“终于，比赛结束的哨声响起了，亲爱的观众们，来自中国的WeKick足球队获得了本次挑战赛的冠军，让我们祝贺他们。”
嗯，等一下，中国足球队？夺得冠军？你没看错，在AI世界里，来自中国的WeKick足球队已经冲出亚洲，正在世界舞台上引起轰动。
他们夺冠的赛事是由谷歌研究中心和英超曼城足球俱乐部联合举办的。这是在国际信息学挑战平台 Kaggle 上举办的人工智能足球挑战赛。共有来自世界各地的1,138支队伍参加。
经过激烈角逐，最终WeKick的比赛积分达到了1785.8分。这个优异的成绩让他们获得了冠军，将其他参赛者远远甩在了身后。
特别值得一提的是，WeKick足球队的战斗表现和斗志可圈可点。上一场比赛，他们连进三球，最终在落后两球的情况下完成大逆转。
接下来我们就来看看这场比赛以及AI足球队是如何踢球的。
连进三球成功逆转
这场“AI控制的足球对抗”是利用Google Research Football的平台进行的。这个平台其实是一款足球控制游戏，长这个样子：
然而，在AI眼中，对抗要简单得多。数据的堆叠和显示就变成了这样：
比赛中，我国的WeKick在红边，对手SaltyFish在蓝边。后面的数字代表控制球员的球衣号码，足球代表白色字母B。
好了，游戏开始了，我们回到游戏场景。
相互竞争的两支队伍是WeKick和SaltyFish。从派出的球员来看，数值相同的两支球队并没有什么区别。此外，双方都没有替补球员。
揭幕战的第一次进攻中，SaltyFish通过三次“传球”突破了WeKick的球门。这个目标来得太快了。
随后，在另一次进攻中，SaltyFish的第一脚射门被“扑出”，但比分被进一步扩大。
情况似乎有点糟糕，因为WeKick目前0-2落后。
不过，不用担心，在一次“角球”中，WeKick扳回一分。
半场结束前，WeKick也通过精彩的“团队配合”成功扳平比分。
最终，第70分钟左右，WeKick利用远射成功反超比分。最终，比赛以这个比分结束。
“传球”、“扑救”、“团队合作”、“远射”等。这些发生在普通足球场上的操作，在游戏中的AI操作中也是非常熟练的。
这种操作技巧和协调性如果是我……随便是肯定做不到的。
那么，问题来了，这个强大的WeKick是谁呢？
这个WeKick到底是什么？
说实话，这个WeKick的真面目其实是：“绝对开悟”。是的，毫无疑问，就是王者荣耀中的AI绝武。
简单理解，“绝物”就是AI的底层架构和方法。
如果用王者荣耀的数据来训练，那就是王者荣耀中全英雄池的“完整体”了。如果用足球的数据来训练，那就是这款游戏的“WeKick”了。
（来源：腾讯AI Lab微信）
在赛后总结中，《绝物》研究团队揭开了这个AI背后的秘密。它的出现可以分为三个步骤：
首先，通过强化学习和自我对弈从头开始训练模型。
使用这种方法进行模型训练是很常见的操作。本次比赛大部分参赛队伍都采用了这种方式。
但对于足球来说，如果仅仅以进球来决定成败，其实并不利于模型训练。因此，《绝物》研究团队进一步细化了价值估算（奖励模型）。
例如：拦截、出界、越位、传球、控球、传球等方面都会被考虑在内。当然，最重要的评价标准——评分也包括在内。
评估标准多样化后，AI可以在训练过程中更快地获得反馈，然后进行下一步。
简单来说，类似于将整张试卷分解成不同的问题，然后制定一套评价标准。 AI还需要从基本的问题类型开始。
除了细分奖励之外，由于足球是一项团队运动，“绝物”研究团队还使用了一种名为“生成对抗模拟学习”（GAIL）的技术进行自我比赛训练。
该技术可以模拟一些难以详细、定量描述的战术，例如足球比赛中常见的“长传反击”、“皮球突破”等。
通过模拟不同战术风格的对手来训练和学习，然后让AI与他们战斗。
简单来说，就是根据不同的试卷风格，排列组合不同的题型，然后让AI进行“模拟考试”，在实战中进一步学习。
考试的时候，你有没有遇到过这么奇怪的试题，然后你就处于这样的状态：“啊，我从来没有见过这种题，这是什么鬼”？
人工智能也有类似的问题。经过游戏训练，得到的结果往往是单一的，这对应着考试中既定的解题思维的形成。
最后，研究人员采用“基于联赛的多风格强化学习”方法进行补充训练，防止赛场上看到的一些奇怪的战术，会让AI一时糊涂，自己造成混乱。
这其实也是为什么我们普通人在考试的时候，老师经常会给出一些奇怪的模拟试卷的原因。
研究人员认为，基于League的多风格强化学习和基于GAIL的风格学习方法是确保WeKick最终获胜的两个关键秘诀。
总而言之，这支来自中国的人工智能足球队获得了世界挑战赛冠军。这一消息让关注中国足球的网友兴奋不已。真人无法用人工智能做到这一点。对此，国足方面表示，已退出直播间。
参考：
今天我想给大家介绍一下XiaoIN
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