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同隊炸彈人聯手，在對手的兩側放炸彈圍堵，將其困在中間地帶後摧毀對手
新智元專欄
來源：啟元世界
編輯：聞菲
【新智元導讀】由Google大腦、Facebook、牛津大學和NYU等聯合舉辦的NeurIPS首屆多智能體競賽中，中國團隊取得Learning組冠軍。基於啟元智能決策平台訓練的獲勝智能體，訓練過程沒有人工干預，體現了自動調參體系的有效性和魯棒性，以及強化學習技術的價值。
最近，國際人工智能頂級大會NeurIPS2018順利落幕。8000多位來自全世界的人工智能研究人員齊聚加拿大蒙特利爾，討論分享過去一年全世界在人工智能的各個領域的最新進展。
該會議舉辦了一系列競賽來鼓勵學術界和工業界一起解決最有挑戰性的人工智能難題。作為人工智能領域歷史最悠久的學術會議之一，會議成果被視作人工智能領域的研究「風向標」。
NeurIPS首屆多智能體競賽，中國團隊展現世界實力
其中，由Google大腦、Facebook、牛津大學及在遊戲AI界久負盛名的紐約大學等機構聯合舉辦多智能體競賽——炸彈人團隊賽（The NeurIPS 2018 Pommerman Competition）尤其引人矚目。
多智能體競賽－炸彈人團隊賽
來自中國啟元世界的彭鵬博士、中科院計算所助理研究員龐亮博士和北師大的袁鈺峰組成的賽隊，與美國、歐洲、日本、中國的24支一流隊伍進行了激烈角逐。
最終，基於啟元決策智能平台訓練的Navocado雙智能體能力穩定提升，奪得了Learning組冠軍，展現了來自中國的決策智能團隊具備的世界級技術實力。
啟元世界是一家2017年成立的以認知決策智能技術為核心的公司，由前阿里、Netflix、IBM的科學家和高管發起，並擁有伯克利、CMU等知名機構的特聘顧問。團隊核心能力以深度學習、強化學習、超大規模並行計算為基礎，擁有互聯網、遊戲等眾多領域的成功經驗。
炸彈人遊戲：考驗多智能體協作、非完全信息博弈、持續學習等關鍵技能
決策智能目前是一個世界級的技術難題，決策過程也是人腦中最複雜的一種功能。
由於在遊戲、交通、電力等領域具備極大的應用前景，決策智能近年也成為全球人工智能研究的熱點，DeepMind、Facebook、OpenAI、微軟、亞馬遜等科技巨頭都成立了實驗室進行相關研究。
相較於單智能體，多智能體博弈的難度更是指數級增加。此次NeurIPS多智能體競賽是NeurIPS會議上首次開設多智能體競賽，將多智能體協作、非完全信息博弈，以及持續學習等關鍵問題濃縮到《炸彈人》這款遊戲中，鼓勵全世界優秀的研發人員一起參加解決技術挑戰。
競賽採用激烈雙淘汰機制 (Double Elimination)，25支參賽隊分別提供2個智能體參加2v2對抗賽。參賽隊伍的每個智能體初始都被困在一個封閉的區間中，智能體只有炸開附近的木箱才能進去其他區域。在幾乎所有障礙物都被清理乾淨後，智能體進入到對抗階段，所有智能體都可以自由地在全局活動，這個階段智能體的主要目標就是炸掉對手。
炸彈人學會準確炸箱子，並且通過最短路徑尋路吃增強藥
競賽過程中智能體需要完成的任務包括：
1）清除障礙物，
2）躲避自己的炸彈火焰（智能體處於封閉區域），
3）收集裝備，
4）躲避自己和其他人的炸彈火焰（智能體相互對抗階段），
5）放炸彈殺死對手，
6）避免放炸彈殺死隊友。
整個過程，對智能體有效甄別和提取有效信息，同時對未知信息進行推理和假設，以及多智能體協作都提出了很高的技術要求。
炸彈人主動將炸彈朝對手方向踢出，精確擊潰對手
每個賽隊線下有2個月的時間進行模型訓練。最終，基於啟元決策智能平台訓練的Navocado戰勝了來自加拿大的Skynet，拿下Learning組冠軍。Skynet的團隊來自加拿大近百人規模的科技公司Borealis.ai。
獲勝關鍵：分階段自適應調參與獎勵塑性
從對戰過程來看，啟元的Navocado智能體的主動進攻能力明顯強於對手。
從Skynet在官網公開的做到方案來看，Skynet模型在決策過程中加入了很多人工干預（比如限制炸彈人不能往火焰里走），這和Navocado模型在整個訓練和決策過程中不加人工干預、自主學會各項技能的方式也有較大的差距。
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NeurIPS多智能體競賽終局：第600步（視頻中最下欄顯示），Navocado控制的一個炸彈人（黑色臉譜）在最正確的時機使用踢炸彈的方式將Skynet的一個炸彈人（白色臉譜）炸死。來源：啟元世界
視頻中展示的是Navocado和Skynet爭奪學習組冠軍的最後一戰。其中，兩個黑色臉譜的炸彈人屬於Navocado，而兩個白色臉譜的炸彈人屬於Skynet。
