“终于，比赛结束的哨声响起，亲爱的观众朋友们，来自中国的WeKick足球队获得了本次挑战赛的冠军，让我们为他们表示祝贺。”
嗯，等一下，中国足球队？夺冠？你没看错，在AI界，来自中国的足球队WeKick这次冲出亚洲，在世界舞台上一鸣惊人。
他们夺冠的这项赛事是由谷歌研究院和英超曼城足球俱乐部联合举办，在国际信息学挑战平台Kaggle上举办的一场人工智能足球挑战赛，共有来自全球的1138支队伍参赛。
经过激烈的角逐，最终WeKick的比赛积分达到了1785.8分，这一优异的成绩让他们夺得了冠军，将其他竞争对手远远甩在身后。
尤为值得一提的是，WeKick足球队的战斗表现和拼搏精神可圈可点，在上场比赛中，他们在落后两球的劣势下，连入三球，最终实现华丽大翻盘。
接下来我们就来看看这场比赛，AI足球队到底是如何踢球的。
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。这个平台其实是一个足球控制游戏，长这样：
但在AI眼中，对抗就简单多了，数据的堆叠和展现变成了这样：
游戏中，我国WeKick在红色方，对手SaltyFish在蓝色方，其后的数字代表控制方球员的球衣号码，足球代表白色字母B。
好的，游戏开始了，我们回到游戏场景。
比赛双方分别是WeKick和SaltyFish，从派出的队员来看，对战双方的数值相同，因此没有差异，此外双方都没有替补队员。
比赛的第一次进攻，SaltyFish就通过三次“传球”突破了WeKick的球门，这个进球来得太快了。
随后，在另一次进攻中，SaltyFish的第一次出手被“扑出”，但比分却进一步扩大。
情况似乎有点糟糕，因为 WeKick 目前以 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。
最终在第70分钟左右，WeKick利用一记远射成功反超比分，最终比赛以此比分结束。
“传球”、“扑救”、“团队配合”、“远射”等等。这些在普通足球场上发生的操作，在游戏中的AI操作中也是很有技巧的。
这种操作技巧和配合度，换做是我的话，肯定做不出来……随便的。
那么，问题来了，这个强大的WeKick是谁？
这个 WeKick 到底是什么？
说实话，这个WeKick的真面目其实是：“绝舞”。是的，毫无疑问它就是王者荣耀里的AI绝舞。
简单理解，“绝物”就是AI的一个底层架构和方法。
如果用王者荣耀的数据来训练，那就是王者荣耀整个英雄池的《绝舞全集》；如果用足球的数据来训练，那就是这个游戏的《WeKick》。
（来源：腾讯AI Lab微信）
在赛后总结中，《绝舞》的研究团队揭秘了这一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博弈从头开始训练模型。
使用这种方法进行模型训练是非常常见的操作，本次比赛大部分参赛队伍都采用了这种方法。
但对于足球来说，如果仅仅以进球数来决定成败，其实不利于模型训练，因此「绝舞」研究团队进一步细化了价值估算（奖励模型）。
比如：拦截、出界、越位、传球、控球、传球等各个方面都会被考虑进去，当然也包括最重要的得分这个评价标准。
评价标准多样化之后，AI可以在训练过程中更快地得到反馈，然后进行下一步。
简单来说，类似于把一整张试卷分解成不同的题目，然后制定一套评价标准，AI也要从基础题型开始。
除了细分奖励之外，由于足球是一项团队运动，“绝舞”研究团队还采用一种名为“生成对抗模拟学习”（GAIL）的技术进行自我比赛训练。
该技术可以模拟足球比赛中常见的一些难以详细量化描述的战术，例如“长传反击”、“球突破”等等。
通过模拟具有不同战术风格的对手进行训练和学习，然后让AI与他们战斗。
简单理解就是根据不同的试卷风格，将不同的题型进行排列组合，然后让AI进行“模拟测试”，在实战中进一步学习。
在考试过程中，你是否遇到过这样奇怪的试题，然后心里一阵阵的：“啊，我从来没见过这种题型，这到底是什么啊”？
AI也有类似的问题，经过游戏训练后，得到的结果往往比较单一，这对应着考试中既定的解题思维的形成。
最后，研究人员采用了“基于联盟的多风格强化学习”的方法进行补充训练，以防止赛场上见到的一些奇怪战术，会让AI一时糊涂，自行引发混乱。
这其实也是为什么我们普通人考试的时候，老师经常会出一些稀奇古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最终胜利的两大关键秘密。
总而言之，这支来自中国的AI足球队赢得了世界挑战赛冠军。这个消息让关注中国足球的网友们兴奋不已。真人做不到AI做到。对此，国足表示已退出直播间。
参考：
今天我想向大家介绍一下 XiaoIN
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