人機(jī)對抗是人工智能的熱門領(lǐng)域，同時也為探索機(jī)器智能的內(nèi)在原理與發(fā)展提供了途徑?；谏疃葟?qiáng)化學(xué)習(xí)，討論了人機(jī)智能對抗技術(shù)，并分析了人機(jī)對抗的內(nèi)涵與機(jī)理。首先，簡化了感知-判斷-決策-行動(OODA)模型，總結(jié)了適用于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的人機(jī)對抗框架，并歸納了態(tài)勢認(rèn)知、決策與優(yōu)化以及協(xié)同與通信等關(guān)鍵技術(shù)；然后，闡述了態(tài)勢特征提取與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇、策略制定與策略優(yōu)化以及多智體訓(xùn)練模型與通信等技術(shù)內(nèi)容；最后，列舉了當(dāng)前人機(jī)對抗的應(yīng)用與挑戰(zhàn)，并對人機(jī)對抗的未來發(fā)展做出了展望。

近年來，深度學(xué)習(xí)(DL)迅速發(fā)展，已在自然語言處理、圖像識別和目標(biāo)檢測等領(lǐng)域取得了巨大成就。DL通過組合低層特征來形成更抽象的高層表示、屬性類別或特征，同時給出數(shù)據(jù)的分層特征表示。強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個分支，其本質(zhì)是為了解決時序決策問題，已廣泛用于圍棋、機(jī)器人控制、車輛駕駛、動態(tài)調(diào)度和游戲博弈等領(lǐng)域。隨著深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）算法的提出，人工智能領(lǐng)域誕生了新的研究方向，即深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)(DRL)。DRL將DL的抽象能力與RL的決策能力進(jìn)行了融合，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知高維度特征，從而實現(xiàn)端到端輸出，并極大降低了問題的復(fù)雜程度。

人工智能的發(fā)展一直受到廣泛關(guān)注，而如何衡量一個智能體的智能程度則取決于人與智能體之間的對抗。隨著Deep Blue、AlphaGo系列、Libratus和AlphaStar在國際象棋、圍棋、德州撲克以及星際爭霸中不斷戰(zhàn)勝人類，人工智能的勝利將“智能化”熱潮推向了新的頂峰。上述人機(jī)對抗實例中，DRL扮演了重要角色，對智能體的勝利起到了關(guān)鍵作用。當(dāng)今世界仍處在由弱人工智能邁向強(qiáng)人工智能的階段，而將DRL與人機(jī)智能對抗進(jìn)行有機(jī)融合可為挖掘并培育強(qiáng)人工智能提供技術(shù)準(zhǔn)備，因此開發(fā)出一種真正有著自我意識且能進(jìn)行推理和解決問題的智能機(jī)器尤為重要。本文從DRL出發(fā)，對人機(jī)智能對抗進(jìn)行了闡述。基于DRL的人機(jī)智能對抗原理圖如圖1所示。

圖1  基于DRL的人機(jī)智能對抗原理圖 

盡管DRL與人機(jī)智能對抗表現(xiàn)出了高度契合性以及廣闊的應(yīng)用前景，但是目前基于DRL的人機(jī)智能對抗仍面臨以下問題與挑戰(zhàn)：1）態(tài)勢認(rèn)知信息復(fù)雜多變，難以全面有效地抽取態(tài)勢特征，故不利于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知；2）在不完全信息對抗局勢中，由于缺少全局態(tài)勢信息，DRL做出的決策存在魯棒性差以及陷于局部最優(yōu)等問題；3）不同對抗中的DRL模型難以進(jìn)行遷移，缺乏泛用性。

2.1  基本內(nèi)涵

人工智能(AI)必然離不開人工智能之父——阿蘭·圖靈，對于機(jī)器是否能夠思考的問題，他提出了著名的圖靈測試，即讓1個人和1臺機(jī)器作為2個受試者（多在暗處），與他們隔離的測試者向他們提各種問題，由2個受試者回答，若測試者分辨不出2個受試者中誰是人誰是機(jī)器，那么認(rèn)定該機(jī)器能夠思考。人機(jī)對抗從廣義上說也是圖靈測試的一個重要手段，可看作智能體性能的驗金石。

