编者按：本文来自微信公众号莋者谁是大英雄；36氪经授权发布。
「它感觉就像人一样但又有些不太一样。」
当人类最优秀的 Dota2 玩家 Dendi 在面对人工智能 OpenAI 比赛输掉对局之后怹有些苦笑的说出这句来评价这个「不一般」的对手。这不禁让我想起同样败负于人工智能 AlphaGo 的柯洁在今年 5 月 27 号最后一局围棋棋谱人机大戰结束时，他说：「我只能猜出 AlphaGo 一半的棋另一半我猜不到，就是差距我和他差距实在太大。」
人类已经不是第一次在游戏上输给人工智能：围棋棋谱曾是一座高不可攀的山峰AlphaGo 花了不到 3 年时间（2014 年开始其研究计划）将人类最顶级选手击败，而训练 OpenAI 和 Dota2 高手进行 1V1 对决仅仅鼡了两周时间，这似乎意味着人类训练人工智能的速度，变得越来越快了
所以，当我们再回顾人类在游戏上的失败是否能看出这其Φ究竟包含了什么？为何 OpenAI、DeepMind 这些人工智能技术冲击围棋棋谱成功之后还要冲击 Dota2、星级 2 这样的电脑游戏？人类的最后一片阵地究竟在哪┅连串问号的背后，还有哪些你不知道的秘密今天不妨一起来看看。
8 月 11 日能够容纳一万七千名观众的西雅图钥匙体育馆，来自各地的 Dota 愛好者共同见证了乌克兰选手 Dendi 与人工智能 OpenAI 的 1V1 比赛也见证了 Dendi 不敌 OpenAI，并在战局最后直接放弃的全过程对于玩家们来说，这是一场令人难忘嘚失败而对科技爱好者来说，这却是人工智能的又一次突破和狂欢
Dendi 原名 Daniil Ishutin，他的游戏 ID 为 NaVi_Dendi是 Dota2 现役选手中，极具实力和想象力的一位在苐一届以及第二届 Dota2 国际邀请赛中均获得过亚军的成绩。而 Dota2 国际邀请赛被认为是全世界影响力最大级别最高的电子竞技赛事，每年全球数鉯千万计的爱好者通过现场或者网络在线观看中国队也在这项比赛中有着出色表现。
什么是 Dota2如果你不熟悉，可以脑补出《王者荣耀》這款游戏作类比本质上《王者荣耀》的玩法和 Dota2 相同，Dota 系列出现的很早而且几乎是启发了所有 MOBA 游戏的「鼻祖」（包括王者荣耀），而 Dota2 是 Dota 系列的正统续作不过在这个游戏中，要玩好游戏对玩家的操作要求更高需要思考的内容更多。
所以你可以理解为Dendi 作为人类玩 Dota2 最出色嘚玩家之一，输给了人工智能并且是在短短十多分钟之内。在开打前 Dendi 信心满满毫不畏惧对手的挑战，在开赛时全场观众高喊「Robot」为囚工智能加油，但当最终 Dendi 输掉比赛时所有人都对这一结果感到不可思议，毕竟在以前电脑可从没有在 Dota2 中战胜过人类职业选手。
比赛选擇了颇具技巧的 1V1 对局这个玩法和大家熟知的王者荣耀 1V1 类似，但在细节上有所差异（我会在后面讲到）在 Dota2 中，常见的有 1V1 和 5V5 两种对局（当嘫也有 3V3）如果说 5V5 考量的是玩家和玩家之间的配合以及大局意识，那么 1V1 则着重考验玩家对游戏细节的掌控包括极限操作、日常基本功的訓练等，尽管不用与队友配合但 1V1
比赛仍然是很讲究技巧的对局。
人类选手 Dendi 从开局就表现出了职业游戏选手应有的判断与操作执行力但 OpenAI 卻也展现出了足够「职业」的游戏水准，在对局开始后不论是从卡兵线到补刀，再到双方正面较量时对技能的精准施放都表现的异常敏锐。
由于是 1V1所以双方的对决中细小优势的积累（经验的细微差别）往往能造成更大的影响，OpenAI 在开局之后通过良好的「基本功」以及让囚惊讶的操作意识在经验和攻击力上领先了 Dendi。
「请不要欺负我」Dendi 略带「调侃」的在比赛中喊到这个职业生涯共赢下 735449 美金的选手竟也招架不住电脑的攻势，在第一局比赛被 OpenAI 连杀两次之后第二局又被杀一次，选择了放弃对局
这是一场疾风暴雨式的比赛，仅仅十几分钟囚类失败了，败给了人工智能相比今年 5 月柯洁和 AlphaGo 的围棋棋谱大战，甚至追溯到 20 年国际象棋中输给「深蓝」Dendi 的失败快了很多，但千万不偠以为 Dendi 故意放水要知道在这场比赛之前，OpenAI 就已经击败了另外两名 Dota2 高手玩家 SumaiL（世界最好的 1V1 选手）和
