g用上强化学习和博弈论，EA开发的测试AI成精了生育率|教育|成人教育|婚育|疫

明敏发自凹非寺
量子位报道 | 公众号 QbitAI
小人不断跳跃到实时生成的平台上、最后到达终点……
你以为这是个类似于微信“跳一跳”的小游戏？

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但它的真实身份，其实是游戏大厂EA（美国艺电公司）最新研究出的游戏测试AI。
和普通只会打游戏的AI不同，这次EA提出的新模型不仅要让小人成功跳到终点，还要自己实时生成平台来“为难”自己。
为什么要设计成这种“相爱相杀”的关系呢？
因为，此前的许多游戏测试AI往往会对训练中的地图过拟合，这导致它们在测试新地图时的表现很差。
由此，在强化学习的基础上，EA研究人员受到GAN的启发，提出了这种新方法ARLPCG （Adversarial Reinforcement Learning for Procedural Content Generation）。
目前，该方法的相关论文已被IEEE Conference on Games 2021接收。
用博弈论解决过拟合其实，把AI用到游戏测试，已经不是一件新鲜事了。
此前许多游戏测试AI都用到了强化学习。
它的特点是基于环境而行动，根据从环境中获得的奖励或惩罚（比如获得积分、掉血等等）不断学习，从而制定出一套最佳的行动策略。
不过研究人员发现，强化学习对于固定场景的泛化能力很差，往往会出现过拟合的现象。
比如在同样的场景中，只用强化学习训练的情况下，小人遇到陌生路径，就会发生“集体自杀”事件：

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这对于测试游戏地图哪里出现错误而言，真的非常糟糕。
为此，EA的研究人员参考了GAN的原理来设计模型，让AI内部自己对抗、优化。
具体来看，他们提出的方法ARLPCG主要由两个强化学习智能体组成。
第一个智能体生成器（Generator）主要负责生成游戏地图，它使用了程序内容生成（Procedural Content Generation），这是一种可以自动生成游戏地图或其他元素的技术。
第二个智能体是解算器（Solver），它负责完成生成器所创建的关卡。
其中，解算器完成关卡后会获得一定的奖励；生成器生成具有挑战性且可通过的地图时，也会获得奖励。
训练过程中，两个智能体之间会相互提供反馈，让双方都能拿到奖励。
最终生成器将学会创建各种可通过的地图，解算器也能在测试各种地图时变得更加通用。

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与此同时，为了能够调节关卡难度，研究人员还在模型中引入了辅助输入（Auxiliary input）。
通过调节这个值的大小，他们就能控制游戏的通过率。
比如，将生成器的辅助输入设为1时，它生成的平台就会更大、间距更近，小人跳跃的难度也就更低。

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当辅助输入为-1时，生成的平台就会变小、间距也会拉开，能够通关的小人随之变少。

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结果显示，在生成器的辅助输入从1降至-1过程中，成功率从97%降低到了69%。

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此外，也能通过调节解算器的辅助输入值控制通过率。
在固定路径、规则生成路径和对抗化生成路径几种情况下，通过率都随着辅助输入的降低而降低。