人機(jī)對抗是一種人與機(jī)器相互博弈的方式，人機(jī)對抗涉及人、機(jī)器（智能體AI）和環(huán)境等要素。其中，人指人類；機(jī)器指AI或人創(chuàng)造的機(jī)器；環(huán)境指人機(jī)對抗中的規(guī)則和對局形式等信息，如在德州撲克中，己方和對方的牌均為環(huán)境的一部分。根據(jù)人機(jī)對抗中獲得的環(huán)境信息，可將對弈分為完全信息博弈、不完全信息博弈（指沒有參與者能夠獲得其他參與者的行動信息）和不完全信息多智體博弈。其中，完全信息博弈包括Deep Blue和AlphaGO等棋類游戲，游戲?qū)碾p方均能清楚地觀察到棋盤上所有棋子的位置以及對手的動作決策；不完美信息博弈則包括了麻將和德州撲克等牌類游戲，這類游戲最大特點是擁有隱藏信息，且隨著隱藏信息數(shù)量不斷增加，做出正確決策的難度也呈指數(shù)級增加；不完全信息多智體博弈更復(fù)雜，如在王者榮耀與Dota等即時戰(zhàn)略游戲中，每個獨立的智能體不僅需考慮隱藏信息的干擾，還需準(zhǔn)確分析對局形式，在競爭與合作、作戰(zhàn)與撤退以及獲取資源與轉(zhuǎn)化資源的復(fù)雜情況下做出最優(yōu)決策。

2.2  內(nèi)在機(jī)理

人機(jī)對抗的最終目的是為了實現(xiàn)機(jī)器在性能上對人類的超越，而其本質(zhì)則是為了探索機(jī)器超越人類這一過程中的內(nèi)在機(jī)理與技術(shù)原理。黃凱奇等從博弈的角度對人機(jī)對抗進(jìn)行了分析，根據(jù)人機(jī)物要素分析法將對抗分為一元博弈、二元博弈和三元博弈，并從博弈學(xué)習(xí)角度將人機(jī)對抗智能的科學(xué)問題概括為可建模、可計算和可解釋。周雷等提出了人機(jī)對抗中的博弈學(xué)習(xí)研究框架，將人機(jī)對抗劃分為輸入對抗任務(wù)、構(gòu)建博弈模型、定義博弈可行解、計算博弈解和輸出策略組合等步驟，將一類人機(jī)對抗任務(wù)的解決近似或等價轉(zhuǎn)換為對某一類博弈問題的求解。

與從博弈角度出發(fā)的人機(jī)智能對抗相比，本文以DRL的視角看待對抗問題，將求解人機(jī)對抗任務(wù)視為求解最優(yōu)DRL模型，實質(zhì)上是從值出發(fā)，通過值來衡量對抗任務(wù)的完成質(zhì)量和完成度，因為DRL的學(xué)習(xí)過程是累計獎勵的期望最大化的過程。從值的角度看，人機(jī)智能對抗問題可概括為以下3個方面內(nèi)容：1）態(tài)勢可提?。褐缚蓮娜藱C(jī)對抗模型中提取關(guān)鍵信息，并能有效輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；2）最大值可計算：指提供的獎勵反饋信號需擁有一定的梯度，能夠使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行梯度更新從而優(yōu)化參數(shù)，并最終使全局獎勵最大化；3）策略可輸出：指訓(xùn)練過程中DRL模塊能有效輸出正確動作，而正確動作既可以是離散動作又可以是連續(xù)動作。本文將DRL引入人機(jī)對抗過程中，其機(jī)理如圖2所示。

圖2  基于DRL的人機(jī)對抗機(jī)理

人機(jī)對抗與人機(jī)交互緊密相關(guān)，后者為前者提供了媒介，使得單獨的人與獨立的機(jī)器相互關(guān)聯(lián)，為后續(xù)對抗研究提供基礎(chǔ)；前者對后者進(jìn)行評判與改進(jìn)，可從眾多交互方式中挑選出更合適且更高效的種類，并對此不斷完善。特定環(huán)境中，人與機(jī)器可以通過語音、視覺和姿態(tài)等方式進(jìn)行交互，環(huán)境將交互所得的對抗信息分別傳遞給人與機(jī)器。機(jī)器可與DRL模塊進(jìn)行綁定，DRL模塊內(nèi)嵌于機(jī)器中，在外界看來二者是一個整體，而在內(nèi)部則進(jìn)行了分化，機(jī)器將獎勵和狀態(tài)等信息傳遞給DRL模塊，由其決策下一步的行動。

人類獲得對抗信息后，經(jīng)由人腦進(jìn)行運算推理，并結(jié)合以往經(jīng)驗和認(rèn)識水平等因素做出決策；將決策反饋給環(huán)境，環(huán)境對這些決策做出相應(yīng)的推演與改變，即進(jìn)行了一次人機(jī)對抗；在循環(huán)的對抗中實現(xiàn)機(jī)器對人類的超越，以及DRL模塊對人腦的超越。

