你可能沒註意到，但週末發生了一場小政變。週五晚上，在成千上萬的觀眾面前，一個AI機器人在Dota 2擊敗了一個專業的人類玩家——這是世界上最受歡迎的電子游戲之一。這位人類冠軍，和藹可親的丹尼爾“登迪”伊什蒂尼在被殺三次後，就吐了毛巾，說他打不住這隻勢不可擋的機器人“感覺有點像人，”登迪說但同時，這是另一回事。”

這個機器人的贊助人正是科技界億萬富翁埃隆·馬斯克，他幫助建立並資助了設計它的機構OpenAI。馬斯克沒有出席，但在推特上表達了自己的感受，他說：“OpenAI首次在競技電子競技中擊敗世界上最優秀的選手。比象棋等傳統棋類遊戲複雜得多；更令人興奮的是，OpenAI說，人工智慧已經教會了自己它所知道的一切。它純粹是透過玩自己的連續版本來學習的，在短短兩周的時間裡積累了“一生”的遊戲經驗。

但這有什麼大不了的？週五晚上的決戰真的比谷歌在棋盤遊戲Go上的AI勝利更令人印象深刻嗎？簡而言之，答案可能不是，但它仍然代表著一個重要的進步——無論是對電子競技世界還是對人工智慧世界。

是的，電子游戲比象棋更複雜

首先，我們需要看看馬斯克的說法，Dota“比傳統棋盤遊戲（如國際象棋和amp）複雜得多；去吧，“這完全是真的。實時作戰和戰略遊戲，如Dota和星際爭霸II，構成了計算機目前無法處理的重大挑戰。這些遊戲不僅需要長期的戰略思維，而且與棋盤遊戲不同，它們將重要資訊隱藏在玩家面前。你可以看到棋盤上發生的一切，但你不能在電子游戲中看到。這意味著你必須預測和搶先你的對手將要做什麼。它需要想象力和直覺。

在Dota中，這種複雜性隨著人類玩家被要求以五人一組的方式協同工作而增加，協調策略將根據玩家選擇的角色而動態變化。更複雜的是，遊戲中有100多個不同的角色，每個角色都有自己獨特的技能；而且角色可以裝備一些獨特的物品，如果在適當的時候部署，每個物品都可以贏得比賽。所有這一切意味著它基本上是不可能的全面規劃贏得戰略到一個Dota機器人。

但是，OpenAI機器人玩的遊戲遠沒有這一切那麼複雜。而不是5v5，它採取了人類在1v1；而不是選擇一個角色，人類和計算機都被限制在同一個“英雄”-一個傢伙命名為陰影惡魔，誰有一個相當直接的攻擊集。我的同事弗拉德·薩沃夫（Vlad Savov）是一名被證實的Dota成癮者，他在週五的比賽中也寫下了自己的想法，他說1v1比賽“只代表了整個團隊比賽複雜性的一小部分”，所以：可能沒有Go那麼複雜。

你的計算能力比不上計算器

第二個主要的警告是知道OpenAI的代理比人類對手有什麼優勢。人工智慧社群的一個主要討論點是機器人是否可以訪問Dota的機器人API，這將使它能夠直接從遊戲中獲取資訊流，比如玩家之間的距離。OpenAI的Greg Brockman在邊緣確認了AI確實使用了API，並且某些技術是在代理中硬編碼的，包括它應該在遊戲中使用的專案。它也被教導某些策略（比如一個叫做“爬行塊”）使用一種稱為強化學習的試錯技術。基本上，它確實得到了一些指導。

巴思大學遊戲人工智慧研究員、經驗豐富的Dota玩家安德烈亞斯•西奧多魯（Andreas Theodorou）解釋了為什麼這會產生影響Dota的一個主要特點是，你需要計算距離，以知道一些（攻擊）會傳播多遠API允許機器人具有特定的範圍指示。所以你可以說，‘如果有人在500米範圍內，就這樣做，’但是人類玩家必須自己計算，透過反覆試驗學習。如果他們能獲得人類玩家無法獲得的資訊，這真的給了他們一個優勢。”這在1v1的場景中尤其如此，場景中有一個英雄般的暗影惡魔；玩家必須把註意力集中在正確的進攻時機上，而不是整體策略上。

Brockman的回答是，這種技能對於人工智慧來說是微不足道的，而且從來都不是OpenAI研究的重點。他說，如果沒有API提供的資訊，研究所的機器人本可以完成，但“你只需要花更多的時間學習視覺，我們已經知道視覺是有效的，那麼它的好處是什麼？”

有些技能不是教出來的，而是學出來的

那麼，知道了這一切，我們應該否定OpenAI的勝利嗎？一點也不，布羅克曼說。他指出，也許比機器人的勝利更重要的是它當初是如何自學的。雖然像AlphaGo這樣以前的人工智慧冠軍已經學會瞭如何透過吸收人類冠軍過去的比賽來玩遊戲，但OpenAI的機器人（幾乎）自學了它所知道的一切。

“你有一個剛剛與自己對抗的系統，它已經學會了足夠強大的策略來擊敗頂級職業選手。“這不是你應該想當然的事情，”布羅克曼說對於任何機器學習系統來說，這都是一個大問題：複雜性是如何進入模型的？它是從哪裡來的？”

他說，正如OpenAI的Dota機器人所顯示的那樣，我們不必教計算機複雜性：它們可以自己學習。儘管機器人的一些行為是預先程式設計的，但它確實自己開發了一些策略。例如，它學會瞭如何透過假裝觸發攻擊來偽裝對手，結果在最後一秒取消，讓人類玩家躲開一次永遠不會到來的攻擊——就像拳擊中的假象。

不過，其他人還是有點懷疑。人工智慧研究人員丹尼·布里茨（Denny Britz）寫了一篇廣受歡迎的部落格文章，把勝利放在了背景中，他告訴《邊緣報》（the Verge），如果不瞭解更多的技術細節，就很難判斷這一成就的規模(布羅克曼說，這些都是即將到來的，但不能給出一個確切的時間框架。）“這是不清楚的技術貢獻，在這一點上，論文出來，”布里茨說。

西奧多魯指出，雖然OpenAI的機器人在舞臺上擊敗了登迪，但一旦玩家們對它的戰術有了很好的瞭解，他們就能夠戰勝登迪。”如果你看看他們使用的策略，他們在禁區外打了一點，他們贏了，”他說。玩家們使用了不尋常的策略——這種策略不會讓人類對手感到不安，但人工智慧以前從未見過這種策略。”看起來機器人不夠靈活，”西奧多魯說(Brockman反駁說，一旦機器人學會了這些策略，它就不會再為它們傾倒了。）

所有專家都認為這是一項重大成就，但真正的挑戰還沒有到來。這將是一場5v5的比賽，OpenAI的特工們不僅要管理地圖中間的決鬥，還要管理一個雜亂無章的戰場，有多個英雄，幾十個支援單位，還有意想不到的曲折。布羅克曼說，OpenAI目前的目標是在12個月後舉行明年的盛大Dota錦標賽，以實現這一目標。從現在到那時，還有更多的訓練要做。