編者按：本文來自 微信公眾號“量子位”（ID：QbitAI） ，編譯：陳樺

周末，OpenAI在DotA 2全球頂級賽事TI7（The International）的 中單1v1比賽中擊敗了頂級選手Dendi 。OpenAI的發起人之一，硅谷鋼鐵俠馬斯克還順勢 連發三條twitter，贊賞OpenAI，談監管，談AI的風險 。

但關于這個參賽的AI，大家并不是非常了解，因此對于這次勝利的解讀，夸大其詞者有， 質疑其并非突破 者也有。

直到今天，OpenAI終于在官方博客上公布了人工智能打DotA技術的進化歷程、（部分）技術細節，以及和更多選手對戰的視頻，以及怎樣打敗這個AI。

成績

我們在DotA 2上取得的結果表明，只要具備足夠的計算能力，自我對抗可以使機器學習系統的水平超越人類（目前僅限于中單1v1）。

在1個月時間里，我們系統的水平從只能匹配高段玩家上升至能擊敗頂級職業選手。自那時以來，系統仍在繼續得到優化。

有監督深度學習系統的性能取決于訓練數據集，但在自我對抗系統中，隨著系統變得更強大，可用數據也會自動得到優化。

下圖是AI的TrueSkill得分：

隨著時間發展，我們最好的AI的TrueSkill得分也在線性提高。TrueSkill是通過AI之間進行模擬游戲，觀察勝率來計算的，相當于國際象棋的ELO評分。

TrueSkill得分的提高與系統各部分的改進都相關，為算法增加新功能、擴大規模都能提高得分。

AI怎樣打DotA？

完整的DotA游戲是5v5對抗，但在某些巡回賽中也可以看到中單對抗。

我們的AI按照標準巡回賽規則來玩游戲，我們沒有在1v1比賽中加入任何有利于AI的簡化。

AI通過以下界面來操作：

• 觀察：bot API功能使AI可以像人類一樣觀察，包括英雄、兵線和附近地形。游戲是部分可觀察的。
• 操作：通過bot API進行操作，操作頻率與人類選手相仿，具體操作包括移動位置、攻擊其他單位，以及使用道具。
• 反饋：在獲勝后AI可以獲得激勵。基于其他基本指標，例如血量和補刀，AI也可以獲得激勵。

我們將十余種裝備合成方式列入白名單，供AI使用，并選擇其中一種進行評價。我們還利用傳統的RL技術來訓練最初的控兵線技巧。

開發歷程

項目進程如下所示。下文提到的MMR全稱Match Making Rating，也就是比賽匹配分級，相當于天梯積分。在DotA 2中，15%的玩家天梯分低于1500，58%的玩家低于3000，99.99%低于7500。

• 3月1日：我們首個經典的增強學習系統配置于簡單的DotA環境中。
• 5月8日：天梯1500分的測試者表示，他的水平提升速度要高于AI。
• 6月初：AI擊敗了天梯1500的測試者。
• 6月30日：擊敗了大部分天梯3000分的測試者。
• 7月8日：在對抗天梯7500分的半職業選手時，取得首勝。
• 8月7日：3比0擊敗Blitz（前職業選手，天梯6200）、2比1擊敗Pajkatt（職業選手，天梯8500）、3比0擊敗CC&C（職業選手，天梯8900）。他們都認為，SumaiL知道如何擊敗這個AI。
• 8月9日：10比0擊敗Arteezy（頂級職業選手，天梯10000）。他也認為SumaiL知道如何擊敗AI。
• 8月10日：6比0擊敗SumaiL（頂級中單職業選手，天梯8300）。他認為這個AI是無法擊敗的。在與8月9日的AI對抗時，他取得了2比1的成績。
• 8月11日，2比0擊敗Dendi（前世界冠軍、天梯7300的職業選手）。在對抗8月10日的AI時，這個AI取勝概率達到60%。

TI

我們的方法是將少量的“教練訓練”與自我對抗結合在一起。這使得我們在周一到周四國際邀請賽（TI7）期間能大幅優化AI。

周一晚間，Pajkatt使用了不太常見的裝備合成方式（購買了早期魔杖），并取得了勝利。我們隨后將這種裝備合成方式加入到訓練的白名單中。

周三下午1點左右，我們測試了最新版AI。這個AI在第一波對抗中損失了相當一部分血量。我們一開始打算把代碼回滾，不過又注意到，隨后的游戲變得更有趣，而第一波對抗中的嚴重失血只是為了誘敵深入。進一步的自我對抗修復了問題，AI學會了應對誘餌策略。與此同時，我們將其結合至周一版本的AI，只用于第一波對抗。在Arteezy下午4點到達的20分鐘前，我們完成了整個流程。

