雷鋒網(wǎng)的讀者或許還記得，在上個月的The International比賽上，OpenAI的DotA 2游戲人工智能在 1V1 中擊敗了人類玩家的消息。

但在未來，人工智能游戲選手或許將會面臨新的對手：另一個人工智能。今天，全球最大的3D游戲引擎Unity宣布發(fā)布Unity Machine Learning Agents，通過將其游戲引擎與TensorFlow等機器學(xué)習(xí)框架相連接，游戲中的NPC有望通過機器學(xué)習(xí)的方式變得更有策略性，從而增加游戲的對抗性和可玩性。

但Unity的意圖不僅如此。在其博客中，Unity這樣寫道：

“Unity正處于機器學(xué)習(xí)與游戲之間的十字路口。我們的使命是使機器學(xué)習(xí)研究人員獲得最強大的訓(xùn)練場景，將他們最新的機器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用通過我們回饋給游戲界。 作為這項努力的第一步，我們很高興推出Unity Machine Learning Agents（ML-Agents）。”

同時，Unity負責(zé)AI和機器學(xué)習(xí)的副總裁Danny Lange表示：

機器學(xué)習(xí)是一種顛覆性的技術(shù)。這是AI的一個令人興奮的新篇章，因為我們正在使一個可以廣泛訪問的、端到端的機器學(xué)習(xí)環(huán)境，并向開發(fā)者提供讓游戲和系統(tǒng)更加智能化的工具、Unity的物理引擎和3D逼真渲染環(huán)境。不僅如此，我們的AI工具包還為快速增長的AI愛好者群體探索深度學(xué)習(xí)提供了一個研究平臺，最終將改變游戲行業(yè)?！?/p>

據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，Unity3D是由Unity Technologies開發(fā)的一個讓玩家輕松創(chuàng)建諸如三維視頻游戲、建筑可視化、實時三維動畫等類型互動內(nèi)容的多平臺的綜合型游戲開發(fā)工具。通過Unity3D可以極高精度地模擬真實世界的場景和物理規(guī)則，例如各種3D模型、紋理、光影效果、物體的碰撞反彈、甚至橡膠輪胎與混凝土地面的摩擦，而這樣的游戲場景可以幫助人工智能研究人員更好地模擬和訓(xùn)練用于真實世界的機器人和AI應(yīng)用。

（由Unity創(chuàng)建的一個RL/ML模擬訓(xùn)練環(huán)境示例）

這種模擬訓(xùn)練的方法在工業(yè)機器人、無人機、無人駕駛車輛和游戲角色設(shè)計中均有著廣泛應(yīng)用。目前對用機器學(xué)習(xí)方法開發(fā)智能代理的需求日益增長，Unity希望為這些開發(fā)者設(shè)計一個更靈活和更易于使用的系統(tǒng)，該系統(tǒng)的典型用戶包括：

• 研究現(xiàn)實場景中復(fù)雜的多代理競爭/合作行為的學(xué)術(shù)研究者；

• 機器人、無人駕駛及其他工業(yè)應(yīng)用中需要進行大規(guī)模并行訓(xùn)練機制的行業(yè)研究者；
  

• 希望通過智能代理提升游戲AI和可玩性的游戲開發(fā)人員。

（如何在Unity的ML-Agent中配置學(xué)習(xí)環(huán)境的示意圖）

ML-Agent的學(xué)習(xí)環(huán)境包含三類對象：代理（Agent）、大腦（Brain）和學(xué)院（Academy）。每個代理可以擁有一組獨特的狀態(tài)和觀察值，在環(huán)境中采取獨特的操作，并為環(huán)境中的事件獲得獨特的獎勵。代理的行為由與之相關(guān)的大腦決定；大腦定義一個特定的狀態(tài)和行動空間，并負責(zé)決定每個聯(lián)系的代理人將采取哪些行動，并匯總到“學(xué)院”中?！皩W(xué)院”對象對環(huán)境的范圍進行定義，包括引擎配置、速度和渲染質(zhì)量、代理頻度、場景長度等。所有由大腦設(shè)置為外部的代理狀態(tài)和觀察值由外部接口收集并傳送給Python API，開發(fā)者可使用相應(yīng)的機器學(xué)習(xí)庫進行處理。

據(jù)雷鋒網(wǎng)統(tǒng)計，全球銷量前1000名的手機游戲中，與Unity有關(guān)的作品超過50%，75%與AR/VR相關(guān)的內(nèi)容為Unity引擎創(chuàng)建，采用Unity制作的游戲已經(jīng)在30億部設(shè)備上使用。Unity在機器學(xué)習(xí)的轉(zhuǎn)型始于2016年，在2016年，NVIDIA因為在AI上的成功轉(zhuǎn)型成為一家千億美元公司，對于同樣在3D模型和圖像渲染領(lǐng)域頗有經(jīng)驗的Unity來說，或許現(xiàn)在正是其轉(zhuǎn)型AI基礎(chǔ)平臺的大好機會。

目前Unity已經(jīng)發(fā)布了測試版ML-Agent SDK。ML-Agents SDK可以讓研究人員和開發(fā)人員將使用Unity Editor所創(chuàng)建的游戲和模擬場景轉(zhuǎn)換為可以使用Python API，通過深度增強學(xué)習(xí)等機器學(xué)習(xí)方法對智能代理進行訓(xùn)練的環(huán)境。對Unity的ML-Agent SDK感興趣的開發(fā)者，可以訪問其Github頁面獲得更詳細的消息。

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