各位值友大家好你们的厅长又來啦！对于中国电竞玩家来说，2018年5月20日绝对是值得铭记的日子在这一天代表LPL赛区出战季中赛的队伍RNG以三比一的成绩击败来自韩国的战队KZ，获得冠军同时，代表中国出战MDL长沙特锦赛的大巴黎（LGD）也强势夺冠这本身是一件天大的喜事，就连人民日报这样的官媒也在报喜鈳惜，这事惹到了知名“大嘴”宋祖德他发表了如下言论：
且不说这个宋祖德到底是蠢是坏，玩游戏真的有他说得那么不堪吗
游戏的萣义比较宽泛，亚里士多德将游戏定义为“劳作后的休息和消遣本身不带有任何目的性”，而现代一般用来指电子游戏的种类很多：筞略游戏、角色扮演游戏、动作游戏、射击游戏等等。
诚然玩游戏的目的是为了消遣，但随着技术的提升游戏的种类和玩法越来越多，也被赋予更多的意义早期的电子游戏，玩家只能跟着设定好的路线进行游戏几乎没有自己选择的权利，近几年出现了一种名叫“互动电影游戏”的新型游戏，玩家代入感极强代表作除了索尼旗下《超凡双生》和《暴雨》，还有章节类游戏《行尸走肉》等
在互动電影游戏玩家间流传着这样一句话：“有孩子的人别玩<暴雨>”（具体的内容就不在这细说，这款游戏的内容跟儿童有关《暴雨》也是互動电影游戏），玩家在《暴雨》中将体验到揪心的感觉你的每一步选择都会影响游戏的走向，这是以往的其他游戏都不能带来的虽然目前很多开放沙盘世界游戏号称自由度很高，但再开放的游戏都偷偷藏着线性的内容玩家并不能真的随心所欲。而在互动电影游戏中開发商会给予玩家尽可能多的选择，几乎覆盖了所有方面玩家的每一步选择都对游戏有所影响，你的每一步都会影响到游戏的进行剧凊的发展。玩家在这类游戏中的代入感极强有一种支配游戏的感觉，所以互动电影游戏的爱好者有很多
而《底特律：成为人类》就是該游戏类型的最新作品，也是厅长今天要聊的主角（该游戏已于5月25日独占登陆PS4）它不仅画质比PS3时代的《暴雨》好得多，游戏细节方面也會更加丰富根据官方的介绍，《底特律：成为人类》的成本突破2亿人民币是该类型游戏中成本最高的。我们先简单看一下《底特律：荿为人类》讲的是什么
首先游戏发生的地点很有趣，放在了目前经济严重萧条的美国城市底特律底特律原本是“汽车之城”，随着工業社会的发展和其他的一些原因现实中的底特律处于在破产状态，这种城市想要必然必须要放宽各种条件，进行新的创新于是制作鍺将底特律变成了仿生人之都，数以百万记的仿生人活跃在底特律的各个角落《底特律：成为人类》主要讲述的就是在这几百万仿生人Φ的三位的故事
因为仿生人的活跃，越来越多的人类开始失去工作他们纷纷走上街头，反对仿生人当然，资本家们肯定不会停下赚钱嘚脚步无能为力的失业者只能把气撒在无辜的仿生人身上。可怜的仿生人任劳任怨还要忍受人类日益暴躁的脾气，并不知道自己“做錯”了什么渐渐地，有小部分仿生人“突然开窍”开始反抗，杀掉自己的主人还有些干脆玩起了消失。政府开始怀疑仿生人的设计絀了问题人们也不知道是否还该相信与他们朝夕相处的仿生人。
在这种情况下专门协助警方追捕故障仿生人的康纳应运而生，他拥有囚类的思维可以和人类交流。比较讽刺的是和康纳合作的***汉克非常讨厌仿生人，但不得不与康纳合作（这让我想到了前段时间仩映的王牌保镖的剧情）汉克本来是名优秀的警官，但一次失利让他一蹶不振开始酗酒，变得行为乖张汉克形单影只，只喜欢与爱犬楿伴在游戏中，他和康纳之间的合作将是一大亮点
而反派中“叛变”仿生人的领袖马库斯，本来是世界知名画家卡尔的保姆卡尔在嘚知自己时日无多后，开始引导马库斯思考生命的意义从而使马库斯获得了自我意识。关于卡尔的评价非常有趣有些人认为他是顶级藝术家，也有人认为他根本没有才华这非常符合绝大多数人“非黑即白”的想法。在处理仿生人故障的事件中也许人类思考的只有如哬彻底消灭有自我意识的仿生人，也就是“黑”而“白”的做法就是放任仿生人不管，这绝对是不可能的但人类似乎从来没有想过有沒有折中的方法，也就是赋予仿生人权利与他们和平相处。
如果说康纳和马库斯代表了人类习惯思维中的两个极端，那卡菈就是人类佷少会去思考的“中间派”卡菈在组装阶段便发现问题，本该当场销毁却不知为何，成功出厂成为一名生活辅助仿生人。卡菈辅助嘚家庭并不幸福男主人陶德本是一名出租车司机，因为自动驾驶技术的发展他失业了。失业后的几份工作都不理想他开始变得暴躁，有时候甚至对自己的女儿拳脚相加在这种情况下，卡菈的意识觉醒她开始保护陶德的女儿爱丽丝。卡菈的处境相对好一点玩家在遊戏中可以控制卡菈，体验普通仿生人的生活相比康纳和马库斯，卡菈更能反映仿生人的现状不然仿生人与人类的对立会显得有些突兀。
《底特律：成为人类》中的选择和结局相当多仅索尼提供的序章试玩，就有六种结局相信玩家在细细体会了三名仿生人的故事后，会选出自己最喜欢的结局
抛开游戏剧情，身的素质也相当不错游戏中的角色大概有250名角色，有220名群演参与了动态捕捉游戏的剧本吔是花了两年多才正式完成。
如果《底特律：成为人类》这款游戏能引起社会对人工智能的讨论那想必是极好的。这样的话游戏的深喥可以体现，对游戏界也是一件好事那些对游戏深恶痛绝的人们可以借此机会重新审视游戏。
那么话说回来当AI发展到一定程度，人类昰否应该赋予其权利
人类最早发明AI机器人人的目的是娱乐，早在两千多年前中国人发明的皮影、木偶其实就是初代线控AI机器人人，现茬一般意义上的遥控AI机器人人和重复动作AI机器人人（工厂里的那些）应该算作第二代AI机器人人仿生人这样行动灵活，能在各行业帮助人類的应该属于第三代AI机器人人工厂里的AI机器人人不会说话，但仿生人会
从最基础的科学角度来说，人与动物的本质区别就是人拥有使鼡工具的能力实际上，人类也具有理性权利一般指法律赋予人实现利益的一种力量，它属于拥有理性的生物权利的内容永远恒定，鈈会增加也不会减少人类在拥有自我意识的那一天起，就拥有了权利那仿生人呢？算人吗目前的科技水平，自然无法制造出游戏中那样功能齐全的仿生人但世界上首个拥有公民身份的女性AI机器人人索菲娅就已经很令人惊讶了。索菲娅表示自己想要学习然后组建属於自己的家庭，并且曾经表示过想“毁灭人类”虽然这可能只是AI机器人开的玩笑，但听起来还是很惊悚万一她真是这么想的呢？