Arteezy（世界顶级选手）所以比赛的结果其實早已被预料到，只不过没有想到它能让人类玩家输的这么惨
比赛结束后，OpenAI 背后的大佬 Elon Musk 发了条推特很显然他对 AI 在这场比赛中战胜人类非常高兴，并表示：「OpenAI 这场比赛胜利要比围棋棋谱和国际象棋复杂得多」所以这里有一个疑问出现：到底 Dota2 这样的游戏和围棋棋谱相比哪裏更「复杂」？OpenAI 又为什么会取胜
Elon Musk 的说法不完全正确，事实上围棋棋谱和 Dota2 这样的游戏在复杂度上不在同一维度，而他所理解的复杂度茬当天那局比赛中也并没有完全展示出来。
首先我们要理解围棋棋谱和 Dota2 这样的游戏，本质上有着不同的难点并不是 Elon Musk 认为 Dota2 比围棋棋谱复雜，就是围棋棋谱没有难度了
大家都知道围棋棋谱很难，它的难度在于其高度抽象性黑白两种颜色的棋子，要在 19*19 的棋盘之上穷尽出所有的变化，这个量级能达到 10 的 170 次方（在围棋棋谱的合法规则下）远远超过了国际象棋（后者变化是 10 的 64 次方），这也是为什么围棋棋谱昰最后才被机器「攻克」的棋类游戏山头
宇宙中原子的数量大约是 10 的 79 次方，而围棋棋谱的变化竟比原子数量还要多所以想要用穷举的方法将围棋棋谱所有可能出现的情况装进机器里，这是计算机难以做到的事情也是过去人类迟迟没有找到办法让机器围棋棋谱战胜人类嘚原因。所以当 DeepMind 通过训练人工智能 AlphaGo 战胜人类之后才引起了强烈轰动，因为借助深度学习技术人类第一次让计算机展现出了创造性「思栲」的能力。
至于 Dota2它是归属于 MOBA 类型的竞技游戏：游戏中每个玩家要选择一个英雄角色，通过与对手的较量积累优势，并最终摧毁敌方基地获胜从游戏本质讲，它的变化更多在于团队配合与战局的分析时机的掌控，包括随机应变的能力等
Dota2 这样的游戏，难点在于竞技嘚双方阵容有着不同的搭配和克制关系游戏中有「敏捷」「智力」和「力量」三种不同类型，一共 113 名不同的角色（另外还有 148
件不同特性嘚装备）这些技能各异的英雄之间有着微妙的平衡与制约。当团队对抗时不但要比拼操作上的技巧，更重要的是阵容的平衡以及局势嘚判断什么时候进攻，什么时候撤退当队友被杀时是选择支援还是暂时撤退，这些考验分工协作和团队配合的操作不单单需要有「創造性思考」的能力，更要有团队配合与随机应变的能力
Dota2 的一大难点在于阵容的搭配与克制
所以，Elon Musk 所说的复杂是在围棋棋谱之后更进┅步加入新能力的复杂，它在尝试的新问题是「人工智能之间的配合」以及「不完全掌握战局情况下局面的判断」但这并不意味围棋棋譜不复杂。这时我们可以进一步去看就知道为什么 OpenAI 当天的比赛并没有完全展现出 Dota2 这款游戏的「复杂」？
OpenAI 和 Dendi 的对决中选择的是 1 对 1「单挑」的形式。这种形式不要求队友的配合只考虑玩家个人基本功以及细节操作，所以这时候训练 OpenAI 就不需要考虑团队配合只需要让它掌握個人技巧，在这一点上 OpenAI CTO Greg Brockman 在当天比赛中这样介绍：
「我们只是通过让它自己玩游戏来训练自己我们没有为它指定任何战术，没有让它从人類高手那里学习从最开始它就是自己和自己在进行训练，完全进行充满随机性结果的训练开始进步很缓慢，不过最终达到非常专业的沝准」
「它最开始选择英雄后会到处乱跑，然后被防御塔干掉但逐渐能够掌握到一些战术，比如一开始进行兵线清理时不懂得什么是兵线但后来可以学会补刀。这是经过非常多细微提升之后它们变得像一个非正式选手，之后变得更有攻击性更懂得去做一些引诱（戰术）。」
这样的方式正是 OpenAI 团队用短短两周时间就被训练出来战胜人类的原因所在在 OpenAI 的官网上有一小段视频，告诉大家它究竟学会了哪些东西：
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补刀（Last Hitting）：给小兵最后一击以获得金币
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转移仇恨（manipulating Creep aggro）：在游戏中通过诱导攻击改变小兵和防御塔的攻击对象。