在與Arteezy的賽后，我們升級了控兵線模型，這使得TrueSkill評分增加了1分。在周四與Sumail的比賽之前，進一步的訓練讓TrueSkill評分又增加了2分。Sumail指出，AI學會了在對手視野外放技能。這基于我們此前從不知道的機制：在對手視野之外放技能，對方英雄就積累不到魔棒點數。

Arteezy也和我們MMR 7.5k的半職業測試版進行了比賽，幾乎取得了勝利，但是，AI采用的一種策略令他驚訝。Arteezy隨后表示，中國頂尖職業選手、iG.V戰隊的中單Paparazi（拒絕者）曾在和他的比賽中用過一次這種策略，但這并不是常見行為。

如何擊敗AI

盡管Sumail認為這個AI是“不可擊敗的”，但在某些非常少見的情況下，AI仍有可能被迷惑。我們在國際邀請賽的一場LAN活動上搭建了AI。玩家進行了超過1000盤游戲，嘗試任何可能的方式去擊敗AI。

成功擊敗AI的策略主要包括3種類型：

• 拉兵線：玩家可以在AI的二塔和三塔之間，反復吸引剛產生的兵線來追你。最終將會有大量兵線在地圖上追你，而AI的防御塔將被磨血。
• 毒球和風靈之紋：在1級情況下，這樣的裝備組合大幅提升玩家相對于AI的移速，從而快速拿到一血。你需要利用這樣的優勢去再次擊殺AI。
• 1級強推：這需要大量技巧，但有幾名MMR 6k到7k的玩家靠在1級短時間內放3-5次技能，擊殺了AI。

解決1v1中的這些問題類似于解決Pajkatt提出的漏洞。但在5v5情況下，這樣的漏洞無法使用。我們需要一種系統，能處理從未見過的奇怪局面。

基礎設施

我們還沒有打算完整地討論這個AI的內部原理，團隊目前專注于解決5v5問題。

項目的第一步，是搞清楚如何基于實體GPU在云計算平臺上運行DotA 2。

在GPU云計算實例上，游戲顯示了出錯消息。在Greg的個人GPU臺式機上，也就是比賽中用的那臺主機運行時，我們注意到，在連接顯示器的情況下DotA可以啟動，但在沒有連接顯示器時仍然顯示出錯消息。因此，我們對云計算GPU實例進行了配置，偽裝已連接了顯示器。

DotA目前并不支持定制的專用服務器，這意味著在沒有GPU的情況下只能使用緩慢的軟件加速。我們隨后開發了一種機制，禁用大部分的OpenGL調用，僅僅保留了啟動所需要的部分。

與此同時，我們開發了腳本機器人。考慮到內置機器人在1v1情況下表現不是很好，我們需要一個基準作為參考，并理解機器人API的所有語義。

這個腳本機器人在10分鐘時間里完成了70次補刀，但仍落后于優秀的人類選手。

目前最優秀的1v1機器人能達到97次補刀（在此之前塔已經推掉，因此這個數字來自于推測），而理論最高值是101次。

如何解決5v5？

1v1很復雜，但5v5更加復雜。我們知道，我們需要進一步推動AI向前發展，解決5v5的問題。

我們可以從行為復制著手。DotA大約每天有100萬盤公開比賽，這些比賽的回放會在Valve的服務器中保存兩周。

我們下載了自去年11月份以來所有專家級的回放，積累了包括580萬盤比賽在內的數據庫（每盤比賽約45分鐘，有10名玩家參與）。我們使用OpenDota去分析這些回放，并捐出了1.2萬美元（相當于他們10年的籌資目標）去支持這個項目。

當然，在博客的最后，OpenAI再次表達了“我們要招人！”

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Dendi被虐全程回顧：
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同行質疑：
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博客原文： https://blog.openai.com/more-on-dota-2/

bot API： https://developer.valvesoftware.com/wiki/Dota_Bot_Scripting

OpenDotA： https://www.opendota.com/