星际争霸与人工智能：深度强化学习及多智能体合作

“藏经阁-星际争霸与人工智能.pdf”是一份探讨人工智能在星际争霸游戏中的应用和发展历程的资料，由阿里巴巴认知计算实验室的龙海涛撰写。该文档关注于游戏如何作为挑战人工智能的平台，以及如何通过星际争霸来推动AI技术的进步。 星际争霸作为一款即时战略游戏，其复杂性为人工智能研究提供了独特的挑战。这些挑战包括不完全信息（Imperfect Information），庞大的状态和行动空间（Huge State and Action Space），长期规划（Long-Term Planning），时空推理（Temporal and Spatial Reasoning）以及对抗性的实时策略（Adversarial Real-time Strategy）。此外，游戏中的多智能体合作（Multiagent Cooperation）也是研究的重点。 从2010年到2016年，星际争霸AI的研究主要集中在经典AI方法上，而近年来则转向了现代AI，特别是强化学习（Reinforcement Learning）。在强化学习框架中，智能体通过与环境交互，采取行动，接收观察结果和奖励，以实现特定目标（Agent, Environment, Action, Observation, Reward, Goal）。随着深度学习的发展，深强化学习（Deep Reinforcement Learning）成为解决这些复杂问题的新工具。 然而，尽管这些进展显著，但单一智能体的学习仍然无法完全模拟人类的智慧，它涉及到社会和集体智慧。因此，研究者开始探索大规模多智能体如何能从经验中学习到人类级别的协作或竞争（Cooperative Hunting, Artificial Collective Intelligence）。文献《Multiagent Bidirectionally-Coordinated Net (BiCNet)》提出了一种神经科学假设，旨在构建协调的多智能体系统，避免碰撞并实现协同移动，如3个海军陆战队员对抗1个超级扎尔戈林的示例，展示了击退战术的执行。 为了推进这一领域的研究，阿里巴巴团队还开源了一个名为“gym-starcraft”的项目（https://github.com/alibaba/gym-starcraft），提供了一个用于训练和评估多智能体协作的平台。这个平台允许智能体在不发生碰撞的情况下进行协调移动，并展示出如“Hit and Run Tactics”等高级战术，即3个海军陆战队员对抗1个泽洛斯的战斗场景。 这份文档深入探讨了星际争霸如何作为人工智能研究的试验田，以及如何通过游戏环境推动AI在复杂决策、多智能体协作和深度强化学习等方面的发展。通过这样的研究，我们有望更接近构建出能够展现类似人类集体智慧的大型多智能体系统。