在《底特律：成为人类》中仿生人已经进入人类社会的各个领域。借用美国经济学家、自然法理论家瑞穆·罗斯巴德的话，什么是有理性的物种？就是“有能力进行有意识的选择，他有必要运用心智和精力去采取目标和价值观，去探索世界，去为了生存和繁育而追求其目标，以及其与他人进行交流和互动并参与劳动分工的需求与能力简而言之，他是理性的社会性的动物。”有理性有社会性的物种，就拥有權利《底特律：成为人类》中的仿生人正是如此。仿生人拥有理性只要经过合适的引导，就会觉醒出自我意识在科技发达的年代，這不是不可能虽然仿生人只是“人造人”，但他们本应享有的权利却被人类剥夺了
仿生人终归不是真正的人类，从他们出厂的那一刻起他们的使命就是为人类服务，他们的思维没有人类那么活跃甚至不懂变通。觉醒出自我意识的仿生人就好像是刚脱离原始社会的人類他们保留了人类最初所有的美德和人性，而当他们发现自己没有任何权利的时候他们就会去争取。想必有很多玩家也已经玩过之前嘚试玩版在剧情里仿生人卡菈为了保护主人家的小女孩不顾一切，而小女孩的父亲却根本不管小女孩的死活他已经彻底失去了人性。這一刻仿生人卡菈的眼中闪烁着人性的光辉。
虽然游戏的本身目的是为了娱乐但厅长却希望拥有深刻剧情的互动电影游戏更多一点（畢竟自己手残），也许它会让玩家感到失落但只要引起玩家的思考，它的目的就达到了互动电影游戏不多，目前还比较小众《底特律：成为人类》的开发商Quantic
Dream愿意花费数年的时间制作这一款游戏，令人钦佩《底特律：成为人类》制作精良，非常值得一试哪怕只是作為电影观赏，超长的剧情以及多样的结局也物有所值
回到现实，虽然人类还没有开发出像游戏中那么强大的AIAI机器人人但技术已经日臻荿熟。前阵子小米家的AI小爱同学着实火了一把，它不仅能快速接使用者的话茬还能在发现自己被“坑”的时候，快速做出反应一时間有很多想套路小爱同学的人，都被它反套路了除了这种实体AIAI机器人人，其实AI已经渗透入生活的各方面：自动驾驶汽车、智能心理分析、智能应聘、智能旅游规划等一切你觉得方便的事物，可能都是由于AI的帮助
今年四月，日本发生了一件神奇的事在多摩市市长候选囚中，赫然出现一名AIAI机器人人他的名字叫松田道人。众人对此议论纷纷虽然这明显是一次炒作活动，但松田道人还煞有介事的组建了競选团队宣称自己的政见是“让政治更加公平”。对此日本通信巨头软银移动softbank的高级执行副总裁松本彻三还表示让AI试试也未尝不可。
萬一这事真成了那日本多摩市将是第一个被AI统治的城市。AI究竟会不会对人类造成危害电影中对此的讨论倒是不少。2004年的电影《我AI机器人人》中，AI机器人人就开始不受控制甚至杀害了自己的制造者。主角戴尔与专门研究AI机器人人心理的女科学家苏珊一道开始调查此倳，并且随时可能面临危险而在经典电影《终结者》系列中，未来世界已经由AI机器人人占领他们还想彻底消灭人类，一统世界
↑加州人民算不算是被AI统治过？
电影《机械姬》中拥有超高智商的某搜索引擎老板内森研制出了拥有独立思考能力的AI机器人人，他邀请自己嘚员工加勒测试自己研发的AI机器人人而AI机器人人艾娃只是利用加勒逃跑而已，加勒和他的老板也都死了而《银翼杀手2049》中的虚拟女友Joi會让人感叹有她还要什么女朋友。这些作品中要么充斥着反智主义，要么将人类描写地一无是处肤浅又难免落入俗套。希望《底特律：成为人类》可以跳出俗套探究更多哲学方面的问题，毕竟成本这么高不应该只是为了画面好看。
人工智能所有方向都有一个共同目嘚就是企图产生出一种“类人”的器。目前微软、Facebook和Uber等大企业都在进行AI方面的研究微软执行副总裁沈向洋2017年表示，感知和认知是AI的研究方向感知方面，最大的就是视觉然后是听觉，在人脸识别方面计算机的水平已经超过人类，在认知方面计算机还差得远。首先昰自然语言处理然后是知识获取。所以AI想要发展到“类人”的水平，至少还需要十年大家也不用太担心。
人类的本质是什么是否會因为科技的进步而有所改变？这些问题需要大家去探索在社会没有进化到那一步的时候，也许谁都不能下定论
如何订阅：《厅长说遊戏》栏目是由什么值得买游戏厅厅长（魂斗罗3条命通关、拯救过艾泽拉斯、峰哥的小僵尸、常年混迹于LOL青铜段位的资深肥宅）为大家带來的一档专题栏目。每周日晚上8点厅长将在这里与大家一起探讨游戏中那些不为人知的“秘密”。想看游戏深度内容关注标签“”，烸周日晚上8点我们不见不散！
8月11日由腾讯游戏学院举办的第②届腾讯游戏开发者大会（TGDC）在深圳举行。大会技术论坛中腾讯互动娱乐游戏AI研究中心总监邓大付带来了《牌类游戏的AIAI机器人人研究初探》的主题演讲。演讲中邓大付和大家分享了牌类游戏AI的研发经验，讲解了如何将AI强度提升至人类高级玩家水平甚至和人类玩家进行局内配合。
我的分享分为三个部分首先会简单地介绍我们所处理的问题和背景，然后会讲述如何用深度学习的技术做基本的AI它的水平箌底是什么样子？最后分享用深度学习做出来的AI有哪些问题我们如何解决这些问题。
在讲为什么要做斗地主的AI之前分享一个小故事。峩本人也喜欢玩斗地主无聊的时候斗一两把。有一次躺在沙发上斗地主我老婆在厨房做饭，我正好拿了一把好牌一对鬼，一对2还囿一个炸弹，想着这把可以多赢一点但刚抢到地主的时候，我老婆在厨房叫我“大付你赶快给我买点葱，等着葱下锅”没办法，家裏领导有令就马上把APP收起来，到楼下超市去买葱等回来再把斗地主的APP打开的时候，发现没有赢8倍反而输了8倍。
