智东西8月3日消息，昨夜，腾讯策略协作型 AI “绝悟”再出山，对战王者荣耀职业玩家，胜率相当惊人。
在当晚吉隆坡举办的王者荣耀最高规格电竞赛事——世界冠军杯半决赛的特设环节中，在职业选手赛区联队带来的 5v5 水平测试中获胜，升级至王者荣耀电竞职业水平。
同时，“绝悟”的 1v1 版本也在上海举办的国际数码互动娱乐展览会 ChinaJoy 首次对公众亮相，并向顶级业余玩家开放为期四天的体验测试。
在首日的 504 场测试中，“绝悟”测试胜率为 99.8%，仅在对方为王者荣耀国服第一后羿的情况下，输 1 场。
当年 AlphaGo 打败世界围棋冠军李世石，直接引爆第三次 AI 浪潮。但与现实世界相比，它解决的问题只是九牛一毛。更为复杂的即时策略游戏（RTS）正成为研究人员们新的挑战项目。
业界普遍认为，从这些策略游戏中有望诞生下一个 AI 里程碑。
其中最受欢迎的分支是 MOBA 游戏。像谷歌 DeepMind（星际争霸2）、Facebook（星际争霸2） 及 Open AI（Dota 2）等 AI 界明星团队都在推进此类研究。
腾讯也早在两年前就透露在做 AI 打王者荣耀方面的研究。去年12月，5个相互的独立的 AI 在学会开黑技能后，5v5对阵王者荣耀中王者段位的人类玩家。大战 250 个回合后，AI 拿下 48% 的胜率，几乎与人类打成平手。
最新这场人机大战究竟战况如何？其背后的技术又如何实现？本文将简要介绍这场人机大战背后的技术，复盘全场精彩时刻，并回顾腾讯 AI 探索智能体研究的相关进程。
无需人类数据，一天训练强度高达人类440年
“绝悟”名字寓意绝佳领悟力，其技术研发始于 2017 年 12 月。一年后，“绝悟”通过了由前职业选手与主播联队带来的顶尖业余水平测试。
在本次测试中，新的“绝悟”版本建立了基于“观察-行动-奖励”的深度强化学习模型。
这款模型无需人类数据，从白板学习（Tabula Rasa）开始，让 AI 自己与自己对战，一天的训练强度高达人类 440 年。
AI 完全从零开始摸索成功经验，不仅学会了如何站位、打野、辅助保护和躲避伤害等游戏常识，更惊喜的是，还探索出了不同于人类常规做法的全新策略。
游戏中测试的难点在于，AI 需在不完全信息、高度复杂度的情况作出复杂快速的决策。
在庞大且信息不完备的地图上，10 位参与者要在策略规划、英雄选择、技能应用、路径探索及团队协作上面临大量、不间断、即时的选择。这带来了极为复杂的局面，预计有高达 10 的 20000 次方种操作可能性。
要知道，整个宇宙原子总数也仅仅是10的80次方。
团队还创建 One Model 模型提升训练效率，优化通信效率提升 AI 的团队协作能力，使用零和奖惩机制让 AI 能最大化团队利益，使其打法果断，有舍有得。
拆解“绝悟”六大精彩时刻
下面，让我们一起来复盘一下 AI 在打王者荣耀过程中的一些精彩时刻。
1、探索全新策略
如图，开局时，“绝悟”没选择传统人类对线走位策略，而是由双 C 位英雄虞姬和王昭君先一起清理中路第一波兵线，压制敌方中辅。之后又转上路压制曹操血线。
2、长线策略
在对线期，赛区联队三人压迫下路，“绝悟”果断选择用三个 AI 反压赛区联队的上路，最终双方互换一塔，维持均势。
3、团队协作
到比赛中期，“绝悟”四人追击娜可露露，AI 达摩一脚将娜可露露反踢入 AI 群中，再由四个 AI 完美配合拿下自己的首杀。
4、即时策略
一对一时，赛区联队实力较强的曹操追击“绝悟”虞姬，虞姬在残血状态退至高地。看到曹操抗塔血量大减后，把握机会绝地反杀。
5、即时策略+团队协作
比赛后期在赛区联队的上路高地塔团战，AI 王昭君先手被对方秒杀，“绝悟”果断选择反打，以漂亮的一波团战全歼对手。
6、即时策略+团队协作
