2021 世界人工智能大会（WAIC2021）在上海开幕。
王者荣耀和腾讯AI Lab一同携手，带来了一个耀眼的小伙——“王者绝悟”，它是什么呢？其实是一款可以和人对战的智能机器人。会上，腾讯董事会主席马化腾也表示了“欢迎来战！（不服来战！[机智]）”。
王者绝悟和五位来自KPL的明星选手进行了四场比赛，最终以3:1的比分战胜了五位职业选手，真是机如其名，悟性超绝啊！
王者绝悟终极挑战
其实，人工智能在近些年来的在一些人类的游戏里，已经屡创纪录，例如当年的alphaGo下赢了世界围棋冠军李世石和柯洁，AlphaStar在星际争霸中无情碾压人类选手，众多职业选手折戟旗下。不得不说，机器背后的人工智能技术确实突飞猛进，令人叹服！
AlphaStar 争霸
那么这些游戏AI机器人背后，用到了什么技术呢？正是强化学习。
强化学习是智能体（Agent）以“试错”的方式进行学习，通过与环境进行交互获得的奖赏或者惩罚来学习到底如何行为。其实很类似人类儿童学习一样，做对了，父母给一颗糖，做错了，就打一巴掌。强化学习的目标是使智能体获得最大的奖赏，通过奖赏和惩罚，不断调整智能体的行为策略，来获取最大奖赏。
基于这种技术思想，游戏AI通过强化学习，打成千上万局游戏，它的目标奖赏就是赢下游戏。AI在此过程不断学习，最终形成一套全面完善的策略模式，仔细一想，一个人大概打几百上千局，可能就成高手王者了，换成机器刷个几十万局，怪不得恐怖如斯...
话说回来，强化学习具体技术原理是怎么运行呢，就先从最简单的Q－learning算法说起吧。
flappy bird 小鸟跳着飞过去
想必大家都玩过Flappy Bird这个游戏，就是通过控制前进的小鸟向上跳跃，来躲过参差不齐的管道障碍物。如果交给机器来打游戏，这就是一个典型的强化学习过程。
强化学习中，定义了状态（state）、动作（action）、奖赏（reward）这三个要素。智能体（Agent，也就是小鸟）会根据当前状态来采取动作（向上跳一下），并记录被反馈的奖赏，以便下次再到类似的状态时能采取更优的动作。那么机器人是如何学习的呢？下面就来介绍这一学习算法Q-learning。
我们依次给出如下定义：
小鸟状态（state）：S=<x,y>，分别代表小鸟距离水管的水平距离和小鸟所处的高度。
小鸟动作（action）：向上跳一下或者不动
小鸟奖赏（reward）：小鸟每前进一步，奖赏 1；小鸟穿过水管，奖赏 2；若小鸟撞柱死亡，奖赏-10000。
Q－learning算法，其中Q的含义就是动作效用函数，简言之，就是用于衡量小鸟在某个状态下采用某个动作的好坏。我们将Q函数定义为一个三维数组： Reward = Q[x][y][action]
其中，x和y代表小鸟的状态，action为小鸟的动作，Reward是小鸟的奖赏。Q函数即，在某个状态下，小鸟选择跳或不跳获得的奖赏。通过这个函数，我们就能知道，小鸟在当前状态下，应该选择什么动作会使得获得奖励最大。在游戏中，就是让小鸟成功穿过水管，并一直活下去。Q-learning的目标就是通过不断的游戏，来学习这个函数。
那么这个函数如何得到呢，下面就是具体算法过程。
1. 首先，初始化Q函数这个三维数组
2. 重复以下过程，直到Q函数收敛：
a：初始化状态S
b：根据某个策略，根据概率p执行当前最大奖赏对应动作
c：执行完动作后，观察获得的奖赏R(S,a)和下一个状态S’
d：更新Q函数，Q[S,A] ←α*(R(S,a) γ* max Q[S’,a]) (1-α)*Q[S,A]
其中，在b步骤，通常会采用一个概率来决定小鸟是否上跳，那么这个概率如何决定呢？通常，我们会根据执行此动作的奖赏来看，选择奖赏大的动作，但是这样会导致一个问题，就是当前最优动作不代表全局最优动作，也就是说，当前这个动作奖励虽然少，但后面的奖励有可能会很多。
为了防止陷入眼前利益陷阱，所以我们设定一个随机概率，例如p=0.7的概率来执行最大奖赏的动作，那么就有30%的概率来执行另一个动作，来探索后面的步骤是否能带来更大的奖励。这个p是人工设定的，取决于你想让小鸟保守一点还是激进一点[奸笑]。
在执行完动作后进入d步骤，算法会更新Q函数。其中，α为学习率，α越大，Q函数更新换代的速度越快。R(S,a)为当前奖赏，max Q[S',a] 为下一状态获取的历史的最大奖赏，它是小鸟记忆里，在下一个位置S'能给出的最大效用值。
如果小鸟在过去的游戏中在位置S'的某个动作上得到过很大的奖赏，这个公式就可以让它提早地得知这个消息，并作出能吃到这个奖赏的动作[机智]。γ代表了折扣因子，越大代表小鸟越重视历史经验，越小则越重视眼前利益。这个γ也是人工设定的，依旧取决于你想让小鸟更相信过去还是更相信眼见为实[奸笑]。
算法不断重复2的动作，也就是不断重复游戏，来不断完善Q函数，最终收敛到一个理想状态，Q函数包含了所有的情况。如此，智能的小鸟就像人类一样，通过不断的学习来不断完善它的行为策略，最终可以飞很远很远。
Q-learning的算法讲完了，是不是发现强化学习就是这么神奇。
当然，Q-learning在强化学习领域中只是最基础和简单的算法，而真正的在王者荣耀、星际争霸中，AI机器人面临的环境会更加复杂多变，智能体的状态会更多，可执行的动作也是成千上万种组合，远不止单纯的小鸟只有两种。这时候就需要更加复杂的算法和策略来训练这个AI机器人了。篇幅有限，暂且不表，后续的文章再一探究竟吧。
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