量子位 出品 | "大众年夜众号 QbitAI
“ 少年，我看你骨骼精奇，是万中无一的武学奇才。我这有套《街霸2》心法，见与你有缘，就十块钱卖……”
慢！
苦练《街霸2》可能已经没出息了。
由于AI来了。
少年，不如修习如何炼制一枚格斗游戏AI吧。量子位这有套西方来的《街霸2》AI速成心法，见与你有缘，就免费转送了……
AI心法
这套心法，乃是“宅肉去世抠破”（Gyroscope）所创。基于超任平台（Super Nintendo）。所用乃是强化学习之方法。依赖强化学习，AI不雅观察天下、选择行动办法，目标是最大限度的得到褒奖。
在游戏中也是一样。想要炼制一枚《街霸2》AI，需教会这个神经网络每个角色如何跳跃、移动、出招，还得教会它不雅观察血量和剩余韶光。我们须要把游戏中的各类信息，提炼成AI能看懂的格式，称之曰：不雅观察空间。
不雅观察空间
为了达到速成的目的，节省演习韶光，这套心法在利用强化学习时，利用了手动定义不雅观察空间的办法。详细来说，这个不雅观察空间包括：
每个角色的X、Y坐标
血量
角色是否跳跃
角色是否蹲下
角色移动的指令
两个角色之间的绝对间隔
游戏韶光
这个不雅观察空间非常弘大。至少有数万亿个参数。
动作空间
AI不雅观察环境之后，必须急速进行下一步动作。表征可用动作最大略的方法，是利用超任手柄上的按钮：上、下、左、右、A、B、X、Y、L、R。如果考虑按钮同时按下的情形，就有1024中不同的可能。
考虑动作空间的另一种方法是建立可用的动作集，例如高踢、抱摔、上切等。把一个动作转变为对应的按钮组合。这里为了节省演习韶光，心法将动作空间简化为一个方向键+一个出招键的组合，例如“上+A”。
这样就把动作空间简化到35种可能性。当然，如果韶光许可，我们也 可以考试测验更繁芜的组合办法。
褒奖
一旦采纳了行动，就得让AI得到褒奖/惩罚。
在《街霸2》种，出招合理与否有个大略的衡量办法：血量。AI要做的便是，却把血量的最大化。如果脚踢对手，能造成10个点的侵害，那么系统就褒奖AI同样的得分。
如果下次不雅观察后，AI没有行动，只要能保持血量的差距，仍旧会得到10分褒奖。当然，如果表现不好，也会被扣分。
△ 这是街霸中Dhalsim（印度）演习中的褒奖情形
AI演习AI
在演习AI这件事上，Gyroscope有一套算法，可以自动搞定哪个问题用什么算法最好。在《街霸2》这件事上，简化利用了这个方法，并且选择了DQN作为强化学习的方法，当然也做了一些调度。
DQN利用模型来预测哪些动作是最优选择。至于详细的做法，这里卖个关子，稍后会在另一篇心法中详述。
仿照器想要演习AI，得把它带到《街霸2》的天下里。问题是，手头上没有超任的SDK。幸运的是，还是找到理解决的办法。
BizHawk，支持多种仿照器内核，包括超任。BizHawk供应了一系列关键工具：
一个Lua措辞脚本界面，可以逐帧掌握游戏
一套主机内存监视工具，用以检讨内存中的地址
没有速率和显示限定，可以最大化游戏帧率
BizHawk源代码在此：
https://github.com/TASVideos/BizHawk
有了Lua界面，就可以在《街霸2》中掌握按钮、读取内存位置以及掌握仿照器内核。内存探测器让AI可以直接读取对手的血量、动作等数据。
把稳，这里只让AI读取了玩家能看到的信息，没有读取额外内容。
侵入内存我们须要从内存中读取一些关键数据，来构成不雅观察空间。在开头我们也提到过，比方角色的位置、血量、行动、韶光等。这些都放在内存中的某个地方。
到底在哪呢？这时就可以用BizHawk的工具，来监测内存数值的变革，进而创造内存中被改变的地方。Gyroscope花了几个小时，终极确定了所有数据在内存中的位置，建立了从内存到不雅观察空间的映射。
举个栗子，比方像下面这样：
public int get_p1_health(){ return _currentDomain.PeekByte(0x000530);}public int get_p2_health(){ return _currentDomain.PeekByte(0x000730);}搞定代码
BizHawk内嵌了Lua脚本引擎，以是Gyroscope初步考试测验在Lua里写SDK。那是一个Lua库，用于访问所有的内存位置。
不过问题在于，Lua接口不支持任何网络I/O。由于做事在云端运行，以是这是一个大问题。可以借助Python从中转送，但会带来同步和速率等方面的问题。
办理的办法是放弃Lua，直策应用原生BizHawk工具，这些工具是用C#编写的。之前写的Python代码仍旧保留，当做一个大略的接口，给它起了个名字叫EmulatorController。
末了的结果是，对付游戏中的每一帧画面，得到一个不雅观察结果，然后发送给EmulatorController，这个掌握器再去讯问AI，得到行动指令后，返回下一帧予以实行。
这个方法的速率够快，是时候开始正式演习了~
演习AI随着统统准备就绪，针对AI的演习立即开始。每个角色演习了8个小时，大概3000场比赛。
在演习过程中，Gyroscope考试测验了不雅观察空间、动作空间、褒奖函数、DQN参数的各种不同组合，直到找到一个胜率较高的AI配置。
除了标准的调优技能和良好的习气（一次只改变一个参数），演习AI中最关键的创造是按方向键和按出招键的不屈衡权重。
对付每一帧，方向键造成的影响很小，而出招键会引发一系列重大变革。例如，出拳须要很多帧才能完成。也便是说，一帧中的动作会在后续很多帧中连续产生影响。以是，AI被演习为不才一步辇儿为前，会在20帧内持续按下出招键。
换句话说，AI不是逐帧采纳行动，而是每⅓秒不雅观察和行动一次。
很多人会问，为什么没把终极赢得胜利作为褒奖？大略地说，那样的话会让演习更加困难和冗长。
演习之初，AI对三星级（街霸的星级系统）对手的胜率是20%，演习到末了，胜率已经达到90%。如果演习的韶光再长，该当可以得到更好的成绩。
街霸2争霸大赛
这个《街霸2》AI第一次亮相，是在刚刚结束的三星开拓者大赛上。
Gyroscope搞了一个《街霸2》AI争霸大赛！
一共四位AI选手出战，每个AI掌握两个角色。对战表如下图所示。
终极的决赛，在M.Bison和Dhalsim之间展开。好吧，M.Bison切实其实是个bug级的存在，他得到了末了的胜利。
然后换了一组角色，再次展开捉对厮杀。
决赛中，Sagat击败本田，赢得冠军。
快取走这套心法
好吧，讲到这里，再指一条明路。Gyroscope把修正的仿照器放在GitHub上了，地址在此：
https://github.com/GyroscopeHQ/BizHawk
好吧，这套心法讲完了。本日就到这里，安歇安歇一下。
— 完 —
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