这是向能够在任意环境中学习的真正通用AI算法迈出的重要一步。
Player of Game在象棋、围棋这两种完全信息游戏和德州扑克、苏格兰场这两种不完全信息游戏中与顶尖AI智能体对战。
从实验结果来看，DeepMind称Player of Games在完全信息游戏中的表现已经达到了“人类顶级业余选手”水平，但如果给予相同资源，该算法的表现可能会明显弱于AlphaZero等专用游戏算法。
在两类不完全信息游戏中，Player of Games均击败了最先进的AI智能体。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2112.03178.pdf
一、深蓝、AlphaGo等AI系统仅擅长玩一种游戏
计算机程序挑战人类游戏选手由来已久。
20世纪50年代，IBM科学家亚瑟·塞缪尔（Arthur L. Samuel）开发了一个跳棋程序，通过自对弈来持续改进其功能，这项研究给很多人带来启发，并普及了“机器学习”这个术语。
此后游戏AI系统一路发展。1992年，IBM开发的TD-Gammon通过自对弈在西洋双陆棋中实现大师级水平；1997年，IBM深蓝DeepBlue在国际象棋竞赛中战胜当时的世界棋王卡斯帕罗夫；2016年，DeepMind研发的AI系统AlphaGo在围棋比赛中击败世界围棋冠军李世石……
▲IBM深蓝系统vs世界棋王卡斯帕罗夫
这些AI系统有一个共同之处，都是专注于一款游戏。比如塞缪尔的程序、AlphaGo不会下国际象棋，IBM的深蓝也不会下围棋。
随后，AlphaGo的继任者AlphaZero做到了举一反三。它证明了通过简化AlphaGo的方法，用最少的人类知识，一个单一的算法可以掌握三种不同的完全信息游戏。不过AlphaZero还是不会玩扑克，也不清楚能否玩好不完全信息游戏。
实现超级扑克AI的方法有很大的不同，扑克游戏依赖于博弈论的推理，来保证个人信息的有效隐藏。其他许多大型游戏AI的训练都受到了博弈论推理和搜索的启发，包括Hanabi纸牌游戏AI、The Resistance棋盘游戏AI、Bridge桥牌游戏AI、AlphaStar星际争霸II游戏AI等。
▲2019年1月，AlphaStar对战星际争霸II职业选手
这里的每个进展仍然是基于一款游戏，并使用了一些特定领域的知识和结构来实现强大的性能。
DeepMind研发的AlphaZero等系统擅长国际象棋等完全信息游戏，而加拿大阿尔伯特大学研发的DeepStack、卡耐基梅隆大学研发的Libratus等算法在扑克等不完全信息游戏中表现出色。
对此，DeepMind研发了一种新的算法Player of Games（PoG），它使用了较少的领域知识，通过用自对弈（self-play）、搜索和博弈论推理来实现强大的性能。
二、更通用的算法PoG：棋盘、扑克游戏都擅长
无论是解决交通拥堵问题的道路规划，还是合同谈判、与顾客沟通等互动任务，都要考虑和平衡人们的偏好，这与游戏策略非常相似。AI系统可能通过协调、合作和群体或组织之间的互动而获益。像Player of Games这样的系统，能推断其他人的目标和动机，使其与他人成功合作。
要玩好完全的信息游戏，需要相当多的预见性和计划。玩家必须处理他们在棋盘上看到的东西，并决定他们的对手可能会做什么，同时努力实现最终的胜利目标。不完全信息游戏则要求玩家考虑隐藏的信息，并思考下一步应该如何行动才能获胜，包括可能的虚张声势或组队对抗对手。
DeepMind称，Player of Games是首个“通用且健全的搜索算法”，在完全和不完全的信息游戏中都实现了强大的性能。
Player of Games（PoG）主要由两部分组成：1）一种新的生长树反事实遗憾最小化（GT-CFR）；2）一种通过游戏结果和递归子搜索来训练价值-策略网络的合理自对弈。
▲Player of Games训练过程：Actor通过自对弈收集数据，Trainer在分布式网络上单独运行
在完全信息游戏中，AlphaZero比Player of Games更强大，但在不完全的信息游戏中，AlphaZero就没那么游刃有余了。
Player of Games有很强通用性，不过不是什么游戏都能玩。参与研究的DeepMind高级研究科学家马丁·施密德（Martin Schmid）说，AI系统需考虑每个玩家在游戏情境中的所有可能视角。
