游戏AI在体育竞技游戏中的应用实践：基于强化学习的足球AI解决方案

游戏AI在体育竞技游戏中的应用实践：基于强化学习的足球AI解决方案

随着人工智能技术的不断发展，越来越多的游戏开发商开始使用AI来提升游戏的真实感和沉浸感。本文将探讨AI在体育竞技游戏（SPG）中的应用实践，重点介绍基于强化学习的足球AI解决方案。

2022年，梅西终于捧起了8年前凝望的大力神杯，体育精神与热血竞技令人狂热与痴迷。与此同时，AI界的新宠儿们，Diffusion Model、chatGPT等AI内容生成模型掀起了新一轮的AI狂热。我们不禁联想——如果有一个AI界的足球世界杯，那将会是怎样？谁又会成为AI界的梅西？

2020年，谷歌基于其开源足球环境，在Kaggle上举办了一场全世界范围的"AI世界杯"，共1141支队伍参加，AI运动员们同场竞技，产出了大量的战术打法与高光时刻。

"AI世界杯"毫无疑问向我们展示了，在足球等SPG游戏中，利用AI控制球员并践行战术、提高竞技水平的无限可能。在此之前，足球SPG游戏的AI球员控制往往基于规则，这会导致AI水平有限，团队配合不足，易于被玩家发现、吐槽等，如《FIFA 2017》的Active Intelligence System，《实况足球》的AI控制系统等。

与之相反，基于强化学习的足球AI能够有效提升对局强度，策略多样且拟人性更强。如基于自博弈的强化学习+模仿学习足球AI解决方案，在AI世界杯中被验证能够以更少的算力，取得更好的成绩，并在控球、短传、防守等方面得到了高度认可。

基于强化学习的足球AI解决方案

这一方案基于足球环境原生接口，设计了一整套的状态向量表征方案，包含球、球员、游戏环境等多方面特征，保证了强化学习智能体能够获取足量的环境信息。

动作空间上，基于环境提供接口，包含了空闲、移动、传球/射门等动作，涵盖了足球竞技中的常见行为。奖励设计方面，除了比分奖励外，还设计了检查点奖励，每轮带球首次进入更靠近敌方球门的检查点范围时获取，以让强化学习智能体更加有动力向对方半场进攻。

除了传统RL算法框架外，网易团队还设计了RL+模仿学习（IL，Imitation Learning）的方法，来快速学习掌握对手的强劲策略，使模型更易学习人类与AI优势策略，风格更为多样，强度更高。该框架同时结合强化学习与模仿学习的优势，按照一定比例（λ%）来构建训练所需的样本，并同时优化强化学习的累计期望奖励与模仿学习的模仿误差，使得模型保持了对环境的探索能力，同时还能快速学习专家的打法战术。

基于上述设计，网易结合网易游戏深耕积累的成熟的算法库与训练框架，通过PVE对抗规则AI+自博弈的方式，最终训练出了高强度、多样化风格策略的足球SPG对战AI，并从11v11衍生出了5v5、多智能体等多种智能体方案，相关成果已在网易内部多个项目应用并转化沉淀，可快速迁移到其他游戏环境中。