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Team OG，Dota2世界冠軍戰(zhàn)隊(duì)。

在人工智能OpenAI Five面前，OG不堪一擊。五個(gè)人類組成的戰(zhàn)隊(duì)，此前全程毫無懸念地以0:2敗下陣來，兩局加在一起，OG只推掉了兩座外塔。

不過，這還不是AI的巔峰。

現(xiàn)在OpenAI又訓(xùn)練出了一個(gè)全新的AI，名叫Rerun。面對(duì)碾壓OG的OpenAI Five，Rerun的勝率達(dá)到了……呃……98%。

聽到這個(gè)消息，一位推特網(wǎng)友發(fā)圖明志。

主要依靠自學(xué)，就能在Dota2這么復(fù)雜的游戲中稱雄，人工智能是怎么做到的？今天，有關(guān)于此的答案揭曉。

沒錯(cuò)，OpenAI不單發(fā)布了Rerun，還把自己三年多來對(duì)于Dota2項(xiàng)目的研究，通過一篇論文，正式公布出來。

在這篇論文中，OpenAI解釋了整套系統(tǒng)的原理、架構(gòu)、計(jì)算量、參數(shù)等等諸多方面的內(nèi)容。OpenAI指出通過增加batch size和總訓(xùn)練時(shí)間等方法，擴(kuò)展了計(jì)算規(guī)模，進(jìn)而表明當(dāng)今的強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)可以在復(fù)雜的電子競(jìng)技游戲中，達(dá)到超越人類的水平。

這些研究，可以進(jìn)一步應(yīng)用于各種兩個(gè)對(duì)手持續(xù)的零和博弈中。

（可能是閱讀之后）OG戰(zhàn)隊(duì)發(fā)推：“Wow！這篇論文看起來太棒了！”

此情此景，有網(wǎng)友無深情的感嘆道：Wow！OG戰(zhàn)隊(duì)夸了一篇論文好看？真是活久見……

這篇論文到底說了什么？

我們總結(jié)了幾個(gè)要點(diǎn)。

要點(diǎn)一：Dota2比下圍棋更復(fù)雜

與棋類對(duì)弈相比，電子競(jìng)技游戲要更復(fù)雜。

攻克這一難題的關(guān)鍵是，把現(xiàn)有的強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)規(guī)模，擴(kuò)展到前所未有的水平，這耗費(fèi)了數(shù)千塊GPU和好幾個(gè)月的時(shí)間。OpenAI為此構(gòu)建了一個(gè)分布式的訓(xùn)練系統(tǒng)。

訓(xùn)練中的一個(gè)挑戰(zhàn)是，環(huán)境和代碼會(huì)不斷變化。為了在每次更改后無需從頭開始，OpenAI開發(fā)了一套工具，可以在不損失性能的情況下恢復(fù)訓(xùn)練，這套工具稱為：surgery。

每局Dota2比賽時(shí)長(zhǎng)大約45分鐘，每秒鐘會(huì)生成30幀的游戲畫面。OpenAI Five每4幀做出一個(gè)動(dòng)作。國(guó)際象棋一局下約80步，圍棋下一局約150步，作為對(duì)比，Dota2打一局，AI需要“下”大概20000步。

而且由于戰(zhàn)爭(zhēng)迷霧的存在，Dota2中對(duì)戰(zhàn)的雙方，只能看到全盤游戲中的局部情況，其他部分的信息都是隱藏狀態(tài)。

與下圍棋的AlphaGo相比，打Dota2的AI系統(tǒng)，batch size要大50-150倍，模型大20倍，訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)25倍。

要點(diǎn)二：AI如何學(xué)會(huì)打Dota2

人類玩Dota2通過鍵盤鼠標(biāo)等，實(shí)時(shí)作出決定。剛才提到，OpenAI Five每4幀做出一個(gè)動(dòng)作，這被稱為一個(gè)timestep。每個(gè)timestep期間，OpenAI會(huì)接收血量、位置等數(shù)據(jù)。