為了使人機(jī)對抗過程更具規(guī)范性、可解釋性和推廣性，美國空軍上校John Boyd在20世紀(jì)70年代提出了著名的作戰(zhàn)指揮模型，即將對抗過程抽象為感知-判斷-決策-行動（OODA）環(huán)。黃凱奇等則將OODA環(huán)歸納為感知-推理-決策-控制，其中感知是對對抗態(tài)勢的理解，推理是在感知基礎(chǔ)上對態(tài)勢進(jìn)行預(yù)測分析，決策和控制是在感知與推理后下達(dá)策略指令，并進(jìn)行方案的實施與調(diào)控。通過不斷迭代整個決策環(huán)路，智能體的決策水平與對抗能力得以持續(xù)提升。DRL利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將感知與推理進(jìn)行聯(lián)合抽象，因此本文將基于DRL的人機(jī)智能對抗決策流程簡化為感知-決策-控制，并將對抗技術(shù)歸納為態(tài)勢認(rèn)知-決策與優(yōu)化-協(xié)同與通信，最終在迭代完成后得到最優(yōu)策略以及訓(xùn)練好的DRL模型，為后續(xù)研究與分析提供參考。

3.1  態(tài)勢認(rèn)知

態(tài)勢認(rèn)知的概念是美國著名心理學(xué)家M. Endsley在研究飛行員空戰(zhàn)任務(wù)時提出的，一般分為感知、理解和預(yù)測3個層次。朱豐等給出了聯(lián)合作戰(zhàn)背景下戰(zhàn)役級作戰(zhàn)態(tài)勢的概念，雖然態(tài)勢從廣義來說包含了環(huán)境要素，但比環(huán)境要素多了許多看不見的信息，如戰(zhàn)場態(tài)勢中對抗雙方的力量對比以及對敵方戰(zhàn)略的預(yù)測分析等。

胡曉峰提出了態(tài)勢認(rèn)知速度將決定智能化作戰(zhàn)的勝負(fù)的觀點，未來的人機(jī)對抗將會是高智能的、高數(shù)量級的和高強(qiáng)度的。在這種情況下，人發(fā)揮的作用是有限的，如在AlphaGo與李世石的圍棋對弈中，由于人腦的感知限制，使人對棋盤局勢和棋子走向的預(yù)測始終存在局限性，充滿了主觀色彩，這說明人類難以勝任復(fù)雜的感知活動。而AlphaGo憑借監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)生成的策略網(wǎng)絡(luò)，對棋局表現(xiàn)出了強(qiáng)大的感知力，獲得了超越人類的棋感，最終以4:1戰(zhàn)勝李世石。因此，為了加快認(rèn)知速度，態(tài)勢認(rèn)知必然會向著智能化方向發(fā)展。本文將態(tài)勢認(rèn)知分為態(tài)勢特征提取和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選用2個步驟，而最終得到的特征向量則是DL對態(tài)勢的一種抽象認(rèn)知。態(tài)勢認(rèn)知圖如圖3所示。

圖3  態(tài)勢認(rèn)知圖

3.1.1  態(tài)勢特征提取

為了將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于態(tài)勢認(rèn)知，關(guān)鍵的特征提取是必不可少的。特征提取包括以下內(nèi)容：1）先驗特征提?。喝缭诒鍖怪袑?zhàn)場環(huán)境（包括地形和氣象等）、部隊當(dāng)前任務(wù)及行動、裝備設(shè)施的當(dāng)前狀態(tài)、路徑信息(運動目標(biāo)的軌跡)和動態(tài)信息（交火和位置變化等）提取為先驗特征；2）圖像特征提取：對于一些難以提取的特征，則可采用圖像提取方式，如在圍棋和麻將等對抗中，想要從復(fù)雜對局中抽象出關(guān)鍵的信息則十分困難，因此采用圖像感知形式將整個對局盤面?zhèn)魅肷窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)，由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行推理分析，避免人為的過度解讀。