在赛区联队全队覆灭后， “绝悟”的兵线尚未到达，下路高地塔还有过半血量，“绝悟”果断选择四人轮流抗塔，无兵线强拆塔。
* 注：赛事尾声，赛区联队团灭后，“绝悟”未直接推水晶，而是计算整体收益后，选择先推最后一个高地塔，再推水晶直至胜利。
起步三年，目标远大
这已经不是腾讯 AI Lab第一次秀 AI 大战游戏玩家了。
从 2016 年起，腾讯 AI Lab 就开始透露关于智能体研究的进程。他们研发的围棋 AI “绝艺”（Fine Art），现担任中国国家围棋队训练专用 AI 。
2017 年，“绝悟”研发启动，到 2018 年时，“绝悟”已经达到业余顶尖水平。
去年5月，腾讯 AI Lab 匹茨堡大学的研究人员曾向 AI 顶会 ICML 2018 提交了一篇论文《Hierarchical Macro Strategy Model for MOBA Game AI》，尝试了 AlphaGo Zero 中出现的蒙特卡洛树搜索（MCTS）等技术，并取得了不错的效果。
那时，AI 还只能玩狄仁杰一个英雄。几个月后，它们已经可以“五人”组队，在王者段位和人类玩家打得有来有回了。
在去年 12 月的 KPL 秋季决赛中，“绝悟”曾接受前职业 KPL 选手辰鬼、零度和职业解说白乐、九天和立人组成的人类战队的水平测试，这些人类战队的平均水平超过 99% 玩家。
最终，AI 战队赢得比赛的胜利。
腾讯还在射击类顶级 AI 竞赛 VizDoom 夺冠，并在《星际争霸2》首先研发出击败内置 AI 的智能体。
在今年 4 月的高通人工智能开放日上，高通宣布将和腾讯 AI Lab 、王者荣耀、vivo四方共同打造一支王者荣耀 AI 电竞战队“SUPEX”，希望能够通过MOBA类游戏场景的实验环境来不断提升和优化 AI 电竞战队的实力，从而为移动电竞带来更好的竞技体验。
腾讯副总裁姚星介绍，“电子竞技”将成为策略协作型 AI “绝悟”未来短期内的主要应用场景。
作为数字时代最受年轻人欢迎的运动，电竞已于 2018 年成为亚运会表演项目，中国队参赛获两金一银的佳绩。
与传统体育项目一样，电竞职业选手也需要手眼脑协调、策略和操作快速反应、团队协作精神及大量刻苦训练。
借助在算法和数据方面的优势， AI 可为职业选手提供数据、战略与协作类实时分析与建议，及不同强度与级别的专业陪练。以前沿科技推动电竞专业化发展，AI 将继续推动中国电竞在全球范围内保持领先。
此前，智东西曾对全球 AI 与人类对战的相关战事做系列报道。
起底DeepMind：
起底让人类汗颜的DeepMind：竟是个谷歌大包袱！
OpenAI打Dota2：
人类一败涂地！OpenAI战胜Dota2半职业选手
OpenAI封山战人类Dota2冠军！2:0完胜，苦练10月堪比人类4.5万年
Facebook：
AI对战人类新里程碑！打6人德扑大胜世界冠军，学习成本仅千元
结语：解决通用人工智能的关键一步
据腾讯介绍，从长期应用上，“绝悟”将是腾讯攻克 AI 终极研究难题——通用人工智能的关键一步。
AGI 代表研发能在通用系统中执行多种复杂命令，达到或超越人类水平的 AI。
从“绝艺”到“绝悟”，腾讯 AI Lab 不断让 AI 从 0 到 1 去学习进化，并发展出一套合理的行为模式。
这中间的研发经验、方法与结论，长期来看，有望在大范围内，如探索 AI 结合电竞、医疗、制造、无人驾驶、农业到智慧城市管理等广阔领域展现巨大潜力。
而本次两类技术水平测试结果，一定程度上反映出腾讯在深度强化学习、多智能体决策智能课题上的国际级 AI 研究水准，也标志着腾讯在攻坚通用人工智能难题上更进一步。
腾讯 AI Lab 将通过论文等形式进一步分享技术细节，通过开放研究，帮助和启发更多研究者。
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