聚焦信息技术领域 为产业发声
导读
随着新秀机械手系统的结束，OpenAI 趁着余热迎来令人瞩目的人机大战，其实这并不是他们第一次公开试玩，我们应该还记得之前1v1那场让游戏界和科技界都大为震惊的比赛。那么，AI在游戏如何被研究人员训练升级的？AI在游戏中的应用，除了简单的人机对抗，还有哪些应用？
人类在人机大战中再次惨败
继去年AlphaGo打败世界排名第一的围棋选手柯洁后，AI又转向了电子竞技游戏MOBA类游戏。近日，一场在openAI公司内部举办的 Dota2 5 vs 5 巅峰对决拉开帷幕，最终，OpenAI Five队最终以2:1获胜，击败了 Dota 2 世界排名前 1% 的业余玩家，人机大战的里程碑上又刻上了“惨败”的一划。
据了解，本次比赛采用三局两胜制，规则为双方在限定的18名英雄内选出一套阵容用于对战，每人配备一只常规速度的无敌信使，且不能插眼，不能开雾。人类玩家游戏水平均高于99.95%的玩家，队员分别为Blitz、Cap、Fogged、Merlini和MoonMeander，其中有四人是Dota2前职业玩家。
前两局在观众表演赛中，OpenAI Five进退如一、节奏紧凑通过完美的配合轻松压制对手发育击败玩家，让一群天梯高玩连续两局20分钟左右就敲出GG。
第三局临时改制，由观众为OpenAI Five选英雄，最后出现的阵容完全是脆皮阵（小鱼、斯温、斧王、隐刺和痛苦女王）对阵人类的（死灵法、莱恩、飞机、DP和巫妖），人类才得以险胜一局。
OpenAI是如何一步步进化的？
看到此处，相信不少人对OpenAI产生了兴趣。据了解，这是一家由诸多硅谷大亨联合建立的人工智能非营利组织。2015年马斯克与其他硅谷科技大亨进行连续对话后，决定共同创建OpenAI，希望能够预防人工智能的灾难性影响，推动人工智能发挥积极作用，AI在电子竞技游戏的应用，便是这家公司的一大举措。
那OpenAI是如何训练的呢？他们采用了最热门的用来教导机器人玩游戏的方法之一，也就是OpenAI所使用的技术——强化学习，该技术的运作原理是：给机器人一个目标，比如收集硬币，当机器人完成目标时给予它奖励。最初，机器人是随意行动的，直至它明白了该如何完成任务，就像人一样，进行摸索。机器人用来完成任务的动作是同种场景下最优的方法，因而当下一次尝试完成任务时，机器人更有可能继续采用那些动作。经过成百上千甚至上百万次的尝试以后，策略就会形成。
例如，OpenAI玩Dota 2的机器人在两周内与自己进行数百万次的游戏对抗。在每一场比赛中，机器人的奖励都从为自己获得分数转变成到增加整个团队的分数。前期快速推进整齐划一，团队是这次赛事最大的亮点。
除此之外，开发人员还解释道：“OpenAI Five通过自我学习技术，每天都要和自己进行共计180次的游戏对局，同时，它使用多达256个GPU和128000个CPU核心进行训练。”通过不断地自我学习，提升熟练度，抛弃单纯的模仿，研究出自己的战术策略。
通过强化学习近些年随着科技的快速发展，人工智能的概念逐渐清晰。从Deep Blue到AlphaGo再到现在的doat2，人工智能与人类的较量从未中断。
AI在游戏中还有哪些应用？
NVIDIA全球副总裁兼中国区总经理张建中先生曾在采访中说，人工智能的创新落地有四点，分别是自动驾驶汽车、AI city、健康行业以及AI游戏，由此可以看出AI与游戏结合的巨大发展潜力。显然，除了上述的AI与人类对抗比赛。AI在游戏中还有更多应用。
首先，在玩游戏的时候不免出现掉线这是令大多数人苦恼的问题。AI就可以解决这一大困扰。例如：王者荣耀用户最近就可以体验到人机的无缝对接。任意门的最新版本中可以选择创建离线模式，并且可以选择电脑的难度。
其次，AI可以保证游戏的公平性。资料表明，全世界有超过20亿的游戏玩家，随着游戏的发展，会出现一些系统的bug，作弊器也就随之而来，为了不让玩家通过作弊器赢得游戏胜利，开发者开始用AI来检测系统。机器学习和人工智能正在改变游戏以防止欺诈行为，具有先进的处理能力，更高的数据可用性，以及更先进的技术带来更低成本的承诺。
最后，为了保证整个游戏界面的美观性和角色的真实性，可以结合 AI 引擎关键技术、制作过程及游戏本身，确保能够在游戏中将游戏玩家与职能角色对抗效果充分体现出来。比如在Doto2中，整个游戏主线是任务关卡形式，因此要合理设计游戏非玩家角色，必须通过程序对个性化敌人进行设计，以确保游戏具有真实性、挑战性以及可玩性。
当对手的锋刃击碎了防御尖塔，当兵营在防御符文暗淡后轰然倒塌，我依然固执地守卫着远古遗迹，以恶魔刀锋和圣者遗物为笔写下绝不放弃！Dota 2的精神，关于情怀。诚然，OpenAI Five 还有很多局限的地方，目前也无法预测它与人类职业战队对抗的成绩，但仍然能称得上是人工智能领域的里程碑事件。
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