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网易伏羲吕唐杰:网易游戏应用强化学习技术 AI效果和开发效率均大幅提升

2020-09-27

9月25日,BIGC 2020北京国际游戏创新大会暨游戏产业创新峰会盛大开幕。网易伏羲实验室深度学习研发专家吕唐杰受邀发表主题演讲《应用强化学习开发游戏AI》,分享网易伏羲的技术落地成果。

“强化学习就是通过不断与环境交互,利用环境给出的奖惩来不断的改进策略,以求获得最大的累积回报的过程。”吕唐杰介绍,近几年强化学习技术进展很快,并已应用于实际的游戏开发。例如,以往游戏策划可能需要花三四周的时间写AI,但如果采用强化学习技术,拥有“自学习能力”的机器会自动跑通,大幅提升整体开发效率。

(网易伏羲实验室深度学习研发专家吕唐杰现场分享)

不过,强化学习有一定的技术门槛,要让更多的游戏开发者能使用,就必须考虑降低强化学习的接入和使用门槛。为此,网易伏羲实验室自主研发了RLEase强化学习框架。该框架集成了主流强化学习算法,简化了环境接入流程,从而大幅降低强化学习的门槛。此外,RLEase还提供了标准接口,添加新算法时,只需要完成标准接口的实现即可,无需人工重复开发分布式等相关功能,这也让在游戏中试验新算法变得更容易。

吕唐杰表示,网易伏羲实验室的强化学习技术已应用于网易旗下多款自研游戏。例如,《逆水寒》流派竞武场景下,玩家可以挑战比自己高排名的玩家,如果被挑战者不在线,则需要AI代替玩家出战。AI不仅需要呈现高水平,还需要有不同难度,具备一定的行为多样性,让玩家体验到乐趣。借助强化学习技术,AI上线后,玩家的正面反馈很高,《逆水寒》1V1的代练甚至也找不到了。

(网易伏羲实验室强化学习技术落地《逆水寒》)

“未来,我们还会持续探索,将强化学习技术应用于更多场景。”吕唐杰表示,强化学习技术的应用潜力广阔,网易伏羲实验室将继续深入研究,赋能游戏开发者,提升游戏AI效果和开发效率。

据悉,网易伏羲实验室成立于2017年,是国内首家游戏人工智能研究机构。为众多网易游戏产品提供前沿、高质量AI技术应用的同时,网易伏羲实验室专注文娱领域的研究与应用,研究方向包括强化学习、图像动作、虚拟人、自然语言、用户画像等。在学术研究方面,网易伏羲实验室同样拥有顶尖水平,目前已经发表国际顶会论文58篇,专利100余项。

此次参展北京国际游戏创新大会,网易伏羲实验室带来了旗下前沿的应用技术,包括游戏智能决策体、云游戏、AI音乐舞蹈、表情迁移和动作迁移、AI捏脸、虚拟诗人、AI故事接龙、有灵创作平台、游戏外挂检测与防御系统、游戏战斗匹配系统、游戏智能推荐系统、游戏玩家行为预测服务矩阵等。这些技术的实现体现了网易伏羲在强化学习、用户画像、图像动画、虚拟人、NLP(自然语言处理)等领域的超强实力。

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