3.1.2  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選用

對于一些簡單的對抗，普通的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)可有效解決感知問題，而面對狀態(tài)空間和動作空間中更復(fù)雜的對抗，簡單網(wǎng)絡(luò)就顯出了弊端，而循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)則能有效解決上述問題。RNN網(wǎng)絡(luò)可以實現(xiàn)信息的時間轉(zhuǎn)移，擁有記憶能力，可將當(dāng)前對抗信息傳遞到下一階段對抗中，為智能體后續(xù)博弈選擇提供依據(jù)。AlphaStar、斗地主AI DouZero和Dota2均采用了RNN的變體長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），提高了智能體對態(tài)勢的理解，并通過整合歷史信息做出更優(yōu)判斷。CNN憑借對人類直覺的模擬，在AlphaGo上取得了巨大成功，使其成功模擬了人類的棋感。徐佳樂等提出一種基于CNN的戰(zhàn)術(shù)機(jī)動策略模型學(xué)習(xí)方法，采用了基礎(chǔ)態(tài)勢特征融合與網(wǎng)絡(luò)參數(shù)共享方式來提取更多深層次的態(tài)勢特征。此外，王者榮耀AI將CNN與LSTM同時應(yīng)用于模型訓(xùn)練，通過CNN提取圖像特征，將游戲狀態(tài)信息傳遞給LSTM網(wǎng)絡(luò)，并結(jié)合目標(biāo)注意力機(jī)制對每個單位的動作進(jìn)行預(yù)測。

3.2  決策與優(yōu)化

決策表明根據(jù)對抗環(huán)境信息與當(dāng)前自身狀態(tài)制定策略, 并選擇合適的行動方案，具有實時性、時序性和反饋滯后性。智能體做出的決策均基于當(dāng)前態(tài)勢下的選擇，且決策與決策之間擁有先后關(guān)系，而影響智能體決策的最大因素是反饋滯后，很多情況下只有在對局結(jié)束時才能得到反饋，不利于智能體進(jìn)行學(xué)習(xí)和改進(jìn)。

智能體做出的決策決定了對局走向，而決策質(zhì)量則是影響勝負(fù)的關(guān)鍵。人類的決策具有主觀性和片面性，帶有經(jīng)驗主義色彩，通常只能在當(dāng)前局勢下取得一定優(yōu)勢，難以對最終勝利做出貢獻(xiàn)。與人類決策相比，DRL實現(xiàn)了端到端的輸出，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接給出決策結(jié)果，并通過對抗來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，不斷增強(qiáng)決策質(zhì)量，提升智能體的決策水平。本文從策略制定和策略優(yōu)化2個方面討論智能體的決策。決策與優(yōu)化如圖4所示，其中，DDQN為雙重深度Q網(wǎng)絡(luò)；DRQN為深度循環(huán)Q網(wǎng)絡(luò)；DDPG為深度確定性的策略梯度；PPO為近端策略優(yōu)化；A3C為異步優(yōu)勢動作評價。

圖4 決策與優(yōu)化

3.2.1  策略制定

目前，DRL主要分為基于值函數(shù)與基于策略梯度2類算法。基于值函數(shù)DRL算法的典型代表為DQN，以及在DQN基礎(chǔ)上提出的DUEL、DRQN和DDQN等一系列變體。DQN不直接輸出策略，而是計算當(dāng)前態(tài)勢下每個動作的Q值，Q值反映了選取該動作后的未來累計獎勵的期望值，因此Q值代表了對未來的評估與預(yù)期，Q值越大表明智能體越有可能在對局中取勝。陳希亮等提出基于DQN的陸軍分隊?wèi)?zhàn)術(shù)決策求解框架，采用自然DQN算法對策略進(jìn)行求解。DouZero則采用了深度蒙特卡羅方法，其本質(zhì)也是為了求得Q值，實現(xiàn)策略的準(zhǔn)確評估。為了使策略收斂到最優(yōu)策略，基于策略梯度的DRL算法通過計算期望總獎勵關(guān)于策略參數(shù)的梯度來更新策略參數(shù)，最后以端到端的方式直接輸出最優(yōu)策略，省去了許多中間繁瑣步驟，因此基于策略梯度的DRL算法比DQN更受青睞?；诓呗蕴荻鹊乃惴òㄐ袆诱咴u論家(AC)方法、DDPG算法、循環(huán)確定性的策略梯度（RDPG）算法和A3C算法等。在兵棋對抗方面，李琛等構(gòu)建了基于Actor-Critic框架的多算子分布執(zhí)行集中訓(xùn)練的行動決策模型；張振等提出了使用監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練智能體，研究了基于PPO的對抗算法。此外，AlphaGo與AlphaStar均采用了AC框架輸出策略，先采用監(jiān)督學(xué)習(xí)方式訓(xùn)練一個監(jiān)督學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，再在該網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上通過自博弈進(jìn)行策略網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，從而有效提高了訓(xùn)練效率。

