夏乙 问耕 发自 凹非寺

量子位 出品 | 公众号 QbitAI

GG。

随着人类喊出这两个字母，一切都结束了。

OpenAI研发的人工智能战队，首次在5v5的Dota2开黑团战对战中，击败人类玩家战队。

这真是一个里程碑式的事件。

这个能打团战的AI名叫OpenAI Five，是OpenAI最新的研发成果。

OpenAI Five完全通过自我对战来学习打Dota2，每天的对战量据说相当于人类的180年。而且惊人的硬件消耗量，应该也是创下纪录：256块GPU和12.8万个CPU……

人类就这么又一次全面陷落了么？显然，Dota2团战AI击败人类这件事，一点也不简单。

我们分三个部分，带来最全解析。

第一部分：OpenAI Five有多强？第二部分：现在去TI打专业战队有戏吗？第三部分：AI一日，人间180年

开始。

Dota2团战AI有多强？

可能真的出乎你的预料。我们来详细讲解一下。

团战不虚

团战，需要综合使用技能、装备和走位，最大化对敌方英雄的伤害，同时避免损失本方英雄。

来看实战。

这是一波AI守高地的战斗。当时人类团队的装备和等级都要更高。而且五位人类玩家全部集结在一路，准备强行拆塔。

双方甫一接触时，AI只有一位23级的英雄应战，人类团队24级的巫妖（Lich）首先发难，使出“阿托斯之棍”，将AI一方23级的巫妖定在原地。

随后，AI巫妖对自己释放“EUL的神圣法杖”，这个技能可以让自己被卷入龙卷风中，并且暂时处于无敌状态。通过这一招，AI的用意是拖住人类团队，并且给自己的队友赶来赢得时间。

随后，AI巫妖继续将人类团队拖上高地，诱使人类玩家信心爆棚。而其他AI英雄则开始从后方包抄人类团队。

绕后的AI冰女（Crystal Maiden），对人类团队拖后的火枪（Sniper）率先使出“闪烁匕首”，紧接着用出“冰封禁制”把狙击手冻住，接着再是一记“黑皇杖”，最后施法“极寒领域”召唤冰晶展开轰炸。

AI冰女释放的“极寒领域”，和AI毒龙（Viper）释放的“幽冥剧毒”，迫使人类团队只能散开。于是，AI火枪可以从安全距离上展开远程攻击。

在高伤害和群控的攻击下，人类火枪和冰女想要撤退，却只能以被击杀而告终。随后，在没有视野的情况下，AI冰女使用“冰霜新星”，击杀了人类巫妖。

随后，AI冰女还不肯罢休，闪现追击人类仅剩的最后一个英雄死灵法师（Necrophos），然而在冻住对方后，AI冰女已经无技能可用，只得放弃追击。

最终这波团战，AI打了人类玩家一个2换4，而且守家成功。

诡计多端

遇到打不过的时候，人类英雄躲进树林想要避一避，没用的。AI英雄即便失去了视野，也会一路追进森林寻找，然后击杀。

眼见AI残血，人类玩家想要追击，千万小心，因为其他AI英雄正赶来捉人。人类玩家不单收不了人头，而且还要送命。

特别强调一点，AI还学会了“擒贼先擒王”，不惜使用多重大招，只为确保能击杀等级最高的那个敌方英雄。

而且AI英雄还会自我牺牲，把人类玩家引诱出高地，确保团队其他成员能推塔成功。

总之，OpenAI Five又能团，又能gank，足智多谋，诡计多端。

实际上，按照官方的说法，目前OpenAI Five在选择攻击目标这一项上，达到了专业水平，但补兵能力还有不足。

去TI打专业选手有戏吗？

回答这个问题之前，先得明确一个事实：目前OpenAI Five战胜的对手，并不是人类顶尖高手。

双方的对战，大约两个月前已经开始。目前OpenAI Five已经先后与五支人类团队有过交手：

1、最强OpenAI员工队：MMR匹配分 2500

2、最强观众队：MMR 4000-6000

3、Valve员工队：MMR 2500-4000

4、业余队：MMR 4200，有团队训练

5、半职业队：MMR 5500，有团队训练

4月23日，OpenAI Five首次击败了脚本基线版本。5月15日，与第1队打成1:1。6月6日，与第1、2、3队的对战中，均取得胜利。

可以看到OpenAI Five一直在进步。这个AI与第4、第5队进行了非正式的比赛，虽然没能取胜，但是在前三场中赢下两场。

与人类玩家相比，OpenAI Five平均每分钟可进行150-170次操作，平均反应时间为80毫秒，明显比人类更快。

不过这些不是决定5v5胜利与否的关键因素。

OpenAI还总结了OpenAI Five的几个特点：

屡次牺牲自己的优势路（夜魇军团的上路，天辉军团的下路），以压制敌人的优势路，迫使战斗转移到对手更难防御的一边。比赛初期到中期的转换比对手更快。方法：(1) 多次成功gank人类玩家 (2) 赶在对手集结之前，组队推塔。也有一些非主流打法。例如前期把钱和经验让给辅助英雄。OpenAI Five的优先级使其伤害值能更快攀升，进而赢得团战等。

