击败了DotA2顶级玩家，这意味着AI的又一次突破吗？
击败了DotA2顶级玩家，这意味着AI的又一次突破吗？
虎嗅注：围棋领域之外，人工智能也开始在策略游戏中一展身手。有人认为在DotA这类多人合作游戏中取胜，意味着人工智能水平的又一次飞跃，但事实上似乎并非如此。作者 | Denny Britz，前谷歌大脑团队成员编译整理 | 问耕当我昨天看到OpenAI的人工智能，在一项奖金2400万美元的电子竞技赛事上，击败DotA2人类顶级高手时，整个人感觉超兴奋。这是因为，一方面我是一个电子竞技的粉丝。尽管没玩过DotA 2，但我经常在Twitch上观看其他其他电竞赛事，高中时我还当过一阵半职业选手。更重要是的，像DotA这类多人在线战术竞技游戏（MOBA），以及星际2这类实时策略游戏（RTS），通常被认为远超目前人工智能的驾驭能力。因为这两类游戏需要长期战略决策、多人合作，比国际象棋、围棋有着更复杂的状态和动作空间。DeepMind已经在星际2上研究了一段时间，前不久刚刚发布了新的进展，但目前为止，相关研究还没有取得重大突破。大家普遍认为，距离人工智能在星际2上吊打人类顶级玩家，至少还有一两年的时间。这就是OpenAI这个成果如此令人震惊的原因。这是怎么回事？最有有什么人工智能方面的突破是我没有注意到的么？于是我开始研究这个DotA 2人工智能到底干了什么，它是如何训练的，以及在什么样的游戏环境中运行。我的结论是：这是一个令人印象深刻的成就。但不是一次AI上的突破。通过这篇文章，我想提供一个关于此事的清醒解释。实际上，过度炒作人工智能的进步才是真正危险的事情。例如，下面这位在推特上的发言，才是真正的误导。这是伊隆·马斯克的推特，这位硅谷钢铁侠不单创办了特斯拉，而且创办了OpenAI。上面这篇推特中，马斯克大意是说：OpenAI搞出了史上首个击败电子竞技顶级玩家的人工智能。这比搞国际象棋和围棋什么的复杂多了。在第二条推特中，马斯克再次发表曾被AI届猛轰的观点：没人喜欢被管制，但对公众构成危险的一切（汽车、飞机、食品、药物等）都应该受到管制。AI也是一样。当然，马斯克还发了一条，就不翻译了，贴图如下首先要声明的是，我今天要谈及的炒作或者误导，并不是OpenAI研究人员的错误。OpenAI一直在研究方面都有诸多贡献。目前，OpenAI还没有公布他们解决方案的细节，所以外界很容易就会得出错误的结论。现在开始切入正题。我们先来看看DotA 2的人工智能程序，到底解决了一个多困难的问题？尤其是与AlphaGo相比。1v1不能与5v5相提并论在正常的DotA 2游戏中，两个对抗的队伍各由五名玩家组成。游戏过程中需要高级策略、团队沟通和协调，一局比赛通常要45分钟。而这次人工智能击败人类的比赛，采用了1v1的模式，这种模式有太多限制。例如双方基本上只能沿着单线前进，并尝试击杀对方，游戏过程几分钟就结束了。在1v1模式中，击败对手主要靠机械技能和短期策略，并不涉及长期规划和协调，而后者才是对当前AI技术来说最具挑战性的部分。事实上，在这次的人机DotA 2对抗中，可以采用的有效动作数量，少于围棋人机大战；有效的状态空间（目前局面情况），如果以智能的方式表示，应该比围棋要小。AI可以获取更多信息OpenAI的人工智能程序，极有可能是构建在DotA 2原有的机器人接口之上，可以获取更多人类玩家看不到的信息。即使OpenAI的研究人员限制了这些信息的获取，人工智能仍然能够得到比人类更精准的信息。例如技能的施放，人类玩家必须紧盯屏幕，并且估算与对手之间的距离。而AI知道确切的距离，并且能立即决定是否施放技能。获得精准的数字信息是一个很大的优势。其实对战过程中你就能看到，AI有几次攻击都是在最大距离上展开。反应时间AI可以立即作出反应，人类不行。再加上刚才说的信息优势，AI的优势进一步扩大了。比方，一旦对手逃离攻击范围，AI可以立刻取消攻击命令。使用单一英雄DotA 2中有上百种不同的英雄角色，各具不同的能力和优势。而AI掌握的只是其中一个英雄：Shadow Fiend（影魔）。影魔通常会立刻展开攻击，而不是在一段时间内学习掌握更复杂的攻击技能，这更加有利于发挥AI在信息和反应方面的优势。所以，鉴于1v1主要比拼机械技能，AI击败人类玩家并不奇怪。鉴于游戏环境被严格限制，造成一些列战术和策略也被限制，而且对战中几乎没有必要进行长期规划或协调。再次重申我的结论：这次AI击败DotA玩家，比在围棋中击败人类冠军要容易得多。人类没有在AI领域突然取得突破。这次在DotA对抗中之所以AI获胜，是因为研究人员聪明的设置了问题，使得AI可以绕过目前人工智能的技术限制。据说这个OpenAI训练这个AI打DotA花了2周。与之相比，AlphaGo在Google的GPU集群上进行了数月的分布式大规模训练。两个程序之间的计算要求有着数量级的区别。最后夸夸这个会玩DotA的AI，到底有何精彩之处？完全通过自学训练AI不需要任何训练数据，也不会从人类的比赛中学习。整个学习过程随机开始，并且通过和自己对抗进行学习。虽然这不是什么新技术，但令人惊讶的是，AI学会了人类玩家已经在使用的技术。这很酷。AI可能还有其他技术，甚至人类都不知道。这与我们在AlphaGo中看到的类似，围棋选手已经开始学习AI的下棋方式。AI+电竞的重要一步在具有挑战性的环境中（例如DotA 2和星际2）来测试AI技术是非常重要的。AI可以为游戏提供更多的价值，游戏也会助推AI更快发展。不完美信息在DotA对决中，人类玩家智能看到地图的一小部分，视线受到妨碍。AI可能也一样，虽然还不清楚OpenAI如何处理这个问题的细节。这意味着与围棋、国际象棋、Atari游戏机等环境不同，AI在DotA中处于一个部分可观察的环境，而无法获知关于游戏当前状态的完整信息。这类问题通常难以解决，话虽如此，但目前还不清楚1v1的DotA 2比赛中，视野的重要性到底几何。不管怎样，非常期待看到OpenAI关于这次比赛的技术报告。
来源：虎嗅网
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国外职业选手是不是学历上都完爆国内选手？