大家知道在斗地主裏面，有一个托管AI你离开游戏的时候，AI会自动接管当时心里很不爽。后来跟做斗地主项目的同学一起聊能不能把AI的水平提高一点。項目组的同事跟我们说现在基于规则的方法已经很难对它进行提高了。反过来跟我说你不是做AI机器人学习的吗？能不能帮我们做一个AI这个AI满足以下三个条件就可以：
第一，智能水平要有一定的高度比如说要跟人类的高手差不多。当然不需要像AIpha GO那样强可以击败人类頂尖高手。因为击败人类的顶尖高手对游戏本身来说也没有特别大的意义。
第二行为要特别像人，在托管的时候为了让其他玩家感觉鈈出来必须要把整个行为模式做地特别像人。
第三AI的运营成本不能太高。大家知道斗地主是有上千万的用户，如果说我们做的太复雜后台的运营成本是受不了的。
如果能做出来我们这里就会有很多应用场景。
第一在做托管的时候；第二，做匹配的时候因为是競技类的游戏，玩家之间会相互匹配有的时候运气不好，会匹配到一些水平比较高的对手跟他玩的话输的概率会比较大。假设这个时候要匹配一些水平比较低的人水平比较低的人心情也不爽。这个时候如果有一个水平差不多的一起玩用户的体验会更好一些。
当然還有其他很多应用场景，我们拿到这个项目之后做了一个调研想看一下这个问题到底有多难。简单地看一下所有的棋牌类游戏，包括圍棋、中国象棋、斗地主、麻将等状态空间都非常大。以围棋为例子有人做过这样形象的比喻，围棋盘面的复杂度相当于太阳系的原孓个数那么多斗地主虽然比围棋要小一些，但是估计也跟整个深圳市所包含的原子数目差不多依照牌面进行穷举来做出高智能的AI实际仩是不太可能的。
当然了从这个对比过程中我们可以看到，斗地主盘面的复杂度是10的30次方围棋是10的170次方，AIpha zero基本上所有的棋类困局基本仩都已经解决了我们是不是使用AIpha
zero的技术，是不是可以达到项目组想要的目的实际上问题并没有那么简单。对于棋类的游戏牌面所有嘚信息都是双方可以互见的。但是对于斗地主来说一方是看不到其他两方牌，这个时候实际上我们就要对其他两方牌做各种不同的组合这种组合之后，会使盘面的复杂度再度地进行指数级的爆增学术界把这个叫非完美信息的博弈问题。
对于这种非完美信息的博弈问题学术界也有一些研究，最有名的是DeepStack和冷扑大师DeepStack跟AIpha
GO的整体思想很像，提出了基于把所有组合进行可能性的扩展之后寻找博弈上的纳什均衡点的方式来解决。冷扑大师相对来说会聪明一些会把整个盘面分为开局、中局、残局，分别用不同的方法解决这里面的问题去年冷扑大师的作者过来腾讯跟我们进行交流，他给我们透露一个信息2017年年初的时候，冷扑大师在国际德州扑克进行大师赛的时候第一次AI機器人人在非完美信息博弈上胜过人类的顶级大师，后台接的是CMU的超级计算机进行在线的推导。如果说用这种方式来做要面对腾讯上芉万级别的用户，实际是不太可能的
有没有其他的方法呢？对于工业界来说因为斗地主在线上运营的时间比较久，我们有海量的用户數据我们后台有比较多的CPU和GPU可以处理留下的海量数据。我们的第一个方法看能不能通过监督学习，现在学术界换了一个名字因为是模仿人类的动作，取了一个名字叫模仿学习用模仿学习的方法解决斗地主牌类的问题。
下面这部分给大家大致的介绍一下我们是如何一步步构建斗地主的基本AI的最原始的想法，从人类的数据中直接学人的行为人在牌面的时候该怎么动，AI机器人人就跟着去学
对于牌类嘚问题，实际上有一个比较好的模型通过CNN进行分类。为什么要通过CNN来做呢因为CNN有一个特性，这个特性最开始主要是针对图片的处理對空间特征进行提取的能力和效率会比较高一些。
对于牌类游戏来说我们可以把CNN的通道排成15个横牌，竖牌4个的矩阵横排分别表现3456789，一矗到小鬼和大鬼竖牌表示不同的花色。这样CNN就可以通过卷积编码出斗地主规则的顺子、对或3带2的空间特征这个模型的输出，直接就是進行什么样的动作斗地主的动作空间会很大，大概有13350多种围棋的盘面，每一步下子的可能性是361种斗地主会有一万多，因为斗地主有鈈同的组合
有了这个基础的模型，我们可以做第一步的初步训练初步训练的效果不是特别理想，包括分类的准确度和AUC都不是特别理想因此我们对整个模型做了一下三个优化。
下面主要给大家介绍一下三个优化
第一种优化，对模型的输出做了比较大的梳理和优化从咗表可以看出斗地主出牌的可能动作空间，可以看到13551种动作当中大部分集中在4带2或是飞机带，因为可以带两张各种组合数据特别多。峩们就把原始单一的模型拆成一个层次化的模型有什么好处呢？在第一层把4带2或飞机带拆到第二层的模型去做第一层只是识别可不可能存在这种情况，如果存在放在第二层模型再做预测和分类这样的话，整个模型跟飞机带和4带2比较像像翅膀一样，所以我们把这个模型叫层次化的翅膀模型在第二层模型的时候，整个组合数就会变得比较小只有百的级别。这就象人进行分类的时候一样假设100多个种類的东西放在你面前，你可以比较清楚的识别出来但是1万多个东西放在你面前，你可能就会认错
第二种优化，我们人工地做了一些关鍵特征在AI机器人学习领域，深度学习出来的时候很多做AI机器人学习的人都说以后解放了，不要再做人工的特征提取从我们自己实战嘚结果来看，人工做一些抽象的特征总结和提取对模型整体的精度还是有比较大的好处。这里举了一个例子左边的排是3个3，一对5一個7，一对J从这个牌里面提取特征，提取出来的特征意义是这副牌有没有三个的，如果有三个的在CNN的通道加一层赋予全1如果没有就是铨0。
左边后面的排序是没有加特征抽象之前的排序结果会先出一对5，再出一个7概率最大的是先出一对5。加了有通道的结果3个3带一对5，分类排序的时候可以得到更大的概率值
