游戏智能中的AI——从多角色博弈到平行博弈

doi:10.11959/j.issn.2096-6652.202023

智能科学与技术学报 ›› 2020, Vol. 2 ›› Issue (3): 205-213.doi: 10.11959/j.issn.2096-6652.202023

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游戏智能中的AI——从多角色博弈到平行博弈

沈宇^1,²,韩金朋³,李灵犀⁴,王飞跃^1,^2,⁵()

¹ 中国科学院大学人工智能学院，北京 100049
² 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室，北京 100190
³ 西安交通大学软件学院，陕西西安 710049
⁴ 印第安纳大学-普渡大学印第安纳波利斯分校电子与计算机工程系，美国印第安纳波利斯 IN 46202
⁵ 青岛智能产业技术研究院，山东青岛 266109

修回日期:2020-08-19 出版日期:2020-09-20 发布日期:2020-10-20
作者简介:沈宇（1992- ），男，中国科学院大学人工智能学院博士生，主要研究方向为智能机器人平行主动感知、平行强化学习与平行博弈方法|韩金朋（1994- ），男，西安交通大学软件学院博士生，主要研究方向为安防巡逻|李灵犀（1977- ），男，博士，印第安纳大学-普渡大学印第安纳波利斯分校电子与计算机工程系副教授，主要研究方向为复杂系统的建模、分析、控制与优化，智能交通系统，智能汽车，车辆主动安全系统与人因学|王飞跃（1961- ），男，博士，中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任，中国科学院大学中国经济与社会安全研究中心主任，青岛智能产业技术研究院院长，主要研究方向为平行系统的方法与应用、社会计算、平行智能以及知识自动化

AI in game intelligence—from multi-role game to parallel game

Yu SHEN^1,²,Jinpeng HAN³,Lingxi LI⁴,Fei-Yue WANG^1,^2,⁵()

¹ School of Artificial Intelligence,University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China
² The State Key Laboratory for Management and Control of Complex Systems,Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China
³ School of Software Engineering,Xi’an Jiaotong University,Xi’an 710049,China
⁴ Department of Electrical and Computer Engineering,Indiana University-Purdue University Indianapolis,Indianapolis IN 46202,USA
⁵ Qingdao Academy of Intelligent Industries,Qingdao 266109,China

Revised:2020-08-19 Online:2020-09-20 Published:2020-10-20

摘要/Abstract

摘要：

总结了国内外人工智能技术在游戏领域的研究进展，分析了游戏领域的研究进步对于现实社会的意义。针对强化学习中免模型方法存在的仿真与真实的鸿沟、基于模型的方法缺乏通用性的问题，提出平行博弈的思想和方法，介绍了平行博弈在解决现有单角色博弈和多角色博弈问题上的先进之处。认为虚实结合的平行博弈方法将成为迈向通用人工智能的奠基石。

关键词: 游戏智能, 多角色博弈, 平行博弈, 深度强化学习, 人工智能

Abstract:

The domestic and overseas research progress of artificial intelligence technology in the field of games was summarized and the significance of the research progress in the field of games for real life was analyzed.In view of the gap between simulation and reality in model based methods and the lack of generality of the model-based approach in reinforcement learning,the idea and method of parallel game were put forward,and the advance of parallel game in solving the existing problems of single-role game and multi-role game was introduced.The parallel game method will be the cornerstone of the general artificial intelligence.

Key words: game intelligence, multi-role game, parallel game, deep reinforcement learning, artificial intelligence

中图分类号:

TP305

沈宇, 韩金朋, 李灵犀, 等. 游戏智能中的AI——从多角色博弈到平行博弈[J]. 智能科学与技术学报, 2020, 2(3): 205-213.

Yu SHEN, Jinpeng HAN, Lingxi LI, et al. AI in game intelligence—from multi-role game to parallel game[J]. Chinese Journal of Intelligent Science and Technology, 2020, 2(3): 205-213.