不过，这么厉害的队伍，当然也不是陪业余人类玩玩就算了的。

OpenAI说，他们打算8月份去DotA 2顶级赛事TI上，找一支顶级专业队伍PK一下，7月底还要搞一场对战专业团队的直播。

当然，全部英雄OpenAI Five暂时还搞不定，和专业选手对局，双方也只能在有限的英雄里选。

到时候这个“有限的英雄”究竟有多少，现在还不知道，不过，这也说明了一个很重要的问题：现在OpenAI Five的能力，还不足以玩人类版的DotA 2。

那么，AI现在玩的DotA 2和人类版相比做了哪些简化呢？

OpenAI在博客最后列出了AI版DotA的限制：

双方英雄阵容是固定的：死灵法师、火枪、毒龙、冰女、巫妖（他们的学名叫瘟疫法师、矮人狙击手、冥界亚龙、水晶室女、巫妖）；不插眼；没有肉山；没有隐身装备；没有召唤单位、没有幻像；少了一些物品：圣剑、瓶子、补刀斧、飞鞋、经验书、凝魂之泪；有5个无敌信使（鸡），但是不能用来侦查或者防御；没有扫描。

这意味着什么？

有了这些限制，AI打的DotA就比人类版有了很多简化，也说明了这个AI还有些没掌握的技能。

比如英雄的选择和阵容的搭配。双方只有固定的5个英雄，就不需要掌握英雄之间的配合和克制情况，游戏也少了很多变化。

AI现在也还不懂得对视野的控制。AI玩的版本没有隐身装备、没有插眼的操作、没有扫描，于是双方只能在游戏原本设定的视野中对战，不能靠自己的能力改变视野，也不需要侦查。

游戏中，如果不考虑信使，AI控制的单位也只能是5个，这也就是为什么不能出现召唤单位和幻象。

另外，没有游戏野区最强大的怪物肉山，也就没有了打肉山能得到的复活盾。在职业比赛中，复活盾带来的原地满状态复活能力，可以说是个翻盘利器。

让人类职业选手来打一个这样的DotA，并没有什么优势；如果让现在的OpenAI Five去打人类版DotA，这支没学过选英雄、做视野、偷鸡等等技能，还少学了很多装备的队伍，也会不知所措。

不过，OpenAI也说了，这些限制大都是因为游戏里有些部分还没整合进来，像插眼、肉山这种职业比赛中的关键元素，他们会尽快加上。

AI一日，人间180年

虽然还有种种限制，但不可否认，AI的进步还是快得吓人。

OpenAI的解释是，这个AI通过自我对战来提升，从随机参数开始，不用人类玩家的方法引导，也不人类玩家方法中搜索。

他们还特别提到，在训练1v1模型的时候，是专门针对卡兵这个操作设置了奖励的。但是在OpenAI Five模型中并没有这个奖励，但这个新模型还是自己学会了卡兵。

AI每天的训练量，相当于打180年游戏。可谓真·勤学苦练，人类选手一辈子的训练量也不及它半天。

这些每天训练180年的选手，究竟是些什么怪物？

他们的长相是这样的：

不要被结构图吓到，简单来说，每个选手，也就是每个智能体（agent），都是一个单层LSTM（长短时记忆网络），有1024个单元，能够通过Valve的Bot API观察当前游戏状态，控制自己的英雄接下来选择哪一种操作、释放到XY坐标系中的哪一点。

智能体能够观察到的信息和人类差不多，包括自身、队友和敌人的状况，比如位置、血量、攻击力、护甲、携带物品、能力等等。可能会有一点点区别的，就是智能体对过去12帧的血量、攻击和被攻击情况等历史信息大概记得比人类清楚。

这些信息，对于智能体来说是一个包含20000数值的列表，而它判断之后发出的行动指令，是8个值的列表。

选手们的训练，使用的是扩展版的近端策略优化（PPO）方法，这也是OpenAI现在默认的强化学习训练方法。这些智能体的目标是最大化未来奖励的指数衰减和。

AI选手们在训练中饭量惊人，承载它们需要256块P100 GPU和12.8万个CPU核心。

上面的5v5版本与1v1版本对比，有一个令人欣慰的结果：OpenAI Five需要的CPU和GPU计算力，与去年击败Dendi的1v1版相比，并没有翻到5倍。

5个智能体训练出来，它们之间又是怎样配合的呢？总不能像我们人类开黑一样互相喊话吧？

答案是，他们之间没有那种人类可以理解的沟通渠道，而是由一个“团队精神”超参数来统一控制。这个超参数的范围在0到1之间，决定了选手对与自身奖励函数和队友平均奖励函数的关注程度分配。

留给AI的时间还很多

OpenAI说，他们打算在7月28日和顶级选手对战一番，留给他们的时间，还有整整1个月。8月，他们还要和顶级人类专业选手在TI上较量，如果这一场较量在AI结束时的话，留给AI的时间还有两个月。

按照“人间一天，AI界180年的”算法，加上肉山、插眼等关键元素之后，只要能给AI留半个月时间和自己对战，在它的世界里就可以说修炼了“数千年”。

这场对战，还开设了直播，等着和人类观众相见。

传送门

7月28日大战的直播：

https://www.twitch.tv/openai

OpenAI博客详解（包含各种场景下AI观察到的情形和可采取行动的交互图解）：

https://blog.openai.com/openai-five/

LSTM架构大图：

https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/research-covers/openai-five/network-architecture.pdf

PPO：

https://arxiv.org/abs/1707.06347

— 完 —

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