的運作效能。《星海爭霸》是很理想的研究題材。在我於柏克萊大學的博士專題中,有一部分就是使用《星海爭霸》。

你拿《星海爭霸》當作博士專題的研究題材?

Oriol:我從一個朋友打聽到柏克萊裡有人打算舉辦 AI 比賽。這類比賽的節奏相當緊湊,看看他們的設計一定能得到不少收獲。

他們打算製作一個運用蟲族飛螳的 AI。接下來,我和這個 AI 對戰,我記得…AI 製作人把我取名為「教練」。  

這個專案以專業玩家的規則為基礎。「我們設計的 AI 會生產大量飛螳,而我們也需要能夠抵擋有效守住幾波快攻的建造順序、同時拓展礦點,讓生產不至於中斷。」這些都是 AI 設計的元素,不過最重要的還是飛螳的微操技巧。我們最後在那場賽事獲得優勝,這樣的比賽也充滿了樂趣。

和當時相比,目前在 DeepMind 的工作有哪些不同的地方?

Oriol:DeepMind 的工作重心在於泛用的人工智慧 (AGI)。這代表我們並不是為了製作只會玩一款遊戲的 Ai,而是瞭解學習典範,讓 AI 對於未曾接觸的遊戲也能輕鬆上手。這是一個相當具挑戰性,但也十分有趣的過程。我們並沒有花太多時間寫規則,而是讓 AI 實際「面對」遊戲。「滑鼠跟鍵盤都給你了,接下來想辦法讓自己更進步吧。」

DeepMind 以《星海爭霸》為研究對象的原因是?

Oriol:對於 AI 來說,這款遊戲確實有一些挑戰:以圍棋為例,你隨時都會看到整個盤面。《星海爭霸》則不是這麼一回事,你必須派單位出去偵察。再來是遊戲介面,和 Atari 裡十四種行動比起來,讓 AI 能在遊戲裡移動遊標、選擇行動的互動是個很好的測試管道。這是項很好的挑戰。

目前專案進行得如何?

Oriol:依據你訓練 AI 的方法,有些問題會變得很明顯,甚至是一開始就應該設想到的可能狀況。例如:其中一個動作是移動視角查看地圖。有時候 AI 把視角拉出基地後,就再也回不去了,也就是說 AI 就不會繼續建設基地。

對於我們人類非常簡單的概念,像是視角、或左下角的小地圖等,對 AI 來說就不那麼容易了。例如:AI 會在地圖上到處亂看、在小地圖上四處亂點然後什麼也沒發生;等到視角好不容易拉回基地之後,AI 可能接著又把工兵全部送出去逛街。

看到這些讓我們還蠻挫折的。我認為 AI 需要一些訊號或獎勵。AI 有時候會碰巧做對一件事情,這時候 AI 就會學到一件事情。在 Atari 裡,你很會就會學到一套遊戲邏輯。相對的,《星海爭霸》的動作選擇非常多,再加上遊戲設定的複雜性,想要面面俱到是非常困難的事情。

我們製作了一些小遊戲,算是《星海爭霸》的簡化版本。我們把遊戲的各個面向細分為一個個的任務,像是:「拓展基地、生產工兵」,或是「移動單位探查地圖」。AI 從這些小遊戲學到移動單位、與對手接戰等基礎能力。

(詳見 DeepMind 與 Blizzard 聯合發表的《星海爭霸II》初步發現

到目前為止,有沒有什麼出人意表的發現?

Oriol:有一個任務是讓 AI 操作陸戰隊撿起散布在地圖上的晶礦。我們在這裡發現很難讓 AI 瞭解應該個別操作各個陸戰隊單位,但 AI 學到以巡邏動作移動陸戰隊。我並沒有想過巡邏可以讓陸戰隊單位之間保持一定的距離,使得單位在同時操作下也能撿起更多的晶礦。那也是我第一次瞭解到《星海爭霸II》有這樣的設定。

影片

接下來就閒聊一下吧。你覺得這樣的 AI 可以擊敗人類對手嗎?

Oriol:不曉得呢。我相信這個 AI 非常有潛力。如果你按照我們 2010 年在柏克萊的方法製作 AI,你會發現它會下幾個建造指令,但沒有什麼變通性。經過一天的測試之後,就會有人檢視遊戲內容,找出 AI 的弱點。我之所以喜歡這個專案,是因為一旦這個 AI「開竅」了,就能學習很多無法靠程式碼寫出的策略和反制措施,就和你無法以程式碼設計出一位圍棋大師一樣。

至於有沒有機會擊敗最優秀的選手...我也說不上來。不過,就像我們拭目以待吧,畢竟我也沒辦法預測 AI 有沒有能力擊敗他們。  


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