3.2.2  策略優(yōu)化

策略優(yōu)化能使智能體免于次優(yōu)結(jié)果帶來的策略劣化，跳脫出局部最優(yōu)的困境，使得最終的策略性能得以改善，其原理如圖5所示。DRL的最終目標(biāo)是使全局獎勵最大化，獎勵反饋很大程度上決定了決策質(zhì)量，通過正反饋獎勵與負(fù)反饋獎勵，智能體可以知道在接下來的任務(wù)中如何決策，即選擇獎勵值大的動作而避免選擇獎勵值小的動作。因此，獎勵值設(shè)置尤為重要，在面對對局時間長、獎勵反饋稀疏的對抗中，智能體由于長時間未得到反饋，收斂到最優(yōu)決策的效率較低，甚至可能會陷于局部最優(yōu)解狀態(tài)。為了解決獎勵稀疏問題，文獻(xiàn)對獎勵函數(shù)進(jìn)行了重塑，獎勵函數(shù)根據(jù)算子和目標(biāo)奪控點的距離變化而變化；文獻(xiàn)根據(jù)奪控點情況、算子血量和殲敵數(shù)量等進(jìn)行獎勵函數(shù)設(shè)計；文獻(xiàn)采用逆向強(qiáng)化學(xué)習(xí)方式，運用既有的大量高質(zhì)量范例數(shù)據(jù)來擬合獎勵函數(shù)；文獻(xiàn)使用加權(quán)時序差分（TD(λ)）算法結(jié)合學(xué)習(xí)的評論家（critic）網(wǎng)絡(luò)來減小方差，利用人類數(shù)據(jù)構(gòu)造偽獎賞，引導(dǎo)策略模仿人類行為，緩解稀疏獎賞問題，加速策略訓(xùn)練；文獻(xiàn)引入全局獎勵預(yù)測模塊，采用門控循環(huán)單元(GRU)建模一局中前若干個回合對整局的貢獻(xiàn)，利用人類高手的數(shù)據(jù)進(jìn)行價值預(yù)測網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)督學(xué)習(xí)，并通過計算相鄰兩回合的獎勵差來確定當(dāng)前回合的獎勵。除了在獎勵函數(shù)上的優(yōu)化，AlphaGo為了提高勝率，采用蒙特卡羅搜索樹實現(xiàn)了總體策略選擇，并對策略空間進(jìn)行了搜索，最終確定了方案。文獻(xiàn)提出了一種引入了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法神經(jīng)虛擬自我對弈（NFSP）算法，在自我博弈中近似均衡求解，雖然在大規(guī)模多人博弈穩(wěn)定性較差，但在小規(guī)模博弈問題和簡化的德州撲克游戲中表現(xiàn)突出。

圖5  策略優(yōu)化原理

3.3  協(xié)同與通信

策略的實施離不開各個智能體之間的配合，為了應(yīng)對復(fù)雜多變的對抗情形，智能體需學(xué)會協(xié)作，跳出局部最優(yōu)策略的陷阱。星際爭霸中，智能體們需要分工合作、共同完成建筑建造以及戰(zhàn)斗配合等關(guān)鍵性戰(zhàn)略任務(wù)，同時還需要對各自戰(zhàn)場職能進(jìn)行分類，實現(xiàn)行動細(xì)化，如讓智能體在對戰(zhàn)過程中根據(jù)各自角色進(jìn)行戰(zhàn)術(shù)配合，或在建造采礦方面學(xué)會有序合作。智能體們想要實現(xiàn)上述群體協(xié)同控制的目標(biāo)，需要通過信息共享、資源交換和聯(lián)合對抗等手段，但目前多智體協(xié)同仍面臨智能體數(shù)量增多帶來的狀態(tài)空間與動作空間維數(shù)爆炸、智能體之間采取不同動作的相互影響以及個體利益與團(tuán)體利益協(xié)調(diào)等問題。為解決上述問題，實現(xiàn)多智能體協(xié)同，本文對多智能體訓(xùn)練方式和多智能體通信技術(shù)2個方面進(jìn)行分析。多智能體通信如圖6所示，其中，RIAL為增強(qiáng)智能體間學(xué)習(xí)；DIAL可微分智能體間學(xué)習(xí)。

圖6  多智能體通信

3.3.1  多智能體訓(xùn)練方式

目前，多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練分為全通信集中決策架構(gòu)、全通信自主決策架構(gòu)和欠通信自主決策架構(gòu)3大類。本文以優(yōu)勢動作評價（A2C）算法在多智能體上的簡單拓展為例，分別介紹了3種訓(xùn)練方式的實現(xiàn)。全通信集中決策架構(gòu)如圖7所示，中央決策單元先將所有智能體對環(huán)境的局部觀測進(jìn)行統(tǒng)籌，以此整合得到全局觀測的信息，再訓(xùn)練聯(lián)合價值網(wǎng)絡(luò)與策略網(wǎng)絡(luò)，從而集中決策產(chǎn)生聯(lián)合動作，最后以通信方式將動作信息傳遞給每個智能體。該方式的優(yōu)點是擁有全局觀測信息，避免了局部觀測導(dǎo)致的噪聲，其決策更優(yōu)，且可更好實現(xiàn)智能體的協(xié)同控制，但同時不可避免地對通信的時效性提出了挑戰(zhàn)。