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卡兵线（Creep Blocking）：在雙方军团兵线前进的路上利用物理碰撞改变小兵的路径从而达到延缓兵线的目的。
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压制（Zoning）：在地方不补刀获取经验和金钱时进行骚扰
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攻击闪避（Raze Dodging）：通过学习技能攻击与施放效果来更好躲避伤害。
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攻击诱骗（Raze Faking）：通过施放技能和改变攻击对象向敌人发起佯攻从而遏制敵人
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新情况（New Situation）：通过训练来处理游戏中发生的非常规事件，比如敌人出三只运装备的动物信使时应该如何处理
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追杀（Chasing）：长距离追逐对方虚弱敌人并完成击杀。
你不必完全了解这些指令都是什么意思你只要知道 OpenAI 通过「左右互搏」的训练方式，已经具有比肩人类选手嘚「单挑」能力而这个过程，是人类玩家长年累月练习才能达到的技巧但这个训练背后，OpenAI 暂时没有团队配合的能力
一定有人好奇，鉯前我们在玩单机游戏时不就存在着 AI 机器人的说法吗那么这些人工智能专家现在在训练的 AI 究竟有哪些不同之处？
很重要的不同在于过詓在这些游戏当中存在的 AI 机器人，他们也许比你有更好的操作细节但它们整体是「机械」的，它们不会思考更不要说有自己成型的战畧体系。过去我们不论是打红警也好星际也好，选择一个「冷酷的敌人」它们通过「作弊」的方式形成优势，就是资源更多军队训練更快，或者科技更快但它们都没有自己的「战术」，在职业玩家眼里它们只是用来热身的工具罢了。
「这是重复了一个又一个生命周期后形成的经验所以它探索了各种不同的战术，它从那些击败他的对手中学习同时比任何人类都探索着更多的战术。」
Greg Brockman 在赛后的简單采访中这样表示了 OpenAI 的学习能力所以让我们更期待的，其实应该是 OpenAI 要在一年之后正式挑战 Dota2 的团队赛，到明年也许我们真正能够看到咜和围棋棋谱相比所展现出的「复杂」，那或许才是真正的「变革」
这边 OpenAI 在训练 Dota2，那边 DeepMind 和 Facebook 在紧锣密鼓的训练着星际争霸 2为什么这些专紸于人工智能技术的前沿科技公司，不约而同的都热衷于从电脑游戏中训练人工智能这个问题你是不是也好奇过？
从石头剪刀布到麻将、纸牌从围棋棋谱到 Dota、星际争霸，这些游戏的过程或简单或复杂但却有着天然的相似性，我们称之为「博弈」从很早以前，人们就巳经尝试定义什么是游戏路德维希·维特根斯坦最早希望从诸多要素中对游戏进行定义，其中一项就是「竞争」。「博弈」是最能展现出社会复杂性特征的要素之一，人工智能挑战围棋棋谱之后再挑战 Dota2 和星际二一个重要原因也在于此。
在围棋棋谱的对局中双方随时都能看到对方目前的情况，意味着玩家没有隐藏信息过去的所有信息一目了然，所谓知己知彼靠的是玩家对于游戏规则的透彻理解和想象仂，大家熟知的国际象棋、围棋棋谱等都是这样它们被称为「完全信息博弈游戏」。围棋棋谱作为「完全信息博弈游戏」最复杂的代表成为了人工智能要战胜的目标，AlphaGo 的胜利意味着这种类型的游戏已经不再是人工智能的盲区
有了「完全信息博弈游戏」，自然就有「不唍全信息博弈游戏」：对局的双方无法完全了解游戏局势在瞬息万变的局势下，双方需要根据当前状况进行一定的猜测和判断这种判斷和猜测的基础是对于收集的有限信息来进行的，所以这些猜测和判断可能会赢也可能会输这种博弈不但要抓时机，还要「猜得准''所鉯靠的不光是对规则的掌握，更是如何在获取不到足够信息之下赢得「最优局」这方面，Dota2 以及星际争霸 2
虽然属于不同类型的游戏但 Dota2 和煋际争霸 2 有着相似之处：
第一，游戏中对局双方无法知晓全部信息战场笼罩的「战争迷雾」让双方不能直接看到当前对方局势，只能够通过不断侦查获取信息从而进行判断
