社区首页 >专栏 >OpenAI Dota2 5v5模式击败人类，AI每天训练量抵人类180年

OpenAI Dota2 5v5模式击败人类，AI每天训练量抵人类180年

大数据文摘

发布于 2018-07-31 03:39:07

7920

文章被收录于专栏：大数据文摘大数据文摘

大数据文摘编辑组出品

今天凌晨，OpenAI通过官方博客宣布了其在Dota对抗上的新进展——由五个神经网络组成的团战AI团队，在5v5中击败了业余人类玩家，并表示，将有望挑战顶级专业团队。

打Dota乍一听可能没什么了不起的，但这可以被视作AlphaGo的延续：构建可以在看似简单的游戏中击败人类的机器。

OpenAI干了这么一件事：组织了5个神经网络构成团队，在5v5游戏中击败了Dota 2的人类业余选手。他们的目标是在8月份击败国际顶级专业团队（仅限一组英雄的条件下）。

OpenAI也给了这个能力x5的AI一个简单易懂的名字——OpenAI Five！

戳这里看5v5比赛视频?

OpenAI是Elon Musk联合创立的非盈利AI研究机构，旨在提高人们对AI技术现在所处的位置的认识，以及促进科技的安全进步。这不是OpenAI首次公开试玩Dota 2，去年，OpenAI在Dota2 1v1比赛中战胜了人类选手Dendi。

OpenAI Five的训练量级非常大，每天都会玩相当于180年时长的游戏，通过自我对决来学习。它使用在256个GPU和128,000个CPU内核上运行的扩展版近端策略优化进行训练，这是OpenAI去年发布的1v1 Dota AI的更大规模版本。对每个英雄使用单独的LSTM并且不使用人类数据，由此学习可识别的策略。

从Deep Blue到AlphaGo，再到现在的Dota2，将人工智能与人类之间进行较量，一直是计算机科学领域的有趣传统。

与围棋和国际象棋等回合制的游戏模式不同，Dota2更需要大量的实时决策以及队友之间的默契合作。还记得AlphaGo与柯洁那场围棋之战么，人工智能在运筹帷幄的时候总有几分钟的思考时间。但是如果你在Dota2中静止深思，那么你可能会被对手gank。OpenAI表示，游戏的平均运行时间为每秒30帧，也就是说，在平均45分钟的游戏中会产生大约80000帧，而AI大约分析了其中的四分之一。

OpenAI技术细节

问题描述

在星际争霸或者Dota这样复杂的视频游戏中超越人类的能力，是人工智能发展的里程碑。相对于之前的AI在国际象棋或围棋上的里程碑式进步，复杂的视频游戏更能够效仿现实世界的混乱和连续性。具有很高的通用性，在游戏之外也有可用之处。

Dota 2是一款实时战略游戏，有两支队伍，每队5个玩家，每个玩家控制一个称为“英雄”的角色。玩Dota的AI必须掌握以下几点：

1.长时间。Dota游戏以每秒30帧的速度运行，平均时间为45分钟，每场游戏产生80,000帧。大多数行为（例如命令英雄移动到某个位置）单独产生较小的影响，但回城等一些个别行为可能会在战略上影响游戏。一些策略可能贯穿游戏全程。OpenAI Five每四帧观察一次，产生20,000次移动。国际象棋通常在40次移动之前结束，围棋在150次移动之前结束，几乎每一次移动都是战略性的。

2.不完整信息。单位和建筑物只能看到他们周围的区域。地图的其他部分隐藏在雾中，隐藏了敌人和他们的战略。AI需要根据不完整的数据进行推断，并且需要对对手行为建模。象棋和围棋都是全信息游戏。

3.动作高度连续。在Dota中，每个英雄可以采取数十个动作，许多动作都是针对另一个单位或地面上的某个位置。OpenAI将每个英雄的空间分割成170,000个可能的行动（不是在每个帧都有效，比如冷却动作）；不计算连续部分，每帧平均有大约1000次有效操作。国际象棋中的平均动作数为35，围棋中是250。

4.高维度、连续的观察空间。Dota包含十个英雄，数十个建筑物，几十个NPC单位以及诸如符文、树木等一大堆游戏特征，和大型连续的地图。AI通过Bot API观察游戏，被允许观察2万个数值（人类所被允许观察的所有值）。国际象棋棋盘有大约70个枚举值（一个8x8的棋盘，6种棋子类型和少量历史信息），一个围棋棋盘有约400个枚举值（一个19x19的棋盘，两种棋子类型加上“劫”）。

此外，Dota规则也非常复杂。游戏开发已经持续了十多年，游戏逻辑在数十万行代码中实现。这个逻辑需要几毫秒的时间才能执行，而国际象棋或围棋引擎则需要几纳秒。游戏也每两周更新一次，不断改变环境语义。

方法

OpenAI系统使用大规模版本的Proximal Policy Optimization进行学习。 OpenAI Five和我们早期的1v1机器人都完全从自我对抗中学习。他们从随机参数开始，不使用来自人类玩家的回放视频进行搜索或引导。

强化学习研究者通常认为，对于长时空上的建模，需要全新的算法，比如分层强化学习。但是OpenAI的结果表明，只要采取合理的方式，目前的算法在大规模资源上运行的结果还不错。

AI经过训练可以通过指数衰减因子γ进行加权，从而最大化指数衰减的未来奖励总和。在最新的OpenAI Five训练中，衰减因子γ从0.998（评估未来奖励的半衰期为46秒）增大到0.9997（评估未来奖励的半衰期为五分钟）。对比而言，PPO这篇论文上最长的推理时间是0.5秒，Rainbow论文上最长的推理时间是4.4秒，Observe and Look Further这篇论文使用的半衰期为46秒。

PPO论文：

https://arxiv.org/abs/1707.06347

Rainbow论文：

https://arxiv.org/abs/1710.02298

Observe and Look Further论文：

https://arxiv.org/abs/1805.11593

进入公众号后台回复“Dota”获取论文~

尽管当前版本的OpenAI Five在最后一击时表现不佳，但是专业Dota评论员Blitz认为OpenAIFive的表现可以比得上一般的人类玩家。

原因是，OpenFive在游戏中对收益的取舍和顶尖的战略决策类似。例如，短期内“补兵”可以获得金钱，而准备团战推塔可能花费更多的时间。如果选择团战，就会丧失小兵收益，然而在胜利以摧毁防御塔为前提的游戏中，放弃团战可能不是明智的选择。所以，AI是朝着长期目标进行优化的。