虽然在完全信息游戏中只有一个视角，但在不完全信息游戏中可能有许多这样的视角，比如在扑克游戏中，视角大约有2000个。
此外，与DeepMind继AlphaZero之后研发的更高阶MuZero算法不同，Player of Games也需要了解游戏规则，而MuZero无需被告知规则即可飞速掌握完全信息游戏的规则。
在其研究中，DeepMind评估了Player of Games使用GoogleTPUv4加速芯片组进行训练，在国际象棋、围棋、德州扑克和策略推理桌游《苏格兰场》（Scotland Yard）上的表现。
▲苏格兰场的抽象图，Player of Games能够持续获胜
在围棋比赛中，AlphaZero和Player of Games进行了200场比赛，各执黑棋100次、白棋100次。在国际象棋比赛中，DeepMind让Player of Games和GnuGo、Pachi、Stockfish以及AlphaZero等顶级系统进行了对决。
▲不同智能体的相对Elo表，每个智能体与其他智能体进行200场比赛
在国际象棋和围棋中，Player of Games被证明在部分配置中比Stockfish和Pachi更强，它在与最强的AlphaZero的比赛中赢得了0.5%的胜利。
尽管在与AlphaZero的比赛中惨败，但DeepMind相信Player of Games的表现已经达到了“人类顶级业余选手”的水平，甚至可能达到了专业水平。
Player of Games在德州扑克比赛中与公开可用的Slumbot对战。该算法还与Joseph Antonius Maria Nijssen开发的PimBot进行了苏格兰场的比赛。
▲不同智能体在德州扑克、苏格兰场游戏中的比赛结果
结果显示，Player of Games是一个更好的德州扑克和苏格兰场玩家。与Slumbot对战时，该算法平均每hand赢得700万个大盲注（mbb/hand），mbb/hand是每1000 hand赢得大盲注的平均数量。
同时在苏格兰场，DeepMind称，尽管PimBot有更多机会搜索获胜的招数，但Player of Games还是“显著”击败了它。
三、研究关键挑战：训练成本太高
施密德相信Player of Games是向真正通用的游戏系统迈出的一大步。
实验的总体趋势是，随着计算资源增加，Player of Games算法以保证产生更好的最小化-最优策略的逼近，施密德预计这种方法在可预见的未来将扩大规模。
“人们会认为，受益于AlphaZero的应用程序可能也会受益于游戏玩家。”他谈道，“让这些算法更加通用是一项令人兴奋的研究。”
当然，倾向于大量计算的方法会让拥有较少资源的初创公司、学术机构等组织处于劣势。在语言领域尤其如此，像OpenAI的GPT-3这样的大型模型已取得领先性能，但其通常需要数百万美元的资源需求，这远超大多数研究小组的预算。
即便是在DeepMind这样财力雄厚的公司，成本有时也会超过人们所能接受的水平。
对于AlphaStar，公司的研究人员有意没有尝试多种构建关键组件的方法，因为高管们认为训练成本太高。根据DeepMind披露的业绩文件，它在去年才首次盈利，年收入达到8.26亿英镑（折合约69亿人民币），获得4380万英镑（折合约3.67亿人民币）的利润。从2016年~2019年，DeepMind共计亏损13.55亿英镑（折合约113亿人民币）。
据估计，AlphaZero的训练成本高达数千万美元。DeepMind没有透露Player of Games的研究预算，但考虑到每个游戏的训练步骤从数十万到数百万不等，这个预算不太可能低。
结语：游戏AI正助力突破认知及推理挑战
目前游戏AI还缺乏明显的商业应用，而DeepMind的一贯理念是借其去探索突破认知和推理能力所面临的独特挑战。近几十年来，游戏催生了自主学习的AI，这为计算机视觉、自动驾驶汽车和自然语言处理提供了动力。
随着研究从游戏转向其他更商业化的领域，如应用推荐、数据中心冷却优化、天气预报、材料建模、数学、医疗保健和原子能计算等等，游戏AI研究对搜索、学习和博弈推理的价值愈发凸显。
“一个有趣的问题是，这种水平的游戏是否可以用较少的计算资源实现。”这个在Player of Games论文最后中被提及的问题，还没有明确的答案。
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