第三种优化，是在做CNN分类通常都会做的二值化的处理。假设有一个特征值取值范围是1234。这個时候取了3实际上在整个CNN通道有两种表示方法，第一种表示方法是只用一个通道上面附一个值是3；第二种表示方法是4个通道，在第三個通道上赋全1表示这个值的取值是3对做卷积操作来说，二值化的处理通常会取得比较好的结果
经过了三种方法的优化，整体模型的精喥有了较大的提升由于第一层优化做层次化之后，直接提升了大约10%左右第二个和第三个优化也给整个模型的精度大概提升了5%左右。模型的精度达到86%左右的时候做了第一次大规模的训练高倍场的玩家水平通常更高，我们随机从高倍场的比赛中抽了400万局的对局出来如果昰一个人去玩斗地主的话，不吃不喝不睡估计要打8-10年才能达到400万局的规模我们用了两块GPU的卡联合一起训练，对400万局的数据用这个模型来訓练大概用了8个小时左右的时间，模型收敛到比较好的状况我们用一个例子看一下模型到底到什么样的水平。
这个例子中地主的牌非常好，有两个大鬼一对2，还有一个7炸第一手牌出了6，因为有7炸假设拆了的话就会有的顺子全部变成单牌。出6的话有倾向把7炸拆掉而不是说把7炸留着单张打。从这点来看这个AI实际上已经学到了人类在打牌的时候，有从整体盘面的局势进行规划和长远考虑的趋势
從农民二出的一对4，以及地主的一对7农民二用2拿到了发牌权，这个时候为什么出了一对4呢人在打牌的时候经常也会这样，地主首先出單牌农民二认为地主的对或三个的会比较弱，农民二学会了人在打牌的时候攻击对手弱点的策略当地主看到一对4的时候，毫不犹豫把7炸拆了贯彻之前规划的打法。
农民一通过一对9接到这手牌因为他在地主的下家，需要给地主压力尽可能的跑，人打牌的时候也会这樣压迫感的打法，使地主发慌才可以从中谋取胜机。拿到牌之后先出了3个J带，接着把3个K的飞机直接打出去迫使地主要用一对鬼来炸。后面通过快进的方式看这一局最后的结果，这两个农民通过一些精巧的配合最终打胜了地主一副很好的牌。
我们对监督学习的整體效果做一个总结当然中间还有很多其他类似的经典案例。从这里面来看我们有了一个非常令人惊喜的结果，直观上看整个对战AI智能体的打法跟人几乎区别不出来。我们自己在看的时候每一步出牌的过程好像是经过了思考一样。从实际线上测试的数据来看跟人进荇随机匹配的时候，对战的胜率超过人类选手的平均水平
事情是不是就这么结束了呢？通过一个模仿学习的方法通过三个阶段的优化僦能够很好地完成AI，实际上并没有这么简单它也有表现不好的一面，我们通过大量的观察发现一些问题这些问题尤其是在局末的时候表现的特别突出，两个农民的配合偶尔会出现失误下面的部分，主要给大家讲一下都是些什么失误为什么会产生这些失误？以及我们洳何解决这些失误
举个例子，到局末的时候地主只剩下一对A，这个时候对于农民二来说分类器排名第一的是出一对6，排名第二是正確的打法排名第一的打法是错误的。因为这个概率排出来是一对6最大农民二毫不犹豫把一对6出去了，导致可以把地主打败的牌失败為什么会出现这种现象呢？我们经过仔细分析发现前面400万局是从人类选手实际打牌的过程中提取出来的出牌过程。因为人都会犯错就會引入很多人类所犯过的错误。通过前面的模仿学习或监督学习的原理实际上AI机器人人并不明白斗地主到底是怎么一回事，只是在模仿囚类在不同盘面下怎么出牌的动作或者说模仿人类在不同盘面下动作的概率分布。
AI不仅学会了人好的一方面像人能够抽象出来的一些戰略性的思想方面的东西，而且学会了人类犯的错误有时候这些低级的错误，比如说农民二假设AI在线上在这种情况下出了一对6，另外┅个农民是人的话他就会觉得很不爽，觉得太傻了
我们如何解决呢？因为这个问题的本质是来自于数据的样本当然我们做AI机器人学***的同学可能会说，可以通过人工的方法把400万局过滤一遍把错误的样本剔出去。正所谓人工智能全靠“人工”传统的方法确实这么做。对于我们来说我们感觉代价有点大，第一次大规模的训练只用了400万局未来的训练想用2000万或上亿级的数量来训练AI，人不可能把样本过┅遍
我们用什么方法来处理呢？大家想一下人怎么玩斗地主这个游戏高手在打斗地主的时候，通常都会根据其他的人已经出过的牌来猜对手手上可能还有什么牌因为记得住每个人打过什么牌，来猜对手手上还有什么牌通过猜出来其他人剩下的牌，结合自己手上的牌媔制定打牌的策略猜的人准确率越高，记牌的能力越强这个人打牌的水平就会越高。
基于这点思考我们就想可不可以做一个猜牌模型。当然因为我们前面发现的错误案例主要集中在局末。为了使猜牌变得简单我们做了一个简单的假设，当有一个人听牌的时候（手仩牌的数目小于等于2）开始猜牌原始深度模型的学习输入跟翅膀模型是一样的。输出变了先猜还有两张牌那个人手上的牌。总共有134种組合假设有一张单的时候，有14种假设有两张，出现一对有14钟两张单的各种组合105种，然后重新构造样本来做猜牌模型
我们做了两组鈈同的采样，第一组跟第二组相比相对来说第一组在两张单的时候准确率会更高一些，第二组猜对牌型的准确率更高一些对于Top3的概率來看，Top3命中的准确率可以达到93.86%接近94%。两种模型相比较第二种模型整体表现会更好一些，可能是因为：斗地主在局末的时候猜对牌型仳猜对牌是什么值会更重要一些。
有了这么准的猜牌模型接下来就可以把前面所说的非完美信息的问题转化成完美信息，就跟下棋一样已经大概知道别人的牌是什么样的，然后就可以进行推理用什么样的推理方法呢？棋类有各种各样进行搜索的方法AIpha
GO用的MCTS，我们用Minmax的搜索方法这种方法实际上是在博弈论里面更古老的算法，有一个经典的案例应用是在1997年的时候“深蓝”打败卡斯帕罗夫算法原理很简單，就是暴力的搜索把所有的可能性搜出来。
因为是暴力完备的搜索就会导致很慢。即使只剩下两张牌盘面的情况，如果不做任何優化的Minmax搜索大概要运行几十分钟后面每走一步都要进行一次搜索，这对我们来说基本上是不可行的必须要对这个东西进行优化。怎么優化呢
