決策AI版“大球吃小球”：Go-Bigger多智能體決策智能挑戰賽正式開賽

多智能體對抗作為決策AI中重要的部分，也是強化學習領域的難題之一。

為豐富多智能體對抗環境，OpenDILab（開源決策智能平臺）開源了一款趣味多智能體對抗競技游戲環境——Go-Bigger。同時，Go-Bigger還可作為強化學習環境協助多智能體決策AI研究。

2021年11月22日，全球首屆“ AI球球大作戰：Go-Bigger多智能體決策智能挑戰賽 ”正式啟動。作為面向全球技術開發者和在校學生的科技類競賽活動，本次比賽旨在推動決策智能相關領域的技術人才培養，打造全球領先、原創、開放的決策AI開源技術生態。

本次比賽由OpenDILab（開源決策智能平臺）主辦，上海人工智能實驗室作為學術指導，商湯科技、巨人網絡、上汽集團人工智能實驗室聯合主辦，全球高校人工智能學術聯盟、浙江大學上海高等研究院、上海交通大學清源研究院聯合協辦，OSCHINA、深度強化學習實驗室作為支持，PaperWeekly、機器學習算法與自然語言處理作為合作媒體。比賽共設冠軍、亞軍各1名，優勝獎4名，賽事獎金總額15萬元。預計明年3月封閉天梯測試， 并在4月發布及公示獲勝結果。

【賽事亮點】

1.    這是一個AI世界的“大球吃小球”團隊合作與競技挑戰賽，選手可以通過幾行簡單的規則代碼，或是精巧的策略設計，抑或是復雜的強化學習算法來與世界各地的AI選手戰斗；

2.    比賽提供基于簡單規則的AI代碼助選手快速上手，以及基于基礎強化學習的AI模型助選手輕松上分；

3.    本賽事采用天梯系統對各位選手的AI進行真實公平的評測；

4.    提供可視化與實時人機交互工具，可快速了解環境規則，查看對局情況，直播精彩瞬間。

【賽程安排】

說明：具體時間請以官方通知為準

【獎項設置】

本次競賽的結果會在競賽官方網站公布，獲獎證書由競賽組織委員會統一頒發。本次競賽具體設置以下獎項：

【賽事任務】

各參賽隊伍將在OpenDILab開源的Go-Bigger的游戲環境下，進行多智能體協同、對抗，組委會授權參賽人員使用提供的環境及代碼進行指定競賽的模型訓練工作，參賽人員不得將其用于任何商業用途。

Go-Bigger游戲環境：https://github.com/opendilab/GoBigger

在游戲中，每支參賽隊伍控制游戲中一支隊伍（每支隊伍由多個玩家組成）。競賽參賽隊伍需要通過提交智能體的方式，來對游戲中的一個隊伍及其所包含的玩家進行控制，通過團隊配合和策略來獲取更高的分數，從而在游戲中取得更高的排名。（Go-Bigger游戲環境介紹：五分鐘教你在Go-Bigger中設計自己的游戲AI智能體，點擊可查看）

在復雜的游戲環境中，天梯是游戲環境評估不同智能體的公平方式，本次競賽評測系統將以天梯系統來對選手的提交包進行檢測排名。

提交智能體的方式：參賽選手基于大賽提供的接口，給出智能體在每一幀的動作，最后將代碼以及相關模型或文件提交即可加入測試天梯。

更多詳細內容請查看GoBigger-Challenge-2021 ：https://github.com/opendilab/GoBigger-Challenge-2021 

【參賽報名要求】

本次競賽面向中國及境內外高等學校在讀學生（含本科、碩博研究生等）和技術開發者，本次競賽不收取任何報名費用。

具體要求如下：

1.    本次競賽面向全球開放，不限年齡、性別、身份、國籍，鼓勵多元化背景選手組隊參賽；

2.    參賽選手注冊賬號后可自由組隊，需指定一名隊長，團隊人員總數最多不超過5人；

3.    每名參賽選手只能參加一支隊伍，一旦發現某選手以注冊多個賬號等方式參加多支隊伍，將取消其名下所有相關隊伍的參賽資格；

4.    大賽相關單位中涉及題目編寫、賽題接觸的人員禁止參賽、禁止委托他人參賽（未參與比賽相關工作的大賽相關單位員工可以參賽）。

【報名方式】

（1）     登錄競賽網站報名：https://www.datafountain.cn/competitions/549/?utm_source=gobigger1

掃描二維碼報名

（2）     官方小助手微信：

官方小助手微信二維碼

（3）    官方Issue鏈接：https://github.com/opendilab/GoBigger-Challenge-2021/issues

（4）    競賽官方郵箱：opendilab.contact@gmail.com 

（5）    競賽官方交流QQ群：665967172

（6）    OpenDILab Github

OpenDILab（開源決策智能平臺）于 2021 年 7 月 8 日世界人工智能大會的開幕式和科學前沿全體會議上正式發布。該平臺作為上海人工智能實驗室開源平臺體系OpenXLab的重要組成部分，是國際上首個覆蓋最全學術界算法和工業級規模的決策AI平臺，具備一套完備的決策 AI 訓練與部署框架，自頂而下涵蓋了包括應用生態層，算法抽象層，異步分布式管理層和最底層的分布式執行層，適配從單機到萬 CPU/GPU 聯合訓練的全尺度調度系統優化。具體開源代碼實現詳見 GitHub：https://github.com/opendilab/