脸书开源迷你版星际争霸说人话还能教AI打游戏( 三 )
AI必须考虑到大型状态-动作空间带来的复杂情况，协同不同的兵种，并根据对手的行动调整战略布局。
与AlphaStar这样直接模仿人类策略的AI不同，在MiniRTSv2中，Facebook AI尝试了一条新的路径，让AI先用自然语言生成计划，再交由单独的模型执行操作。
也就是说，这是一个分层决策的过程。系统通过两个AI模型来执行任务，一个负责不断观察游戏状态，并用自然语言给出指令，即指导网络；另一个需要解读指令并执行决策，即执行网络。
在游戏环境的每个时间步骤上，观察编码器会对每个游戏对象（游戏单位，建筑物或资源）的空间位置和非空间内部状态进行编码。
这一编码器会为每个单位，资源生成单独的特征向量。
之后，辅助编码器会帮助AI学习其他全局游戏的属性特征。
这些特征既会被用到执行网络中，也会被用到指导网络中。
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