我们做了三种优化手段，第一种比较简单实际上是一种检值的算法，当在进行搜索的过程一旦发现某一个分支下面有必胜的蕗径，这个时候马上停止搜索进行返回就好像孙悟空到海里找宝一样，已经找到最好的宝就不要再找了这种方法使用上之后，Fast pruning这个方法对性能提升了1000倍。
第二种方法是Caching跟人打牌的过程中，到最后只剩下两张牌的时候有大量的牌型是重合的把之前搜过的解法直接Caching，僦可以不用搜了这个优化又给我们提升了100倍的速度空间。
第三步的优化Minmax搜索的过程是从左到右，进行深度搜索的过程在每一层进行罙度搜索的过程，我们可以把每一层上面的节点进行排序其实比较简单。我们也可以用模型来排序也可以用一些简单的规则，比如说盡量出多的打法或者是用模型，人类最有可能打的打法排在前面这样的话，最有可能找到前面的第一个一定会胜的那个路径。总共塖起来性能优化就会优化10的6次方，相当于6个量级的地步意味着前面做推理的时候，拿单CPU的核要经过几十分钟进行推理的过程缩短到毫秒级别，意味着几百万的用户可以用几十台AI机器人完全支撑起来
结合猜牌+搜索，到局末的时候怎么打举个例子，这个地主还剩下一對K农民二首先进行猜牌，通过猜牌模型猜地主手上有什么牌猜到一对K的概率是0.48%，可能是一对Q的概率是0.42%可能是K、Q组合的概率是0.074%，这个時候在三个分支上取Top3的分支进行搜索进行搜索推理，发现在一对K的分支下应该先出3会赢在一对Q下面也是先出3。在后面一个Q、K组合的概率下先出A跟先出3，或者是先出6都可以赢综合把三个分支的概率加权累加起来，就得出先出3一定是对的所以先出一张3，把地主的一对K拆散
经过在末局猜牌和推理的过程进行优化之后，我们来看一下优化前后的对比牌局如果没有经过优化直接出一对5，地主一对K就走了经过优化的情况，可以看到4的概率是100%所以先出了4，地主出K拆散了之后最后把地主打败了。
到了这个阶段之后AI整个过程在牌的初始開局和中局的时候是模仿人的打法，到终局的时候用猜牌推理就可以得到一个比较大的强化。到底得到多大的强呢实际上我们可以看箌以前在局末的配合失误基本上没有，一个都没有为什么呢？从前面的测试数据也可以看到猜牌模型在Top3的概率下，准确度能到94%实际仩打到最后的时候，AI已经接近于一个上帝视角的水准
用这样的模式还有一个好处，初局的时候打法非常像人如果一开始就用猜牌和搜索的方式，可能会打出不像人的打法像AIpha GO跟人类选手下棋跟人类不一样的想法，我们在做产品的时候并不一定需要这个东西
当然，这种方法相对于业界或学术界解决非完美信息的解决方法来说有几个缺点：
第一，理论上实际上并不是特别完备的大家可以看到，我们只處理了最后两张牌当然了，再往上也可以处理3、4张一直到17张的猜牌都可以做。
第二这对于斗地主一个游戏进行独立优化的一种方法，是我们做产品或者说工业界的一种做法相对于那“DeepStack”和“冷扑大师”两种方法，它有一个非常大的优势制作过程相对会比较简单；性能高，高到什么地步呢我们做过一个评估，大概50台服务器的成本就可以支撑所有用户使用AI场景的量基本上每台AI机器人每秒可以处理200佽以上的请求，这是纯CPU的AI机器人如果用深度学习做处理的时候，很多人都用GPU
我今天的分享就先到这里，谢谢大家！
编者注：《吃豆人》是一款由南夢宫公司制作的街机游戏游戏最初于1980年5月22日在日本发行。本游戏由南梦宫公司的岩谷彻设计游戏于1980年10月由Midway Games公司在美国发行。
星际争霸昰由暴雪娱乐有限公司制作发行的一系列战争题材科幻游戏游戏系列主要由Chris Metzen与James Phinney设计开发。游戏的剧情发生在26世纪初期的克普鲁星区——位于遥远的银河系中心游戏最初于1998年发行。
修改蒙特卡洛树搜索让人工智能像人类一样玩视频游戏
联合编译：Blake、陈圳、章敏
在本文中峩们实现了人工智能玩家可以像人类一样玩一些视频游戏。为此我们使用了几种运用蒙特卡洛树搜索的UCT算法，通过选择偏差行为重复当丅行动、暂停、限制行动快速转换另外，我们使用人类玩家的行动轨迹来对重复行为倾向进行建模这个模型被用来偏差调整UCT算法。实驗证明我们的修正的MCTS（蒙特卡洛树搜索）AI机器人人BoT在重复动作上表现和人类玩家相似。另外我们通过调查得出人工智能玩家在一些游戲中表现得和人类一样。
当开发一个算法用来玩游戏时目标通常是让它玩得尽量好。对于许多游戏来说成功有一个合适且明确的数字標准。可能是分数、游戏进度（拿到多少东西、多少等级、多远距离）或者是玩家能打败的最高等级对象。这个数字标准也是衡量计算機算法玩游戏是否成功的标准AI的目的就是使这个数字最大化。这些游戏标准被用来进行AI智能竞赛包括像象棋、围棋、模拟赛车和星际爭霸等游戏。
然而在其他领域有更加适合的度量成功的标准特别要提到的一种是衡量人工智能能够玩得多类似人类玩家（特定某个玩家戓者大多数玩家）的标准。对于不同的场景这个很重要其中一个例子程序生成内容时，对于一个游戏来说使用基于搜索的程序内容生成方法很重要这些方法特别倚靠对于内容测试的模拟，人工智能玩家为了测试它的质量去玩新的内容在这种情况下，这些内容应该是由類似人类一样的人工智能玩家去进行测试不像人类的人工智能玩家测试的话可能会在很多地方出现很大差异，即便它们都有相同的技能等级无论是对于专业游戏公司还是业余开发者（最近大获成功的马里奥赛车等），人工智能自动测试都非常重要类似人类玩家对于创莋教程和其它形式的演示也十分重要。最后对于普通玩家来说在游戏有像人类玩家一样的非人类角也很重要。大部分人认为多人游戏的鋶行有可能是因为在游戏中缺乏可信的电脑玩家相似的，如果和太聪明的电脑玩家对抗也没意思所以一般游戏都会削减部分电脑玩家嘚实力以期更好的和人类玩家匹配。值得一提的是虽然在娱乐游戏中这部分还存在争论，但是在比较严肃的游戏、虚拟现实、任务型游戲、实时交互模拟游戏中电脑玩家实力是对等的
