郭一璞 發自 蘇州街
量子位 報道 | 公衆號 QbitAI
除了下棋、雅達利遊戲和星際，AI終於把“魔爪”伸向了粉絲衆多的體育競技活動：
足球。
今天，谷歌開源了足球模擬環境Google Research Football，智能體可以在這個宛若FIFA的世界裏自由踢球，學到更多踢球技巧。
用足球進行強化學習訓練，對AI來說更有挑戰性，不僅要能控球，還得搞懂傳球、角球這些概念，知道什麼時候會犯規吃紅牌黃牌，同時訓練出足夠機智的策略。雖然AI足球沒有體能挑戰，但智慧上的要求有增無減。
不少熱愛足球的網友看到之後都十分激動，終於能把自己的愛好和研究結合在一起了。
甚至還有人爲中國足球請願：求谷歌幫幫國足吧！
可以打人機的足球引擎
這個模擬環境基於開源的足球遊戲模擬器Gameplay Football，用C++編寫，在GPU和CPU上都能跑。
整個環境包含一場球賽中的各種環節，和正常的人類足球賽一樣，兩支隊伍各11名運動員，一個智能體可以控制一個球員，也可以控制一整隻隊伍，雙方遵循正常的足球規則進行比賽。
比如可以開球。
射門。
還有裁判會給出判罰，智能體也可能吃紅牌黃牌。
必要的時候還得會踢角球。
整個模擬環境中，AI球員們可以進行包括上下左右移動、長傳、射門等在內的16種動作。
甚至，AI球員們還會和人類一樣，踢久了就會累，你還能給每支球隊準備3個題目。總之，這個模擬環境相當完備，具備各種功能和規則體系。
而且操作也十分方便，你可以直接用API把OpenAI Gym接入進來。
而且，整個模擬環境中不僅可以用AI球員，還可以手動控制球員，用鍵盤上下左右移動，按字母鍵進行傳球、射門等操作，與AI對戰。
模擬環境內置了高中低三個難度的對手AI，也可以自行調整難度。當然你也可以把兩個自己的AI放進去，讓他們互相傷害。
benchmark
Google不只準備了模擬環境，還爲這個AI足球設定了一套benchmark。
谷歌用DQN和Impala兩個強化學習算法在模擬環境中測試，將它們的獎勵均設定爲進球得分，在高中低三個難度上得到了運行結果。
足球學院
另外，爲了讓AI專點突破，Google還推出了足球學院（Football Academy），針對各種難度場景進行單獨訓練。
包括傳球策略
隊友配合
碰到2打1怎麼辦
角球得分訓練
傳送門
Google AI博客：
https://ai.googleblog.com/2019/06/introducing-google-research-football.html
論文下載地址：
https://github.com/google-research/football/blob/master/paper.pdf?raw=True
GitHub：
https://github.com/google-research/football
— 完 —
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