图/表 5

参考文献 24

[1]	BROWN N , SANDHOLM T . Superhuman AI for multiplayer poker[J]. Science, 2019,365(6456): 885-890.
[2]	SILVER D , HUANG A , MADDISON C J ,et al. Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search[J]. Nature, 2016,529(7587): 484-489.
[3]	卢卡斯·西蒙, 沈甜雨, 王晓 ,等. 基于统计前向规划算法的游戏通用人工智能[J]. 智能科学与技术学报, 2019,1(3): 219-227.
	LUCAS S , SHEN T Y , WANG X ,et al. General game AI with statistical forward planning algorithms[J]. Chinese Journal of Intelligent Science and Technology, 2019,1(3): 219-227.
[4]	HASSABIS , DEMIS . Artificial intelligence:chess match of the century[J]. Nature, 2017,544(7651): 413-414.
[5]	LAI M . Giraffe:using deep reinforcement learning to play chess[J]. arXiv preprint, 2015,arXiv:1509.01549.
[6]	RUBEN RODRIGUEZ T , BONTRAGER P , TOGELIUS J ,et al. Deep reinforcement learning for general video game AI[C]// 2018 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games. Piscataway:IEEE Press, 2018.
[7]	CERTICKY M , CHURCHILL D . The current state of starcraft AI competitions and bots[C]// The 13th Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference. Beijing:Tsinghua University Press, 2017.
[8]	ARULKUMARAN K , CULLY A , TOGELIUS J . AlphaStar:an evolutionary computation perspective[C]// The Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion.[S.l.:s.n]. 2019.
[9]	ONTANóN S , SYNNAEVE G , URIARTE A ,et al. RTS AI problems and techniques[M]. [S.l.:s.n.]. 2015.
[10]	TOGELIUS J , . AI researchers,video games are your friends[C]// International Joint Conference on Computational Intelligence. Berlin:Springer, 2015.
[11]	TURING A M . Computing machinery and intelligence[J]. Mind, 1950,59(236): 433-460.
[12]	张宏达, 李德才, 何玉庆 . 人工智能与“星际争霸”:多智能体博弈研究新进展[J]. 无人系统技术, 2019,2(1): 5-16.
	ZHANG H D , LI D C , HE Y Q . Artificial intelligence and starcraft:new progress in multi-agent game research[J]. Unmanned Systems Technology, 2019,2(1): 5-16.
[13]	MNIH V , KAVUKCUOGLU K , SILVER D ,et al. Human-level control through deep reinforcement learning[J]. Nature, 2015,518(7540): 529-533.
[14]	BROWN N , SANDHOLM T . Superhuman AI for heads-up no-limit poker:libratus beats top professionals[J]. Science, 2017:1733.
[15]	YE D H , LIU Z , SUN M F ,et al. Mastering complex control in MOBA games with deep reinforcement learning[J]. arXiv preprint, 2019,arXiv:1912.09729.
[16]	SONG S , WENG J , SU H ,et al. Playing FPS games with environment-aware hierarchical reinforcement learning[C]// The 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence.[S.l.:s.n]. 2019: 3475-3482.
[17]	王飞跃 . 人工智能在多角色游戏中获胜[J]. 中国科学基金, 2020,34(2): 205-206.
	WANG F Y . AI wins in multi-role games[J]. Bulletin of National Natural Science Foundation of China, 2020,34(2): 205-206.
[18]	王飞跃 . 人工社会、计算实验、平行系统——关于复杂社会经济系统计算研究的讨论[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2004,1(4): 25-35.
	WANG F Y . Artificial society,computational experiment,parallel system:discussion on computational research of complex social and economic system[J]. Complex Systems and Complexity Science, 2004,1(4): 25-35.
[19]	WANG F Y . Toward scientific games:an ACP-based approach[R]. 2010.
[20]	LI L , LIN Y L , ZHENG N N ,et al. Parallel learning:a perspective and a framework[J]. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2017,4(3): 389-395.
[21]	PEARL J , MACKENZIE D . The book of why:the new science of cause and effect[J]. Science, 2018,361(6405):855.2-855.
[22]	LI L , WANG X , WANG K F ,et al. Parallel testing of vehicle intelligence via virtual-real interaction[J]. Science, 2019(28).
[23]	李宪港, 李强 . 典型智能博弈系统技术分析及指控系统智能化发展展望[J]. 智能科学与技术学报, 2020,2(1): 36-42.
	LI X G , LI Q . Technical analysis of typical intelligent game system and development prospect of intelligent command and control system[J]. Chinese Journal of Intelligent Science and Technology, 2020,2(1): 36-42.
[24]	叶佩军, 王飞跃 . 人工智能——原理与技术[M]. 北京: 清华大学出版社, 2020.
	YE P J , WANG F Y . Artificial intelligence,principle and technology[M]. Beijing: Tsinghua University PressPress, 2020.