從視頻中可以看到，Navocado能夠在不產生多餘步數的情況下，準確地炸開木箱和收集裝備，而Skynet在這兩方面就做不太好。這也是這局比賽後期Navocado能夠占據主導的原因。
在第600步（視頻中最下欄顯示），Navocado控制的一個炸彈人在最正確的時機使用踢炸彈，將Skynet的一個炸彈人炸死。在視頻最後，Navocado控制的另一個炸彈人，同樣通過踢炸彈的方式終結對手。
Navocado的內核模型是A2C，但是其最大的亮點在分階段自適應調參和獎勵塑型的過程。由於問題的複雜性，普通的訓練方式很難滿足Navocado長期成長的需求。
Navocado團隊介紹，他們的設計主要基於元學習的思想，將超參搜尋 (Hyperparameter Search) 的過程由人工調參轉變為自動調參。這一技術在AlphaGo的調優過程和Google的AutoML系統中都明顯的體現。
傳統的超參搜尋主要有兩種模式：並行搜尋和序列化搜尋。其中，並行化搜尋對計算量要求高，而且效率並不出眾；而序列化搜尋則更是需要大量的人工干預，優化效果並不穩定。
但是，在Navocado的訓練過程中，團隊通過基於群體競技的方式找出最優的超參，從提高算力使用效率和減少人工干預的角度。
Navocado智能體持續訓練過程中的效果提升曲線
technical report的鏈接: https://arxiv.org/abs/1812.07297
啟元智能決策平台，體現強化學習技術價值
強化學習作為決策智能的核心技術，也是極具挑戰的一種機器學習方法。由於強化學習涉及到的鏈路很長，而強化學習算法本身對超參十分敏感，學術界中各人不同的做到或配置，都很容易導致出現訓練結果不可復現的現象。強化學習技術在可復現性、可復用性和魯棒性方面存在著挑戰。
啟元從2017年起打造的決策智能平台，在這次賽事奪冠的智能體訓練中起到了關鍵作用。啟元決策智能平台搭建了支持多智能體博弈的基礎架構，能夠通過競技的方式做到多智能體持續學習的能力。平台還支持包括自動化資源調度和自動調參的元學習，使得模型訓練更加高效。
啟元世界彭鵬博士介紹，「啟元團隊對強化學習這個領域都很有Passion。這次我們在NeurIPS多智能體競賽奪冠的智能體，在每個階段的訓練過程沒有人工干預，學習曲線非常漂亮，進一步驗證了這套體系的有效性和魯棒性，驗證了強化學習技術的價值。」
在使用啟元決策智能平台的過程中，賽隊可以快速地調度所需資源進行任務部署，配置對戰所需的智能體，並且在訓練過程實時觀察不同模型的對戰情況和勝率曲線，從而做出最快的調整。
圖3：啟元決策智能平台架構
在此次NeurIPS多智能體競賽中，啟元決策智能平台提供了三大助力：
第一，支持智能體持續學習的能力。
持續學習的能力是智能體訓練中關鍵的一環。在訓練階段，炸彈人競賽中的智能體需要在學習新技能的過程中保留過去學會的技能，才能達到很高的水平。啟元決策智能平台通過智能體群體匹配競技的方式做到「自然選擇」，從而達到持續學習的效果。在競技過程中，強者留存，弱者被淘汰。在弱者被淘汰之後，空出來的位置被強者的克隆體代替，而強者的克隆體則根據新的超參設定持續進化。在固定計算資源預算的情況下，啟元決策智能平台通過這套機制在探索新強者 (exploration) 和深挖舊強者 (exploitation) 之間平衡對計算資源的使用情況。
第二，支持複雜場景的多智能體聯合訓練。
在多智能體博弈問題中，不同智能體之間的相互克制較為常見，其收斂可能性極為複雜。在炸彈人競賽中，不同隊伍的智能體風格迥異，有的善攻，有的善守。基於「鯰魚效應」的思想（指透過引入強者，激發弱者變強的效應），啟元決策智能平台在訓練初期引入基於規則的高階對手，激發初期較弱的智能體在與強者的對決中學會各種基本技能，迅速提升變強；隨著訓練階段的深入，啟元決策智能平台同時訓練多個智能體，使其在激烈的相互對抗中完善自我。
第三，支持基於私有雲集群的大規模、高並發的模擬和大規模訓練。
啟元決策智能平台將架構圖中所示的多個模塊進行組件化，並封裝到了容器中。通過雲端自動化的方式管理數百CPU以及GPU資源並做到容器編排，降低了調度數十個炸彈人訓練任務的成本。大規模、高並發的模擬計算以及大規模的訓練同時在私有雲集群中進行。另外，啟元決策智能平台提供分布式存儲方案，並配置成共享模型池，為炸彈人智能體模型群體的持久化和共享提供支持。
啟元決策智能平台v0.8版本目前已用於遊戲、網路智能及仿真等場景中。基於為客戶提供的高附加值服務，啟元世界在2018年商業化上小試牛刀，即已取得不錯的營收。
2019年，啟元世界計劃發布第一版啟元決策智能平台型產品，為更多行業客戶、終端用戶帶去高體驗的服務。