同樣的信息，人類和OpenAI Five接收的方式完全不同。

人工智能系統(tǒng)發(fā)出動(dòng)作指令時(shí)，大概可以想成這個(gè)樣子。

AI背后是一套神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。policy (π) 被定義為從觀察數(shù)據(jù)到動(dòng)作概率分布的函數(shù)，這是一個(gè)有1.59億個(gè)參數(shù)的RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)主要由一個(gè)單層、4096-unit的LSTM構(gòu)成。

結(jié)構(gòu)如下圖所示：

LSTM貢獻(xiàn)了這個(gè)模型中84%的參數(shù)。

選手們的訓(xùn)練，使用的是擴(kuò)展版的近端策略優(yōu)化（PPO）方法，這也是OpenAI現(xiàn)在默認(rèn)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法。這些智能體的目標(biāo)是最大化未來獎(jiǎng)勵(lì)的指數(shù)衰減和。

在訓(xùn)練策略的過程中，OpenAI Five沒有用到人類游戲數(shù)據(jù)，而是通過自我博弈。在圍棋、象棋等問題上，也應(yīng)用了類似的方式訓(xùn)練。

其中，80%的戰(zhàn)斗中對(duì)手是使用了最新參數(shù)的分身，而20%的對(duì)手是老參數(shù)的分身。每經(jīng)過10次迭代之后，新訓(xùn)練出的分身就被標(biāo)為老前輩。如果當(dāng)前正訓(xùn)練的AI擊敗了新秀或者老前輩，系統(tǒng)就會(huì)根據(jù)學(xué)習(xí)率更新參數(shù)。

按照OpenAI CTO此前的說法，擊敗OG前OpenAI Five已經(jīng)練習(xí)了相當(dāng)于45000年Dota。AI每天的訓(xùn)練量相當(dāng)于人類打180年游戲。

要點(diǎn)三：計(jì)算量和超參數(shù)

訓(xùn)練這么復(fù)雜的AI系統(tǒng)，肯定要耗費(fèi)大量的資源。

OpenAI預(yù)估了用于優(yōu)化的GPU消耗量，最后的結(jié)論，OpenAI Five的GPU計(jì)算用量在770±50~820±50 PFlops/s·days左右，而今天新提到的、更強(qiáng)的Rerun，在隨后兩個(gè)月的訓(xùn)練中，GPU計(jì)算量消耗大概是150 ± 5 PFlops/s·days。

再說一下，OpenAI公布的只是用于優(yōu)化的計(jì)算量，只是訓(xùn)練中所有開銷的一小部分，大約占30%。

此前，OpenAI也曾透露過OpenAI Five的日常訓(xùn)練，需要256塊P100 GPU和12.8萬個(gè)CPU核心。

至于整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超參數(shù)，在論文中，OpenAI表示在訓(xùn)練Rerun的時(shí)候，已經(jīng)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)一步簡(jiǎn)化了超參數(shù)。最后，他們只更改了四個(gè)關(guān)鍵的超參數(shù)：

• Learning Rate
• Entropy penalty coefficient
• Team Spirit
• GAE time horizon

當(dāng)然，OpenAI也表示這些超參數(shù)還有進(jìn)一步的優(yōu)化空間。

要點(diǎn)四：并不全是自學(xué)

最后，還有一點(diǎn)需要強(qiáng)調(diào)。

OpenAI在論文中明確指出，AI系統(tǒng)在學(xué)習(xí)Dota2的過程中，并非完全依靠強(qiáng)化學(xué)習(xí)自學(xué)，啟示也使用了一些人類的知識(shí)。這跟后來的AlphaGo Zero有所區(qū)別。

有一些游戲機(jī)制是腳本編寫好的程序。比方，英雄購(gòu)買裝備和學(xué)習(xí)技能的順序，信使的控制等等。OpenAI在論文中表示，使用這些腳本有一些歷史原因，也有成本和時(shí)間方面的考慮。不過論文也指出，這些最終也可以通過自學(xué)完成。