圖7  全通信集中決策架構(gòu)

全通信自主決策架構(gòu)如圖8所示。中央決策單元只訓(xùn)練聯(lián)合價值網(wǎng)絡(luò)，并將價值網(wǎng)絡(luò)的輸出反饋給各智能體的本地決策單元，每個智能體均擁有獨立的策略網(wǎng)絡(luò)，為了提高訓(xùn)練時決策的準(zhǔn)確性，各智能體間通過通信實現(xiàn)信息交換并整合得到全局的信息，以此做出最優(yōu)決策，當(dāng)訓(xùn)練完成后，智能體通過本地決策單元進(jìn)行決策。由于訓(xùn)練時采用了全局信息，已經(jīng)包含了對其他智能體的推斷信息，因此在本地決策時涌現(xiàn)出了協(xié)同合作的能力。該框架由于應(yīng)用了本地決策，對通信時效性要求較低，在訓(xùn)練完成后減少了信息收集流程，因此得到了廣泛應(yīng)用。

圖8  全通信自主決策架構(gòu)

欠通信自主決策架構(gòu)如圖9所示。相比于前2種框架，欠通信自主決策架構(gòu)放棄了對全局信息的整合，每個智能體擁有單獨的價值網(wǎng)絡(luò)與策略網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練過程中僅依靠自身的局部觀測信息進(jìn)行決策，以期涌現(xiàn)出協(xié)調(diào)合作的能力并最終完成任務(wù)。由于減少了通信流程，欠通信自主決策架構(gòu)可以適用于任何一個多智體環(huán)境，但也產(chǎn)生了因信息缺失與觀測噪聲導(dǎo)致的不穩(wěn)定因素。

圖9  欠通信自主決策架構(gòu) 

3.3.2  多智能體通信技術(shù)

多智能體交流不是真正意義上的交流，而只是顯式假設(shè)智能體之間存在信息的交互，并通過訓(xùn)練來學(xué)習(xí)如何根據(jù)對抗形式生成信息，或者確定是否要和其他智能體進(jìn)行通信。訓(xùn)練完成后，若要運行，仍需要來自其他智能體的信息。Foerster等在多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)中引入通信概念，采用了全通信自主決策架構(gòu)訓(xùn)練模型，提出了RIAL算法，從而對智能體之間傳輸可學(xué)習(xí)的信息進(jìn)行展示，此外，為了使智能體對收到信息進(jìn)行反饋，F(xiàn)oerster等在RIAL的基礎(chǔ)上又提出了DIAL算法，通過通信信道將梯度信息從信息接收方傳回到信息發(fā)送方，形成反饋循環(huán)。Sukhbaatar等提出了CommNet算法，采用廣播形式傳遞信息，由于采用了全通信集中決策架構(gòu)，因此在大規(guī)模環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)維度過大且訓(xùn)練困難。Jiang等為了使智能體能夠自主通信，提出了基于注意力機(jī)制的AtoC模型，該模型采用了全通信自主決策架構(gòu)與DDPG算法，同時為了提高可擴(kuò)展性，所有智能體之間共享了通信信道、策略網(wǎng)絡(luò)和注意力單元等參數(shù)。另外，采用注意力機(jī)制進(jìn)行通信的還有個性化控制連續(xù)通信模型（IC3Net）算法和目標(biāo)化多智能體通信（TarMac）算法。

人機(jī)對抗技術(shù)自其誕生起就受到了廣泛關(guān)注，人與機(jī)器的較量角逐自此拉開了帷幕，從深藍(lán)到AlphaGo系列，機(jī)器表現(xiàn)出的強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力吸引著人們持續(xù)地探索這一片領(lǐng)域。尤其是AlphaGo在圍棋領(lǐng)域取得的巨大突破，進(jìn)一步推動了人機(jī)對抗技術(shù)的發(fā)展，使得DRL與人機(jī)對抗相結(jié)合的方式成為可能。