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[1]	王飞跃, 缪青海, 张军平, 郑文博, 丁文文. 探讨AI for Science的影响与意义：现状与展望[J]. 智能科学与技术学报, 2023, 5(1): 1-6.
[2]	张军欢, 朱正一, 蔡可玮. 人工智能与量化交易的课程建设[J]. 智能科学与技术学报, 2023, 5(1): 104-112.
[3]	田永林, 陈苑文, 杨静, 王雨桐, 王晓, 缪青海, 王子然, 王飞跃. 元宇宙与平行系统：发展现状、对比及展望[J]. 智能科学与技术学报, 2023, 5(1): 121-132.
[4]	卢经纬, 程相, 王飞跃. 求解微分方程的人工智能与深度学习方法：现状及展望[J]. 智能科学与技术学报, 2022, 4(4): 461-476.
[5]	蔡莹皓, 杨华, 安璇, 王文硕, 杜沂东, 张嘉韬, 王志刚. 神经符号学及其应用研究[J]. 智能科学与技术学报, 2022, 4(4): 560-570.
[6]	武强, 季雪庭, 吕琳媛. 元宇宙中的人工智能技术与应用[J]. 智能科学与技术学报, 2022, 4(3): 324-334.
[7]	赖文柱, 陈德旺, 何振峰, 邓新国, GIUSEPPE CARLO Marano. 地铁列车驾驶技术发展综述：从人工驾驶到智能无人驾驶[J]. 智能科学与技术学报, 2022, 4(3): 335-343.
[8]	马帅, 傅启明, 陈建平, 冯帆, 陆悠, 李铮伟, 裘舒年. 基于双池DQN的HVAC无模型优化控制方法[J]. 智能科学与技术学报, 2022, 4(3): 426-444.
[9]	刘家成, 张向文. 基于TD3的电动汽车复合电源能量管理策略研究[J]. 智能科学与技术学报, 2022, 4(2): 277-287.
[10]	孙宇祥, 彭益辉, 李斌, 周佳炜, 张鑫磊, 周献中. 智能博弈综述：游戏AI对作战推演的启示[J]. 智能科学与技术学报, 2022, 4(2): 157-173.
[11]	冯埔, 吴文峻, 罗杰, 于鑫, 田雍恺. 基于群体熵的机器人群体智能汇聚度量[J]. 智能科学与技术学报, 2022, 4(1): 65-74.
[12]	胡东伟, 冯晓璐. 大脑建模的理论框架及热点问题[J]. 智能科学与技术学报, 2021, 3(4): 412-434.
[13]	李亚玲, 杨林瑶, 葛俊, 覃缘琪, 王晓. 博弈5.0：基于平行系统和机器博弈的社会认知平行博弈[J]. 智能科学与技术学报, 2021, 3(4): 507-520.
[14]	王飞跃. 平行哲学与智能技术：平行产业与智慧社会的对偶方程与测试基础[J]. 智能科学与技术学报, 2021, 3(3): 245-255.
[15]	刘文, 胡琨林, 李岩, 刘钊. 移动目标轨迹预测方法研究综述[J]. 智能科学与技术学报, 2021, 3(2): 149-160.