李世|会玩王者荣耀的AI，真的有用么？( 三 ) 比赛|游戏|研究人员|AlphaGo|Le

而学生需要做的就是：优化算法，提高 AI 的上限，缩短 AI 的成熟路径。
纸上读来终觉浅，其实这种算法、模型，只有自己亲身去实践，才能知道书本上的公式和理论是如何在真实世界中发挥作用。
为了让学生好好比赛，王者荣耀和腾讯 AI Lab 把一切都包圆了。
需要算力？直接开放云平台，只需要上传模型，睡一觉就练好；想复盘模型好坏？模型的对战形成的录像随便观看；比赛的底层信息太杂了？直接把游戏场景和英雄行为打包成数据接口，直接调用就成……

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估计很多人好奇了，这种比赛有什么意义么？
想当初，AlphaGo 在围棋界大杀四方时，有人不屑的表示，只会下棋的AI 能有什么用？
但 4 年后，它的后辈 Alpha Fold 便在 CASP 蛋白质结构预测比赛上，解决困扰了人类 50 年来的蛋白折叠问题。

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很多人评价说这是能与诺贝尔奖齐名的成就，因为它可以从根本上改变很多生物学的研究方式。
Alpha Fold 在预测蛋白质如何折叠上准确的离谱，准到大家不敢相信这是真的。
在下面的动图里，绿色是实验测量得出的蛋白质结构，蓝色是 Alpha Fold 的预测结果，两个蛋白质样本的实验结果和预测结果几乎重合。

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人们原本预估能达到这种准确率的方法要几十年后才会面世。
但是它就这么突然出现了，就像当年的AlphaGo 一样。
这是偶然么？或许这也是必然。
当年研究AlphaGo 积攒的人才、经验和学术成就，让Alpha Fold 的研究如虎添翼，而现在他们已经盯上天体物理、计算化学等基础科学领域。
人们这几年疯狂刷 “ ImageNet ” 图像识别准确率、参加 Kaggle 机器学习比赛，不断互相竞争和学习，把图像处理、机器学习推向高峰，我们生活中接触到的面部识别、AI 捏脸等都沾了这些成果的光。

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现在问题来了， AI 学会打游戏有什么意义呢？
其实王者绝悟、星际争霸 AI 背后遇到的技术难题，包括不完全信息、多智能体协同策略等等，其中得到经验和方法，没准也可以在未来的医疗、智能工业、自动驾驶、智慧城市等领域得到应用。。。

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举个例子，如果把每个红绿灯都看作一个智能体，那么这些红绿灯应该怎么配合才能让车流更加顺畅，减少交通堵塞？
虽然这看起来和王者荣耀的场景并不一样，但实际上解决起来背后的算法是互通的，就是协同策略的问题。
我们又知道，评价 AI 算法优劣是很困难的一件事。
譬如我们要验证自动驾驶技术，如果我们一开始就造个车或者造个真实场景来验证，成本很大，很浪费。
B站@XuDongLiang_自制自动驾驶AI ▼

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在游戏上验证，研究员们就可以专心研究算法，而不用纠结平台的建造和成本问题。
如果要评价游戏对于 AI 研究的意义，举个类似的感觉，就像是果蝇对于生物研究的意义，因为它们都是成本低廉且便捷的。
同时， AI 研究领域也有个说法 “ 下一个 AI 里程碑，可能会在复杂策略游戏中诞生 ” 。
为了抢占先机，世界顶尖的科技公司都在探索相应的技术，让 OpenAI一炮而红的 OpenAI Five、DeepMind 的星际争霸 AI AlphaStar、连 Facebook 也在打造 AI CherryPi ，当然也包括腾讯的王者绝悟。
论文中王者绝悟的训练模型 ▼

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而王者荣耀和腾讯AI Lab合作搭建的开悟平台，为国内AI学术界提供了一个试验场，让国内高校也能在复杂策略游戏中开展研究。
将来，开悟还要和北大、中科大等高校一起开发 AI 课程。
按照王者荣耀执行制作人、腾讯天美L1总经理黄蓝枭的话来说，他们为此开放了《王者荣耀》的核心机制，提供标准接口、核心算法、脱敏的测试数据、评估工具和计算集群等，给高校师生进行多智能体的机器学习算法研究、学习成果交流、对算法成果反复迭代升级提供便利条件。