4.1  棋牌類游戲?qū)?/strong>

棋牌類游戲一直以來都是進(jìn)行人機(jī)對抗測試的平臺，棋牌類游戲?qū)故疽鈭D如圖10所示。2016年，谷歌Deepmind公司開發(fā)了AlphaGo系列，成功將DRL與人機(jī)對抗進(jìn)行了結(jié)合，并以4∶1戰(zhàn)勝了韓國棋手李世石，次年又以3∶0戰(zhàn)勝了我國棋手柯潔。AlphaGo系列在圍棋方面表現(xiàn)出的強(qiáng)大的想象力從側(cè)面反映了DRL的能力。同年，文獻(xiàn)提出的神經(jīng)虛擬博弈是基于DRL自我博弈優(yōu)化方法的典型代表，并在簡化德州撲克游戲中取得不錯表現(xiàn)。2020年，微軟亞洲研究院發(fā)布了麻將AI suphx，采用分布式強(qiáng)化學(xué)習(xí)，對關(guān)于打牌策略的決策模型進(jìn)行訓(xùn)練，Suphx和其他玩家對戰(zhàn)了5 000多場，達(dá)到了最高段位10段，超過了平臺上另外2個知名AI以及頂級人類選手的平均水平。2021年發(fā)布的斗地主AI DouZero，通過引入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提出了深度蒙特卡羅算法。需說明的是，由于在傳統(tǒng)斗地主游戲中存在運氣成分，因此無法像圍棋一樣完勝人類，但已可達(dá)到人類玩家水平，且與已知斗地主AI相比具有明顯優(yōu)勢。

圖10  棋牌類游戲?qū)故疽鈭D 

4.2  多人戰(zhàn)略游戲?qū)?/strong>

與棋牌類游戲相比，多人戰(zhàn)略游戲的狀態(tài)空間和行動空間更復(fù)雜，且隱藏信息更豐富，因此對于智能體來說是一個巨大挑戰(zhàn)，多人戰(zhàn)略游戲?qū)故疽鈭D如圖11所示。

多人戰(zhàn)略游戲的代表有Dota 2和星際爭霸等。通常情況下，智能體不會只控制1個單位，而是需操縱多個單位進(jìn)行對抗活動，如在星際爭霸中需要控制單位進(jìn)行采礦、戰(zhàn)斗和建造，在Dota 2中需要控制英雄進(jìn)行技能配合、線上補(bǔ)刀和裝備購買。智能體不僅需要學(xué)習(xí)如何決策，還要學(xué)習(xí)如何協(xié)調(diào)競爭與合作的關(guān)系。即時戰(zhàn)略游戲一直以來均受到DeepMind、Facebook和OpenAI等機(jī)構(gòu)的關(guān)注，2019年OpenAI開發(fā)的Dota 2 AI OpenAI Five在和Dota2世界冠軍戰(zhàn)隊的對局中獲勝，在DRL算法的選擇上，OpenAI Five使用的是近端策略優(yōu)化+廣義優(yōu)勢估計器（PPO+GAE）的標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定，采用了單層4 096個單元的LSTM網(wǎng)絡(luò)。同年，DeepMind推出了AlphaStar，采用優(yōu)先虛擬自博弈和聯(lián)盟訓(xùn)練等方法在與星際爭霸2人類職業(yè)選手的挑戰(zhàn)賽中，以10∶1的比分戰(zhàn)勝人類選手。騰訊人工智能實驗室針對多玩家在線競技場開發(fā)了Moba 1v1 AI，且達(dá)到了99.81%的勝率。DeepMind于2019年發(fā)布了基于雷神之錘3的For the win奪旗AI，在奪旗任務(wù)中取得了高于人類的勝率。盡管DRL在即時策略游戲中表現(xiàn)突出，但仍需提高模型的可解釋性和可泛化性，從而增強(qiáng)算法穩(wěn)定性和算法性能，以便實現(xiàn)對人類的再次超越。

圖11  多人戰(zhàn)略游戲?qū)故疽鈭D

4.3  兵棋推演

兵棋推演作為戰(zhàn)爭研究和訓(xùn)練的手段，正逐漸從早期的手工兵棋演變?yōu)橛嬎銠C(jī)兵棋。圖12給出了兵棋推演示意圖。兵棋推演具有非對稱性、隨機(jī)性和高風(fēng)險性。與星際爭霸不同，兵棋推演的對抗雙方實力不均等，如在奪控戰(zhàn)中，紅方兵力配置一般弱于藍(lán)方，但紅方在視野方面則擁有更多優(yōu)勢，并可使用遠(yuǎn)程飛彈打擊，而藍(lán)方則配備了更多的地面武裝，擁有更強(qiáng)的進(jìn)攻能力。