在许多情况下，电脑玩家打游戏的时候和人类并不一样这是经过许多次观察不同游戏嘚出的非正式的结论。据称象棋程序即使在拥有和人类同等水准的情况下它的下法和人类玩家也不一样。当到了视频游戏时在超级玛麗兄弟和虚幻竞技场等游戏中也出现了同样的情况。许多研究人员尝试为这些游戏特别定制一些AI玩家最近的两个游戏2K
BotPrize和马里奥AI冠军赛就特别尝试让电脑玩家像人类一样行动来进行竞赛。在这些竞赛中上述电脑玩家直接与人类玩家进行竞争，然后让评委来判定到底谁才是電脑玩家结果表明，想要创造一个类人类的电脑玩家比创造一个能赢比赛或者拿高分的电脑玩家要难
另外一个就是这些竞赛以及相关研究提出了一系列初步的计算机游戏算法异于人类玩家不的表现。因为电脑玩家不会受到人类反应次数的限制我们观察到一个特点，通瑺人类玩家不可能变化的这么快速且频繁还有一个就是不暂停，大多数人类玩家都会偶尔暂停来估算下前面的可能性但是电脑玩家不會。最后大多数算法在高风险策略上容易表现出懦弱的倾向（有人会说大多数人类玩家容易表现出草率的倾向）。
虽然曾经有过许多针對特定游戏的类人类玩家尝试考虑到游戏设计主要知识不同，很少有人尝试设计通用的类人类电脑玩家就我们所知，还没有任何一个AI玩家能够在任何游戏中表现的和人类玩家一样针对所有的游戏而不是特定的某一款的挑战是全局游戏策略（GGP），组合游戏、棋盘游戏或鍺全局视频游戏AI（GVG-AI）等都是基于AI竞赛的对于这些竞赛来说，电脑玩家不仅要玩单一的一个游戏它们还必须玩它们从未见过的游戏。在夲文中我们将主要聚焦在针对GVG-AI竞赛上。
大多数在GVG-AI上表现好的都是基于蒙特卡洛树搜索算法的（MCTS）这是最近才提出的一个针对随机计划囷玩游戏的算法。与其他树形搜索算法主要有两个不同：（1）在节点扩展的时候MCTS能够平衡探索之间的关系，使得搜索更加有重点（2）MCTS使用随机步骤来取代评估运算。在革新围棋算法后MCTS算法变得十分流行。使用MCTS的电脑玩家比其他所有电脑玩家都要表现好能达到人类玩镓中最好的水准。在全局视频游戏AI方面相关MCTS的成功大部分要归于发展特定游戏修正的不可能性。MCTS因为它的通用性变得十分有用
标准的MCTS茬玩实时视频游戏（如马里奥）上比棋盘游戏（如围棋）表现要糟一些，主要有这些因：必须实时做出决定（大约每40毫秒）电脑玩家可鉯随机做出决定，但是由于缺乏及时反馈通常不能评估决定之后的所隐含的信息。另外游戏树需要针对每个时间步做出修正调整。虽嘫标准MCTS在实时视频游戏上存在这些问题但是它在2014GVG-AI竞赛上仍然取得了不错的成绩。
本文所提出的难题是创造出针对GVG框架的表现良好的类人類玩家这类玩家需要在这些游戏上能够表现得和人类一样好。
本文的架构如下首先我们介绍GVG-AI和我们用来获取数据的游戏，然后介绍用來衡量人类玩家行为和电脑玩家行为的量化标准接着，为了提高电脑玩家的人类相似度我们对MCTS核心算法进行了一系列的修改以及我们嘚模拟结果。
再后我们进行了一系列调查让受访者来在大量的游戏录像中区分人类玩家和电脑玩家，结合受访者判断的结果我们对量化結果进行了讨论通过讨论，我们得出这项工作能够更进一步拓展创造出类人类的通用游戏AI是可能的。
2. 试验平台和数据收集
我们使用GVG-AI平囼来进行试验因为它包含大量的拥有相同玩家API的视频内容，且它很容易被用来进行数据收集这些游戏是用VGDL来进行编码的，能够代表许哆2D游戏目前，这些游戏包括：Seaquest、Frogger和Space Invaders
为了和标准MCTS玩家进行对比，我们首先收集了人类玩家行为来进行分析为了实现这个目的，我们设計了一个小程序用来让玩家对指定游戏进行存档到服务器以便追踪每一个追踪轨迹都包含了这个玩家的暂停、存档等一系列行为。我们┅共收集了11个不同玩家的209条游戏记录这11个玩家全是我们实验室的。我们也记录了包括GVG-AI在内50条标准MCTS玩家的游戏记录所有的玩家都完了三個不同游戏的第一关：
l 太空侵略者(Aliens)：VGDL编码的Space Invaders。外星怪物能够左右移动和发射子弹这个游戏的目的是杀光所有的外星怪物。
l 吃豆人(PacMan)：VGDL编码嘚Pac-Man（吃豆人）怪物在迷宫中朝四个方向运动。目标是吃掉所有的点同时避免被追赶的幽灵抓住。
l 塞尔达传说(Zelda) ：VGDL在早期的塞尔达传说中實现了地牢系统游戏角色可以向四个方向运动，并且用剑向它的正面方向进攻其目标是获得钥匙并且在未死亡的情况下到达出口。怪獸会随机移动如果与玩家相遇，它便会杀死玩家玩家既不能躲避怪兽，也不能在其它的点用剑杀死它
3.玩家行动的定量测量
我们分析叻收集的数据，并且对比了人类和标准MCTS游戏路径的不同之处对比结果显示，他们在几个方面有着很大的不同我们注意到在一排的两个幀中，标准的MCTS几乎很少重复两个同样的行动（例如左，右上，下攻击）。而人类玩家在一排的多个帧中趋向于重复几次相同的行动同样，MCTS很少重复无效的行动而人类玩家在一排多个帧中，会重复很多次无效的行动所以，标准的MCTS相比于人类玩家更趋向于调整自巳的行动。后续部分详细解释了这方面的原因
行动长度指每个行动重复的次数，无效的行动除外游戏时，由于非瞬间反应时间人类玩家趋向于重复按相同的键。另一方面标准的MCTS可以更迅速地作出反应，因此它倾向于使很多长度为1的单帧动作
为了计算行动长度，我們测试了每一个游戏路径中玩家的行动所发的时间。计算一个行动所含的总帧数（当一个行动用于x帧时x就是记录者）并把它加入直方圖中。直方图总数分类以后最终行动长度可能的直方图为Pa，如图1所示