論文全文

在這篇名為Dota 2 with Large Scale Deep Reinforcement Learning的論文中，OpenAI公布了更多的詳細(xì)信息，如果你感興趣，下面是傳送門：

https://cdn.openai.com/dota-2.pdf

對(duì)戰(zhàn)回顧

最后，我們回顧一下OpenAI Five連下兩局擊敗OG的比賽全程吧。

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第一局

AI（天輝）：火槍、飛機(jī)、冰女、死亡先知、斯溫

人類（夜魘）：小牛、巫醫(yī)、毒龍、隱刺、影魔

選完陣容，OpenAI Five認(rèn)為自己有67.6%的勝率。

剛剛開局，OpenAI Five拿下一血，而人類軍團(tuán)也很快殺掉了AI方的冰女。之后，雙方前期在人頭數(shù)上一直不相上下。AI一直在經(jīng)濟(jì)上保持總體領(lǐng)先，但最富有的英雄，卻一直是人類的大哥影魔。

這也能看出雙方策略上的明顯區(qū)別：OG是3核心+2輔助的傳統(tǒng)人類打法，而AI的5個(gè)英雄經(jīng)濟(jì)分配相對(duì)平均，比較“大鍋飯”。

經(jīng)過幾番激烈的推進(jìn)和團(tuán)戰(zhàn)，游戲進(jìn)行到19分鐘左右，AI對(duì)自身勝率的預(yù)測(cè)已經(jīng)超過了90%。自信心爆棚的AI一鼓作氣攻上了人類的高地。

OG緊接著選擇了分路推進(jìn)，幾位解說推測(cè)，這是為了盡可能分散AI，防止它們抱團(tuán)推進(jìn)，然而并沒有奏效太長(zhǎng)時(shí)間。

然而，堅(jiān)持到38分鐘，人類方的小牛剛剛買活，AI的最后一波總攻已經(jīng)推掉了人類的基地。

OpenAI Five贏下第一局。現(xiàn)場(chǎng)，也是一片掌聲。

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這場(chǎng)比賽中，AI展現(xiàn)了清奇的思路：出門裝就選擇兩個(gè)大藥，后續(xù)的裝備也更傾向于買補(bǔ)給品，而不是提高自身屬性。

另外，我們前邊提到的“大鍋飯”政策，以及在比賽前期就頻繁買活，都和人類職業(yè)選手的習(xí)慣大不相同。

第二局

AI（天輝）：冰女、飛機(jī)、斯溫、巫醫(yī)、毒龍

人類（夜魘）：火槍、小牛、死亡先知、小魚人、萊恩

選完英雄，AI對(duì)自身勝率的預(yù)測(cè)是60.8%，略低于上一局的陣容。

比賽前兩分鐘，雙方都在一片祥和中各自帶線，然而沒想到，人類中單Topson很快就送出了一血。

之后，人類代表們以驚人的速度潰敗。

5分鐘時(shí)，AI的信心就已經(jīng)大幅上升，預(yù)測(cè)自己有80%的勝率；7分鐘，AI推掉了上路一塔；10分鐘，AI就已經(jīng)領(lǐng)先人類4000金幣，多推了兩座塔，還為自己預(yù)估了95%的勝率。

11分鐘，AI已經(jīng)攻上了OG的高地。

僅僅21分鐘，OG的基地被推掉，OpenAI Five輕松拿下第二局。直到比賽結(jié)束，OG拿下人頭還是個(gè)位數(shù)，被AI打成了46:6。

雖然這一局贏得異常輕松，不過對(duì)局過程中還是能看出AI在細(xì)節(jié)上有一些不足。比如說面對(duì)在復(fù)雜樹林中繞來繞去的人類，AI就無能為力。今天的比賽中，Ceb就靠繞樹林救了自己一命。