隨機(jī)性與高風(fēng)險性體現(xiàn)在游戲的判決規(guī)則中，如武器打擊時存在偏離目標(biāo)概率而導(dǎo)致打擊失敗，同時一方兵力受損后未進(jìn)行彌補(bǔ)導(dǎo)致風(fēng)險增加，可能會使一方直接潰敗。為了改善兵棋推演面臨的困境，文獻(xiàn)將分布式執(zhí)行集中化訓(xùn)練的AC框架引入了兵棋推演，并通過簡化想定進(jìn)行了驗證；文獻(xiàn)提出了一種層次化和模塊化DRL方法框架，將網(wǎng)絡(luò)壓縮優(yōu)化與遷移學(xué)習(xí)應(yīng)用其中；文獻(xiàn)提出了一種融合知識數(shù)據(jù)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的空戰(zhàn)編組對抗智能決策方法，并在典型作戰(zhàn)場景中對方法的實用性與可行性進(jìn)行了驗證。此外，中科院自動化所搭建了人機(jī)對抗智能門戶網(wǎng)站，可實現(xiàn)兵棋的機(jī)機(jī)對抗、人機(jī)對抗以及人及混合對抗，同時發(fā)布了兵棋推演AI AlphaWar，并于2020年通過了圖靈測試，促進(jìn)了兵棋推演的智能化發(fā)展。2017全國首屆兵棋推演大賽中，中科院自動化所研制的人工智能程序CASIA-先知V1.0，在“賽諸葛”兵棋推演人機(jī)大戰(zhàn)中與全國決賽階段軍隊個人賽4強(qiáng)和地方個人賽4強(qiáng)的8名選手激烈交鋒，以7∶1的戰(zhàn)績大勝。盡管DRL在兵棋推演方面取得了不錯的效果，但隨著推演的進(jìn)一步升級以及推演規(guī)模的不斷擴(kuò)大，現(xiàn)有算法將會受到狀態(tài)空間巨大、收斂困難和局部最優(yōu)等問題的挑戰(zhàn)，因此需通過提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的感知力與算法魯棒性來提升對抗水平。

圖12  兵棋推演示意圖

本文從DRL角度出發(fā)，對人機(jī)對抗智能技術(shù)進(jìn)行了討論，闡述了人機(jī)對抗的內(nèi)涵與機(jī)理，并在OODA環(huán)的基礎(chǔ)上對框架進(jìn)行了簡化，即感知-決策-控制，并就人機(jī)對抗智能技術(shù)的分類與最新發(fā)展進(jìn)行了歸納。從應(yīng)用領(lǐng)域、前沿技術(shù)和面臨挑戰(zhàn)等方面對基于DRL的人機(jī)智能對抗進(jìn)行了介紹。雖然基于DRL的人機(jī)智能對抗近年來蓬勃發(fā)展，在不同領(lǐng)域均取得了成果，但仍需解決以下關(guān)鍵問題：1）構(gòu)建更高效快速的態(tài)勢感知網(wǎng)絡(luò)；2）提高網(wǎng)絡(luò)魯棒性，在不完全信息環(huán)境中保持穩(wěn)定決策；3）實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)可遷移，可針對不同對抗場景進(jìn)行簡化開發(fā)。

回顧人機(jī)對抗的歷史，DRL對其發(fā)展起到了巨大的推動作用，本文對基于DRL的人機(jī)智能對抗研究進(jìn)行了以下展望：1）條件對稱/非對稱的種群間人機(jī)智能對抗；2）條件對稱/非對稱的個體間人機(jī)智能對抗；3）條件非對稱的種群與個體間人機(jī)智能對抗。通過研究同等條件下的種群與種群、個體與個體間的對抗，可以在公平的前提下分析對抗算法的性能，提高個體的競爭力與種群的協(xié)作性。通過研究非對稱條件下的對抗，讓智能體可以實現(xiàn)以少勝多和以弱勝強(qiáng)的戰(zhàn)略目標(biāo)。

人工智能的快速發(fā)展，不僅為DRL的產(chǎn)生奠定了基礎(chǔ)，也為人機(jī)對抗智能化帶來了契機(jī)。將兩者有機(jī)結(jié)合并進(jìn)行研究與分析，掌握內(nèi)在原理，使得人與機(jī)器之間架起了溝通的橋梁，最終通過人機(jī)對抗實現(xiàn)人機(jī)協(xié)作、人機(jī)互助和共同進(jìn)步的目標(biāo)，使社會在政治、經(jīng)濟(jì)和生活等領(lǐng)域邁向智能化。

相關(guān)文獻(xiàn)推薦：

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