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外国好多都是大学毕业的，很少几个没读过大学吧.
有没有留学党科普下，他们如何兼顾学业与职业的？
只有9神 能和他们一拼&
只能壮哉大酒神了&
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美国大学 大多数一周默认4天课 周五大家开开心心放假
一学期15学分= 每周12h 上课时长。。/4天= 3h 每天上课。
当然还能逃课
这么多时间下来 不就是 能打dota了嘛。
你以为。。
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Nuclear Launch Detected
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爆个**，干货拿出来啊
[]: 为了庆祝LGD吊打秘密战队，@0214花费 4 枚 金币购买一箱哈啤.
最爱战队navi
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我看了宇宙哥麦迪逊分校的，我真的服。
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你可以去问问鸡小萌
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zzwdjs 纯手打
[]: 她把它当他 团战没开出bkb，投诉315，获得 4 枚 金币.
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reckful007 发表于
美国大学 大多数一周默认4天课 周五大家开开心心放假
一学期15学分= 每周12h 上课时长。。/4天= 3h 每天 ...
你说的普通大学，而中国的普通大学比这个更轻松，一个学期学一个月够了。所以不是问题所在
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外国好多都是大学毕业的，很少几个没读过大学吧.& &
1，长沙理工大学的Yao，苏州大学的两仪落、广东电子科技大学的张宁，上海交大的苏鹏，这几个是在打的，更别说浙大的09和kingJ，复旦医学院的BBC，学历高的一大批在，并不是没几个读过大学的。
2，好了、你现在可以讲外国那些是大学毕业，牛逼的不行的了。
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你说的普通大学，而中国的普通大学比这个更轻松，一个学期学一个月够了。所以不是问题所在 ...
问题在于这些b大学都考不上
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你说的普通大学，而中国的普通大学比这个更轻松，一个学期学一个月够了。所以不是问题所在 ...
。。。美国大部分都是这样啊
主要看学什么的。。
像我这样学商的 很轻松的。。当然学计算机 工科的 确实累。
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国外大学好进啊 真心的 就说日本留学生那些能进国立大学的，放国内一本都有点艰难
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#在这里快速回有没有留学党科普下，他们如何兼顾学业与职业的？复#
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?资深人机选手?温和的节奏狗
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鳖说了，最厉害的那几个还没到读大学的年龄
点击图片有真相
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也有很多退学 休学的
像vp那谁& &
像杰克毛& &还念吗
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老VP有个物理学家，现在在俄罗斯军方搞科研
[]: nightkids116 手神灵武士，连中三记魂之挽歌，损失 3 枚 金币.
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鳖说了，最厉害的那几个还没到读大学的年龄
[]: joeever 拜黑脸男子为师，习得开金币卡绝学，joeever 开出了 2 枚 金币.
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?液体粉?EG黑?NB是废物
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你应该列举出大学毕业的，我记得没几个呀
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很明显 国外选手职业期长， 国内选手 前期靠下灵*&&年龄一大就变智障。。
就跟足球一样 10--15岁 跟国外的一起长大，看不出区别&&18岁一过&&智障立显。。
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玩SG就是一个标记傻逼的过程
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中国大学学一个月够了，最后学的那一个月的时间加起来比楼上算的外国大学还多
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国外大学好进不好出
吃鸡三级头盔
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