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人工智能先别高兴 1v1的DotA 北京pk10定律

时间:2017/8/14 16:04:52   作者:北京PK10   来源:   评论:0
内容摘要:雷锋网消息,关于OpenAI的DotA2游戏人工智能在TheInternational比赛上击败了人类玩家的消息,就像当时的AlphoGo一样,又一次刷屏了。我们仿佛看到了AI又在得意地笑。  这次比赛重要的是,像DotA这样的MOBA多人在线战术竞技游戏,以及星际争霸这样的RT...

雷锋网消息,关于OpenAI的DotA 2游戏人工智能在The International比赛上击败了人类玩家的消息,就像当时的AlphoGo一样,又一次刷屏了。我们仿佛看到了AI又在得意地笑。

  这次比赛重要的是,像DotA这样的MOBA多人在线战术竞技游戏,以及星际争霸这样的RTS即时战略游戏,一直被视为超越了当前AI技术的能力,远非AI能掌握及击败人类的。这些游戏需要在比赛中有长时间的战略决策和多人合作,并具有比国际象棋、围棋等更复杂的状态和行动空间,后面的几种棋类游戏在过去几十年里,都逐一被AI技术攻略了。

  雷锋网(公众号:雷锋网)此前报道,DeepMind已经研究星际争霸2有一段时间了,前不久也发布了一些研究成果。国内的阿里巴巴也与伦敦大学合作,研究过AI与星际。但到目前为止,研究人员还没有取得重大突破,而且一般认为,我们距离让AI在星际争霸2中战胜人类还有至少1-2年。 

  这也是为什么OpenAI的消息如此震惊的原因。

  但如果更多了解DotA 2的AI是怎么样的,它是如何训练的,它用了什么样的游戏环境,就会发现,它取得了不少令人印象深刻的研究成果,但不是想像中那样的突破性的AI技术。前Google大脑团队成员Denny Britz就在hacker news上发起了讨论,从他的分析和其他讨论中也可以看出不少端倪。

  不久后OpenAI就会公布具体的研究细节。不过先来看看DotA 2的AI解决的问题在现实中有多难,以及它与AlphaGo比又怎么样。

  1v1的难度与5v5没法比

  一般玩DotA 2游戏,都是5v5的对局。这种玩法需要用到高级的策略制定,团队沟通和协调能力,通常会是45分钟左右一局。1v1游戏的限制就很多了,两名选手基本上沿着单线行动,试图杀死对方,游戏时间通常在几分钟内。1v1比赛需要的是机械技能和短期战术,不需要长期规划或协调,而后者才是对当前AI技术最具挑战性的。事实上,在1v1中可以采取的有用行动数量是少于围棋的。有效状态空间,即玩家对游戏中正在发生的情况的想法,如果以更有效的方式进行表征的话,应该比围棋要小。

  AI可以得到更多信息

  OpenAI的人工智能很可能是在游戏AI的API上开发的,这样它可以访问人类无法访问的各种信息。而且,即使OpenAI研究者限制了访问某些类型的信息,AI比起人类仍然可以得到更准确的信息。例如,一项技能只能在一定范围内击中对手,而人类玩家必须看屏幕来估算与对手的距离。这需要练习,但AI就知道确切的距离信息,然后立即决定使用技能。获得各种精确的数据信息会带来很大的优势,比如在这次的游戏过程中,AI就有好几次是在最远距离上发动了技能。

  反应时间优势

  AI可以做到立即反应,但人类不行。如果反应优势再加上上面说的数据优势,就会形成另一大优势。比如,一旦对手逃出特定技能的使用范围,AI就可以立即取消使用,避免无效的技能施放,也不会耽误回复时间。

  仅使用特定的游戏角色

  DotA中有100多个角色,每个都有不同的能力和优势。这次比赛中,OpenAI的人工智能学习玩的唯一角色是影魔,当然影魔也是中路solo的常用英雄。它的技能一般直接攻击,而不是更复杂的让技能持续一段时间,这样就更容易从距离数据和快速反应时间这两个优势中获益,这正是AI擅长的。

  部分规则写死

  这次的游戏AI也不是一切从零开始训练的,它对游戏算是有一些“了解”。装备选择是写死的,押兵线这种技术也是,这些对比赛来说也很重要。根据现在的消息,AI学习的是与对手的互动。

  总体来说,鉴于1v1比赛主要是机械技能的比拼,那人类玩家被击败也就不奇怪了。而且由于比赛环境有限制,加上人为限制了一系列可能的行动,以及几乎没有必要进行长期的规划或协调,结论也就显而易见了,即在这场1v1的DotA比赛中,AI击败人类冠军要解决的问题,实际上比围棋要更简单。

人工智能先别高兴_1v1的DotA_北京pk10定律

  AI技术本质上没有出现突然的突破,它的成功是算法的成功,也是研究者的成功。研究者聪明地设置了问题,并用正确的方式避开了当前技术的限制,取得了想要的成果。北京pk10定律

  据称,OpenAI的人工智能的训练时间大概是2周左右。AlphaGo当时需要在Google的GPU集群上进行几个月的高度分布的大规模培训。自那以来技术上已经取得了一些进展,但还不足以将计算要求降低一个数量级。

  或许不明真相的新闻讨论有些过度了,不过实际上这次的研究还有不少非常令人惊讶的成果。


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