慘敗！Dota電競冠軍被AI機器人虐到退賽！

OpenAI研發的AI組成電競戰隊，在5v5點Dota 2開黑對戰中擊敗人類玩家，協作式AI取得突破性進展。

去年8月的Dota 2國際邀請賽TI7上，Open AI的機器人在1v1比賽中完虐Dota 2頂級職業玩家Dendi。Dendi是世界知名Dota 2職業選手、solo高手，玩法靈活，經常玩出神級操作，曾帶領Navi戰隊拿下TI1冠軍和TI2、TI3亞軍。在這場人機對戰中，AI的表現相當彪悍，出手嫻熟狠厲，卡兵、壓制、補給等操作樣樣在行，幾乎刀刀致命，就連假動作和秀走位也展現超高水平。AI第一場僅用10分鐘就擊敗Dendi，第二局一開場就進塔強殺Dendi，逼得Dendi直接認輸并拒絕進行第三場比賽。

今年8月，OpenAI Five與Dota 2人類職業玩家的對戰以AI的勝利告終，Dota 2再一次被攻陷。人工智能在這場比賽的表現直接證明其具有了與頂級玩家角逐的能力。這場比賽由人類代表《Dota 2》半職業玩家與AI以5v5進行比賽，在100,000萬名直播和現場觀眾的見證下，最終人類以2:1的比分戰敗，AI把人類玩家虐得體無完膚！

在兩場比賽中，AI玩家都在首一分鐘內拿到擊殺。據 OpenAI 官網介紹，AI擊敗了水平超過99.95%的《Dota 2》玩家！不過，人類玩家五人沒在一起訓練過，所以默契程度還有待加強！繼國際象棋后、圍棋比賽后，又一場AI在比賽中戰勝人類。

OpenAI機器人采取了“自我博弈（self-play）”的方式來學習打Dota，訓練過程中并沒有使用模仿學習或者類似于AlphaGo的樹搜索技術。簡單來講，“自我博弈”就是通過自己與自己的復制品對打，而不是與人類選手對戰，獲得游戲經驗。

其實，“自我博弈”在此前AlphaGo的訓練中就有過類似應用，AlphaGo曾經通過自我對弈3000萬盤，來提高自己神經網絡的精度。只不過，AlphaGo在自我對弈前，還曾被輸入16萬盤人類棋手的棋譜，通過海量棋譜來學習人類落子布局的特征；而OpenAI則是完全從零開始，在對Dota游戲世界沒有認知的情況下就開始通過自我對練學習游戲方法。

AI 在影像和語音辨識上有極大進展，這兩年來已經和人類并駕齊驅、甚至超越人類。比如，去年谷歌就曾經推出過兩款AI人工智能硬件——AIY Voice Kit和AIY Vision Kit，分別是人工智能語音套件和人工智能視覺套件。這也是谷歌推行AIY Projects項目的目的——讓每個Maker（創客）都能DIY自己的 AI 人工智能產品，讓更多人能學習、探索并體驗人工智能。

谷歌工程師Jeff Dean介紹，機器學習是谷歌在人工智能領域的工作重心，谷歌開展機器學習的研究已經很長時間，但目前機器學習仍處于發展初期。如今，機器學習對分類、預測、理解和生成這四個關鍵方面很有幫助。