你可能没注意到，但周末发生了一场小政变。周五晚上，在成千上万的观众面前，一个AI机器人在Dota 2击败了一个专业的人类玩家——这是世界上最受欢迎的电子游戏之一。这位人类冠军，和蔼可亲的丹尼尔“登迪”伊什蒂尼在被杀三次后，就吐了毛巾，说他打不住这只势不可挡的机器人“感觉有点像人，”登迪说但同时，这是另一回事。”

这个机器人的赞助人正是科技界亿万富翁埃隆·马斯克，他帮助建立并资助了设计它的机构OpenAI。马斯克没有出席，但在推特上表达了自己的感受，他说：“OpenAI首次在竞技电子竞技中击败世界上最优秀的选手。比象棋等传统棋类游戏复杂得多；更令人兴奋的是，OpenAI说，人工智能已经教会了自己它所知道的一切。它纯粹是通过玩自己的连续版本来学习的，在短短两周的时间里积累了“一生”的游戏经验。

但这有什么大不了的？周五晚上的决战真的比谷歌在棋盘游戏Go上的AI胜利更令人印象深刻吗？简而言之，答案可能不是，但它仍然代表着一个重要的进步——无论是对电子竞技世界还是对人工智能世界。

是的，电子游戏比象棋更复杂

首先，我们需要看看马斯克的说法，Dota“比传统棋盘游戏（如国际象棋和amp）复杂得多；去吧，“这完全是真的。实时作战和战略游戏，如Dota和星际争霸II，构成了计算机目前无法处理的重大挑战。这些游戏不仅需要长期的战略思维，而且与棋盘游戏不同，它们将重要信息隐藏在玩家面前。你可以看到棋盘上发生的一切，但你不能在电子游戏中看到。这意味着你必须预测和抢先你的对手将要做什么。它需要想象力和直觉。

在Dota中，这种复杂性随着人类玩家被要求以五人一组的方式协同工作而增加，协调策略将根据玩家选择的角色而动态变化。更复杂的是，游戏中有100多个不同的角色，每个角色都有自己独特的技能；而且角色可以装备一些独特的物品，如果在适当的时候部署，每个物品都可以赢得比赛。所有这一切意味着它基本上是不可能的全面规划赢得战略到一个Dota机器人。

但是，OpenAI机器人玩的游戏远没有这一切那么复杂。而不是5v5，它采取了人类在1v1；而不是选择一个角色，人类和计算机都被限制在同一个“英雄”-一个家伙命名为阴影恶魔，谁有一个相当直接的攻击集。我的同事弗拉德·萨沃夫（Vlad Savov）是一名被证实的Dota成瘾者，他在周五的比赛中也写下了自己的想法，他说1v1比赛“只代表了整个团队比赛复杂性的一小部分”，所以：可能没有Go那么复杂。

你的计算能力比不上计算器

第二个主要的警告是知道OpenAI的代理比人类对手有什么优势。人工智能社区的一个主要讨论点是机器人是否可以访问Dota的机器人API，这将使它能够直接从游戏中获取信息流，比如玩家之间的距离。OpenAI的Greg Brockman在边缘确认了AI确实使用了API，并且某些技术是在代理中硬编码的，包括它应该在游戏中使用的项目。它也被教导某些策略（比如一个叫做“爬行块”）使用一种称为强化学习的试错技术。基本上，它确实得到了一些指导。

巴思大学游戏人工智能研究员、经验丰富的Dota玩家安德烈亚斯•西奥多鲁（Andreas Theodorou）解释了为什么这会产生影响Dota的一个主要特点是，你需要计算距离，以知道一些（攻击）会传播多远API允许机器人具有特定的范围指示。所以你可以说，‘如果有人在500米范围内，就这样做，’但是人类玩家必须自己计算，通过反复试验学习。如果他们能获得人类玩家无法获得的信息，这真的给了他们一个优势。”这在1v1的场景中尤其如此，场景中有一个英雄般的暗影恶魔；玩家必须把注意力集中在正确的进攻时机上，而不是整体策略上。

Brockman的回答是，这种技能对于人工智能来说是微不足道的，而且从来都不是OpenAI研究的重点。他说，如果没有API提供的信息，研究所的机器人本可以完成，但“你只需要花更多的时间学习视觉，我们已经知道视觉是有效的，那么它的好处是什么？”

有些技能不是教出来的，而是学出来的

那么，知道了这一切，我们应该否定OpenAI的胜利吗？一点也不，布罗克曼说。他指出，也许比机器人的胜利更重要的是它当初是如何自学的。虽然像AlphaGo这样以前的人工智能冠军已经学会了如何通过吸收人类冠军过去的比赛来玩游戏，但OpenAI的机器人（几乎）自学了它所知道的一切。

“你有一个刚刚与自己对抗的系统，它已经学会了足够强大的策略来击败顶级职业选手。“这不是你应该想当然的事情，”布罗克曼说对于任何机器学习系统来说，这都是一个大问题：复杂性是如何进入模型的？它是从哪里来的？”

他说，正如OpenAI的Dota机器人所显示的那样，我们不必教计算机复杂性：它们可以自己学习。尽管机器人的一些行为是预先编程的，但它确实自己开发了一些策略。例如，它学会了如何通过假装触发攻击来伪装对手，结果在最后一秒取消，让人类玩家躲开一次永远不会到来的攻击——就像拳击中的假象。

不过，其他人还是有点怀疑。人工智能研究人员丹尼·布里茨（Denny Britz）写了一篇广受欢迎的博客文章，把胜利放在了背景中，他告诉《边缘报》（the Verge），如果不了解更多的技术细节，就很难判断这一成就的规模(布罗克曼说，这些都是即将到来的，但不能给出一个确切的时间框架。）“这是不清楚的技术贡献，在这一点上，论文出来，”布里茨说。

西奥多鲁指出，虽然OpenAI的机器人在舞台上击败了登迪，但一旦玩家们对它的战术有了很好的了解，他们就能够战胜登迪。”如果你看看他们使用的策略，他们在禁区外打了一点，他们赢了，”他说。玩家们使用了不寻常的策略——这种策略不会让人类对手感到不安，但人工智能以前从未见过这种策略。”看起来机器人不够灵活，”西奥多鲁说(Brockman反驳说，一旦机器人学会了这些策略，它就不会再为它们倾倒了。）

所有专家都认为这是一项重大成就，但真正的挑战还没有到来。这将是一场5v5的比赛，OpenAI的特工们不仅要管理地图中间的决斗，还要管理一个杂乱无章的战场，有多个英雄，几十个支援单位，还有意想不到的曲折。布罗克曼说，OpenAI目前的目标是在12个月后举行明年的盛大Dota锦标赛，以实现这一目标。从现在到那时，还有更多的训练要做。