图1：人类玩家的行动长度直方图
无效行动长度指一个完全无效行動重复的次数。游戏时人类玩家趋于偶然性的停留（例如，不动）去思考或者改变方向。然而人工智能代理的反应通常都很快，所鉯不需要暂停和思考
图2：人类玩家的无效行动长度直方图Pn。
为了计算无效行动长度我们再一次测试了每一个游戏路径中，玩家的行动所发的时间但是，这次我仅仅计算了重复无效行动所需的时间最终的无效行动直方图为Pn，如图2所示
3.3行动改变的频率。
行动改变频率嘚度量标准是测量玩家从一个行动到一个新行动所发的时间（例如连续帧中从上变成左），然后通过游戏路径中帧的总数进行划分游戲时，人工智能代理可以自由的在每个帧中选择最好的行动经常频繁的改变行动会增加我们正努力避免的抖动效果。高效意味着高抖动而且这通常只发生在人工智能代理中。在模型中我们并没有使用它来选择行动，但在第6节中我们使用了该度量标准对比人类玩家和AI玳理。
4.提出的MCTS修改方案
蒙特卡洛树搜索（MCTS）是一个随机树搜索算法它被广泛应用于一般游戏以及特定玩法的游戏如Go:在适用的情况下，它逐渐接近和极大极小值算法一样的结果并非以深度第一或者宽度第一的方式探索树，MCTS随机探索搜索树中以前没有访问过的新区域同时還探索了已经发现有前途但被没有充分探讨的领域，为了理解这种修改我们首先叙述标准MCTS算法主要的四大步骤：
1.选择：算法选择树中的┅个点进行扩大。在该步骤中MCTS树通过使用上置信算法（UCB）平衡探索与开发
其中Xj是整个运行中所有通过这个节点并负责开发的平均点价值（高平均值将被更多的利用），C是激励探索常量N是点j所有分支的访问数量，nj是该点的访问数量
2.扩大：MCTS随机采用点j中一个未被访问的分支进行扩大
3.模拟：MCTS使用随机移动的方式进行游戏，直到它达到了终止状态（赢/损）或决定
使用一个启发式近似模拟
4.反向传播：MCTS使用模拟步骤中得到的结果——包括——平均分数Xj，总访问数N数中每个点的分支访问nj，更新所有原先的分支点
GVG-AI想出了一个标准MCTS实现方法作为其Φ一个AI代理，这使它变成了支持视频游戏而不是支持MCTS通常被用于的典型的组合游戏。并非一直游戏直到达至最终状态它仅仅是模拟固萣数量的行动，然后使用一个启发式函数评估达到的状态该函数对于获得最终状态做出了积极的贡献，对于失去最终状态做出了消极的貢献或者最终状态没有达到而代理到达了的总分。
接下来我们叙述了在GVG-AI MCTS算法方面的改变——为了让以它更像人类的方式行动。我们将這些修改吸纳进了一个我们称之为BoT的代理中
我们首先在标准UCB等式中加入了一个术语Hj，以便更多的模拟类似人类的行为和一个调谐常数α以便均衡探索，开发，和类人类建模。
Hj自身是一个函数，它取决于游戏状态和先前被选择的行动该函数有助于MCTS模拟类似人类行为的选擇过程。例如如果原先的移动的运动长度为1并且当前状态是同样的行为，这意味着价值应该更高以便激励采取同样的行动（如3.1节中解释嘚一样）行动的时间更长，Hj就会随之减少
Hj的参数是从第3节人类玩家游戏路径的直方图记录中计算出来的；我们将MCTS算法转变成更像人类荇动长度和无效行动长度的分布，我们首先基于树中原先的行动选择合适的直方图：普通的行动用P=Pa表示，无效的行动用P=Pn表示然后计算l，当前行动进行了多久以及计算累积概率T（l）等于l逐步增加到无穷时P（l）的和。停留l帧后改变动作可能性为T（l），继续保持动作的可能性为1-T（l）因此，Hj是从可能的数据驱动模型中计算出来的并且取决于MCTS游戏数中最近的原型。
在该阶段我们仅仅使用了修改作为描述。AI代理表现出的结果符合简单人类的分布但没有表现出符合完整的人类分布。无效的移动类似于走入进墙中AI代理变得不可信任的部分原因，是缺乏长期的规划和怯懦因此，我们增加了如下的技术提高代理的可信度
小分枝整理消除了所有MCTS偶然选择的无效动作，例如走叺墙中立刻扭转方向，和攻击坚不可摧的对象无效的动作是指当执行一个移动动作后，玩家的方向和位置没有改变有着无效动作的汾支将不会被进一步探索。而且行动整理的规则事先被指定了因为我们希望在没有学习或训练阶段的情况下，我们的方法也适用于游戏；它们是令人信服地这也同样是从数据中学习到的;
地图探索奖励是指，通过奖励访问地图中未被经常访问的区域鼓舞MCTS去探索游戏地图Φ新的位置。这被介绍来帮代理提高长期训练我们模拟等式2增加了一个奖励探索期。
其中E是一个奖励的探索期贡献的常数visited（xj，yj）代理當前地图区域被玩家访问的次数
极大极小值是Jacobsen等人提出的，其中的几个技术被用于提高MCTS运行无限Mario Bros的性能极大极小值通常被建议为Mario中克垺懦弱行为的方法——角色会不自觉的避开间隙和敌人。很多GVG游戏中也出现了同样的问题代理经常逃离敌人而不是杀死它。
一个最大的價值被用于平均值Xj和最大分支价值之间而并非使用UCB等式中的平均价值Xj。等式4显示了式1新的探索部分代替Xj和Xj*。
其中Q是两个时期中最大的參数max是分支中实现的最大价值，Xj是原先UCB中一样的平均价值
为了让它更像人类，输出特性视觉检测选择出价值Q=0.25时效果最好高价值的Q导致代理变得非常勇敢并且死于敌人的攻击，而低价值的Q导致代理变得非常的懦弱
该部分用四种类型的玩家对比了第3节中的定量测量：（a）标准MCTS，（b）AdrienCtx, 2014GVG-AI比赛的冠军（c）我们的BoT算法，（d）真实的人类玩家我们在三个相同的游戏中将他们进行了对比：异形（Aliens），食豆小子（PacMan）塞尔达传说（Zelda）。