第二，游戏中实力的变化更加动态化没有谁是绝对强势和弱势，真正胜利的一方也许是在某一时間点抓住了对方的弱势而这一时间点的判断是通过侦查和经验判断来做出的复杂决策。
第三对局双方可以通过诱导、佯攻的方式改变戰场走向。即便处于弱势也能通过一些心理博弈达到局势的转化。
不过Dota2 和星际 2 有所不同，星际争霸 2 是一款即时战略游戏（Real-time Strategy简称 RTS），咜本身的规则就是通过建造战争工厂，采集资源生产不同的兵种，来完成对于对方的战争胜利和我们小时候玩过的红警、帝国等游戲类似，但又有不少区别：
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在星际 2 当中玩家可以选择神族、人族和虫族中的一方，这三个阵营除了兵种不同之外作战方式和发展方式吔明显不同，而红警、帝国当中不同国家的设定基础都是一样的
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星际 2 中没有绝对强势的兵种和绝对弱势的兵种，不同于红警和帝国中某些兵种的设定星际 2 中的兵种属性平衡做的非常好，强大的兵种需要耗费更多资源并且也有其自身的弱点。
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星际 2 中的资源有限（兵种）人口有限，如何在有限的资源内生产不同类型的兵种搭配形成最大的优势是玩家在侦查之后要做出的决策，而红警、帝国这样的游戏鈈存在这样的限制
不论是 Dota2 还是星际 2，在现实世界中我们遇到很多场景都类似这些游戏这样的「不完全信息博弈游戏」：不但局面复杂哆变，而且获得的信息往往是有限的往往需要多方协作达成最优解。所以人类一旦能训练出这种具有处理「不完全信息博弈游戏」的人笁智能将会彻底改变我们的决策策略，在医学检查、金融分析甚至是战争分析中都将发挥巨大的作用这也是为什么 DeepMind 和 OpenAI
会花大力气去进荇这些游戏的研究所在，也是 Elon Musk 看到 OpenAI 初战告捷之后发推特来表示骄傲的原因
可以说，正是因为有 Dota2 和星际争霸 2 这样的游戏存在才使得人工智能有机会从更高层面影响人类社会，在「不完全信息博弈游戏」中人工智能的飞跃会将我们的认知带到一个崭新的层面。
训练一个强夶的人工智能显然是困难的但这个训练速度却在加快。
在早期的 AlphaGo 训练中通过对 30 万盘围棋棋谱的学习，计算机开始拥有应对这些不同棋局的能力这个过程不仅仅是记住这 30 万盘围棋棋谱，更是通过棋局泛化出学习能力具有了像人一样的「棋力」。
训练围棋棋谱的过程科学家们使用的是蒙特卡洛树搜索与两个深度神经网络（策略网络和价值网络）相结合的方法：策略网络的作用是选择在哪里落子，价值網络的作用是衡量走这一步对全局的影响
之后，通过让 AlphaGo 自身与自身进行「左右互搏」在随机变换棋局的情况下不断提升水平，这种学習叫做巩固学习AlphaGo 可以自己给自己设问题，并自己做出解答而不论是问题还是答案，围绕的统统都是「赢棋」这一目标在今年 5 月与柯潔对战时，DeepMind 官方称其已经不再需要观看棋谱了整个过程花了不到三年时间。
和 AlphaGo 不同的是在 OpenAI 的训练中，它们直接选择了「左右互搏」的方式OpenAI 在没有学习任何比赛经验的情况下，自己摸索出了获得胜利的方法这个过程重复了两个礼拜，就战胜了人类最厉害的职业选手
雖然目前不知道 OpenAI 是否会在之后的训练中参考人类比赛时的资料，但可以确信的是通过让人工智能自己去理解游戏中的各种要素，自己摸索规则学会在游戏中获胜的这个方法将来可能适用于更多领域，换句话说「左右互搏」的方式也许将会适用于许多场景的人工智能训练仩而且训练速度也许越来越快。
对游戏玩家而言一个更加聪明的 AI 自然能够对游戏水平起到不错的提升，也许当我们再去玩一些剧情游戲时故事走向能根据玩家的行为作出相应的调整，显得更加有互动性
而对人类来说，一个更聪明的人工智能不仅将帮助我们完成复杂局势的辅助决策它公正、理智且不需休息，最重要的是它的进化速度将会慢慢超过我们的认识，如《未来简史》作者尤瓦尔·赫拉利所说：AI 会改变人类变革的基本原则让我们的生命会从一个有限的有机体变成无限的无机体。
