游戏葡萄|现在放那儿自己跑就行了,网易的黑科技:以前策划写三四周AI( 三 )
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我们这套RLEase整体上是这样 , 跟传统深度学习有一点不一样 , 是大规模的计算 , 对计算支援要求比较高 , 对于框架要求也比较高 。 一个是面向游戏开发团队 , 能降低他们的难度 , 另外能让AI研究人员降低开发新算法的难度 。 让所有的节点通信都交给我们底层通信来做 。
再上层一点就是我们深度学习的能力 , 另外就是深度学习 , 这些都是在我们框架里面比较好的支持 。 另外我们在上层 , 为游戏开发团队来说提供了一个ISDK 。 ISDK就是给游戏团队用的 , 用了这套SDK可以跑运算环境 , 他只要拿到上层的SDK就可以了 。 对于AI研究人员来说 , 只需要关注算法和深度学习框架 。
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我刚才讲了怎么支持这种能力 , 简单介绍一下我们这种分布式结构里面 , 精简的话会有几种概念 。 第一种讲了三重类型的节点 , 一种是Leanre , 模型训练 。 第二是Worer , 模型推心 。 第三是Gome , 游戏(环境) 。 这样分离的方式支持分布式 , 每个节点可以放在不同物理的服务器上的 。 另外一个是所有节点之间都会有IBC通信 , 比如说一些高性能的模型分发相关的功能 , 能支撑我们把这个训练框架的规模提高到上千甚至上万这个级别 。
听了上半场觉得这东西好像特别费资源 , 我们自己做下来 , 对于很多场景 , 如果不想要追求职业选手这样水平的话 , 并不需要那么高 , 所以也没有那么大的硬件门槛 。
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讲个例子 , 我们上半年给《逆水寒》做五子棋 。 但是玩家跟玩家之间玩五子棋的人不多 , 再有一点 , 玩家输了不太爽 , 有受挫感 。 我们当时没有做围棋的的项目 , 我们从头开始集成算法框架 。 在RLEase里面简单实现了几个模块 , 标准定了几个接口 。 这个接口实现好了之后 , 我们的AlphaZero已经成功了 , 它自带大规模分布式的能力 , 我们可以做到好几个节点同时跑 , 大概跑到23000的样子 , 这个五子棋的AI就已经比市面上找到的所有传统搜索AI明显要强 。 游戏里面不需要那么强的AI , 我们为什么做这么强的AI , 因为我们发现做了强AI后再做简单AI非常容易 。
另外一个是我们提供的SRA , 常见的开发脚本 , 一般来说 , 传统端游里面会有C++ , 现在手游可能在集成脚本上的Lua来做 。 为了让游戏方用我们的SDK , 我们提供了多语言版本的支持 。 举个例子 , 这个SDK是给研究员用的 。 怎么用呢?你在游戏里面Input一下SDK , 在你想要做请求 , 比如说这个AI写不清楚了 , 想交给AI做 , 这个时候插一个函数就行了 。 Python这个游戏自己能学出来到底该怎么打 。
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开发完AI之后还得有个部署 。 游戏线上怎么用?我们这边做了好几款游戏 , 积累了一些经验 , 我们有服务端的ASI的部署能力 , 部署了AI服务器 , 让游戏请求到AI服务器 , 进行AI推理 , 进行对应的动作 。 另外一个提供一些客户端部署方案 , 现在有在安卓、iOS上的部署 。 有些游戏必须是在手游上部署的 , 因为逻辑就在客户端上 , 我们提供SDK能直接把训练好的模型变成在端上的模型直接用 。
三
第三部分介绍一下我们在《逆水寒》里的效果 , 这是给他们做的一个游戏场景 , 是一个流派竞技的玩法 。 这个玩法每天可以排行榜里挑战排行更高的玩家 , 但MMO里玩家不一定实时在线 , 当这个玩家不在线的时候 , 可以用AI替代玩家出战 。 以前AI很弱 , 基本上都能打过 。 游戏方要我们提供高水平的、提供不同难度的AI , 让对手也能体验到乐趣 。 另外也希望AI能有这样一些行为多样性 。
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