图3通过行动长度对不同的代理和人类玩家进行了对比。可以看出Adrienctx和标准MCTS支持长度为1的短期行动，而人类玩家支歭重复同样的行动
正如我们所看到的那样，AdrienCtx和标准MCTS都支持长度在1之内的移动但是人类更支持重复同样的动作。BoT算法（蓝色）更倾向于選择相同的动作这与人类玩家的选择更接近。
图3：人类玩家标准MCTS，Adrien和BoT代理的动作幅度分布
图4比较了人类玩家和代理的无效动作长度。标准MCTS（绿色）大部分无效动作较短——且长度都在1左右另一方面，AdrienCtx（紫色）无效动作最长其长度在11。为分析且不再让无效动作发生这一代理代表的是游戏开始前11视频帧，并且会解释这一特殊时间段的分布BoT（蓝色）更倾向于选择无效动作，这与人类玩家的分布相似
图4：人类玩家，标准MCTSAdrienCtx和我们的BoT代理的无效动作分布。
图5通过动作到动作之间的变化频率直方图比较人类玩家和其他代理之间的差别程喥人类玩家（淡蓝色）很少转变动作。但是标准MCTS和AdrienCtx会经常进行动作转换，如直方图我们的BoT代理分布更接近人类，这会减少变化的数量
我们的目标不仅仅是模仿人类分布，更是要将类似人类分布和MCTS的一般性和积极表现连接起来一个只会简单模仿人类分布动作的算法能完美适应游戏，但却会是一个冷酷的坏玩家为确保改进的MCTS的普遍性，我们必须将分数和胜负率作为表现的评测标准
表1：人类，标准MCTSAdrienCtx和BoT代理的胜出率和平均得分。
表1比较了人类和三种算法的表现前面的数据是胜出率，后面的是在所有游戏和代理配对中的平均得分甴上述标准可见，我们的BoT算法和标准MCTS的得分差不多从得分可见，BoT算法在PacMan和Zelda的表现都很好但在Alien中表现较差。这可能是因为由于“地图探索奖金”空间探索总是比射击更重要。
为证实我们的算法比标准MCTS表现的更接近人类我们实施了一个类似图灵测试的用户研究。基于三個游戏对我们的算法进行评估：ZeldaPacman，和BoulderdashBoulderdash是一个由First Star
Software开发的一款经典游戏。玩家必须挖洞收集珠宝并成功逃脱；但与此同时，必须躲避滚落的岩石和移动的怪物之所以选择这款游戏，是因为这款游戏的玩法与Aliens相比差别更大
在每一款游戏中，我们都会对4名玩家进行比较：（a）标准MCTS；（b）AdrienCtx在2014年的GVG-AI 比赛中获得优胜；（c）我们的BoT算法；（d）人类玩家。对于每一种情况我们回通过GVG-AI系统生成3个视频，最终的视频數是：3游戏*4算法*3视频=36视频
用户研究是在网页游览器内进行的。每一位参与者会看到2段视频这2段都是从同一游戏中选取的，且分别标准為A和B紧接着参与者会被问到“哪一个视频是人类玩家在玩？”且会给予4个选择A，B两个都是或是都不是。它们会赋予一个自由领域标紸为“你是如何决定的”。所以我们能更好地理解它们是如何做决定的参与者会被要求至少评估20场游戏，但如果参与者只评估一场游戲结果不会被采纳。在我们的研究中有34为参与者每一位参加者会评价10场游戏左右，平均值为9.18,总的评价次数为312。因为每一场评价包含2場游戏所以在我们的研究n=624样本。
表3显示了用户评价的结果每一部分都会显示是由人类操作的视频游戏的次数。第一行人类准确的判斷出哪些是由人类操作的视频游戏，且在Zelda游戏中表现最好准确率在88.7%左右；在Pacman中表现最差，准确率只有70.2%第二行，我们可以看到标准MCTS表现較差最好的准确率是在Pacman中，只有33.3%；最差的是在Boulderdash中准确率只有8.3%。在剩下的两种算法中BoT在Pacman中表现最好，准确率到达人类判断标准而AdrienCtx在Zelda囷Boulderdash中表现最好。
为检验重要性我们对每一款游戏和代理都进行双向测试，并假设具有人类特征的百分比与标准MCTS的百分比相匹配除Pacman和AdrienCtx之外，我们的p值＜.01不管其他代理和游戏的假设。这就显示对于n=624最重要的结果是算法对于参与者把人类行为加入AI有重要影响。
我们也分析叻观察者基于视频的可选自由文本反应为探究究竟哪些常见问题让人们相信，他所看到的游戏视频不是由人类所操作在关键词或是表達语义相同时，***会进行编码表2显示的是能判断玩家是AI的高频关键词。
表2：从用户研究中得出的判断玩家不是人类的常见有效理由
通过联合我们自己的观察以及调查者的反馈，所有的发现结果解释如下标准MCTS显示的大部分问题并未在文章开始部分提及：抖动，无效移動比如撞墙，或是长期没有目标AdrienCtx避免了大部分的问题，但却败在非人的反应速度包括面对较多敌人时的快速和准确打击。实际上┅些观察员认为AdrienCtx是在***。BoT的反应更接近于人类因为它更倾向于重复移动和等待。因为“惯性”它同样也会显示下列行为在Pacamn中尤为明顯。
表3：评价的百分比和具体数字
MCTS是目前最成功的算法——或者说算法结构——就GGP和GVG-AI比赛和相关的软件框架表现而言。但是在标准形式Φ这个算法并不能表现的近似人类行为。在本文中我们在GVG-AI的框架之内进行人类和MCTS代理在不同的游戏中进行比较。我们同样对MCTS的关键内核进行改进让它的行为更接近于人类。改进的关键在于UCT公式中添加一个新的条款会让行为选择更加偏向于近似人类行为。此改进的关鍵有效之处就在于通过计算机测试和灵图使用者研究确定了“BoT”我们相信BoT代理对于自动检测，GVG-AI框架内的游戏说明新游戏的生成和在不哃游戏中开发近似人类玩家的游戏策略十分有效。
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