发布于：2017/8/17 8:48:43 | 424 次阅读
在世界规模电子竞技赛事之一Dota2国际邀请赛上，埃隆·马斯克的非营利人工智能公司Open AI机器人在Dota2一对一比赛中压倒性击败了人类职业玩家Dendi。
对于这一战果埃隆·马斯克也表现得颇为自信，时间在个人社交平台上表示，“Open AI次打败了世界上电竞选手，这比围棋难多了。”的确在两者的交锋过程中，Open AI机器人只用了不到10分钟就将人类玩家打败，拿下局，如此强势的技术使得Dendi在第二局对战中退出并拒绝再战第三局。
一时间AI攻陷电竞言论四起，Open AI也被神化得不可一世。“这是一个令人印象深刻的成就，但并不是AI上的突破。”大脑团队前成员Denny Britz发表评论回应这一事件，“事实上，过度炒作人工智能的进步才是真正危险的事情。”
AI还不能统治电竞界
一方面从比赛形式来看，Open AI参与的是更加简单的1V1模式，在这种模式下没有配合一说，且大部分情况下都是正面对抗了解对手的状态。“非完美博弈问题在其中并不严重，1V1的执行路径和状态空间也小了很多。”第四范式资深机器学习架构师涂威威指出。
人工智能组研究员田渊栋在知乎上也表示，一对一相对容易，真实的Dota2 5V5的游戏是一个更有挑战性的问题。5V5是一个多智能体的问题，需要通过智能体之间的配合才能获取胜利，是一个非完美信息博弈的问题，由于游戏里面的“战争迷雾”，玩家不能知道游戏的全部信息，有非常庞大的状态空间，需要非常长的执行路径才能获得游戏结果。
事实上，Open AI也希望在明年《Dota2》赛期，可以用 5V5 的方式再次上台挑战，但5V5状态AI战胜人类的难度远远大于1V1，也大于围棋难度。与马斯克观点不同，涂威威认为，Open AI击败电竞和围棋人机大战是不可比的，这是两种不一样的任务。
目前AI技术很难在两个或两个以上的任务上工作得很好，AlphaGo是为19×19的围棋任务设计的，同样版本的AlphaGo目前甚至不能同时在19*19和20*20的棋盘上很好地工作。目前AlphaGo和Open AI 也不能交换彼此的任务，也就是说这些人工智能技术目前不具备迁移能力。
涂威威认为，Dota2 5V5游戏难度要远远大于围棋的难度。“ Dota2 5V5是多智能体的协作游戏，而围棋只是1V1的游戏；前者的状态数远远大于围棋的状态数，且是非完美信息博弈，而围棋是完美信息博弈。Dota2 5V5需要更长期的策略，往往要在成千上万次操作之后才能获得成果。在技术贡献和社会意义上，目前Open AI的机器人还不能和AlphaGo相提并论。”
同时在英雄选择上Open AI选择了影魔，该英雄本身没有控制技能，更多需要的是选手对距离细节等精准判断和细微操作。涂威威表示：“这恰恰是人类不擅长，机器擅长的，人类选手solo惯用影魔英雄是因为人类不擅长这样的事情，这样的英雄solo玩好了才能更容易地体现与其他玩家的差距。所以即便Open AI在1V1上赢得了人类，离解决5V5的问题也很遥远。”
Open AI 的“不成熟”也在随后被验证，比赛结束后已经有50多名玩家击败了这个被神化的AI，例如一些玩家通过勾引地方小兵背离正常路线，让对方的AI陷入判断追杀你还是守塔的犹豫状态，进而赢得比赛。“Dota中的AI缺乏战略层面的东西，攻击、侦查、协助等决策。”竹间智能机器学习科学家王璈说道。
盯上电竞的AI巨头
事实上对电竞感兴趣的并非Open AI一家，在乌镇围棋峰会上，DeepMind CEO哈萨比斯就表示，星际争霸将成为AI进步的下一个大考验。随后DeepMind与暴雪在《星际争霸2》上展开研究实验，并于近日开源了该训练平台，同时这款游戏也吸引了Facebook和的人工智能团队加入。
这款即时战略游戏环境复杂多变，考验AI对大量环境信息空间、时间和数据变化的理解能力。同时又考验协作性，即混战下对多个单位、建筑、编队的协同运作能力，需要玩家做出战略决策，这也是这些巨头将《星际争霸2》作为训练目标的原因。
虽然目前已经提取了上千场比赛近百万的比赛录像训练AI程序，但暴雪方面表示，该AI尚处于初级阶段，一些预判战术和协作能力只能在小地图中完成，且花费大量的运算时间才能进行下一步。
对当下的电竞产业而言，AI更为直接且现实的意义则为“代练”功能。弗若斯特沙利文合伙人兼大中华区总裁王昕认为：“一方面AI可以学习他人的比赛经验，培养新手玩家，另一方面电竞教学也需要大量实战，AI与人类玩家相比，不会受情绪、时间影响，反应速度也更快。”在比赛结束后，Dendi表示在看回放的过程中学到了一些内容。
但巨头开发人工智能的意义远不是下棋或者打游戏，而是为了更好地将AI应用到现实决策。在不完美且复杂信息情况下，如何做出预测和判断，将决策所带来的价值化，是AI发展的关键。
在此前德扑人机大战中，创新工场创始人也曾向财经阐述“不完整信息”下人工智能的现实意义，“世界上大部分信息还不是公开的，面临不完全或者误导信息时的推理能力，未来能够解决在决策、外交、商务合作、谈判方面的不确定性，成为人类的‘参谋’。”
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