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。
