OpenAI战胜DOTA2人类玩家是“里程碑式成就”？有专家评含金量不高

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  新智元报道  

编辑：克雷格、闻菲

【新智元导读】上周，OpenAI Five击败DOTA2业余人类玩家，轰动游戏圈和AI圈，连比尔·盖茨都忍不住发推特点赞，称之为“里程碑事件”。这个事件对业界带来的影响有多大？技术含量有多高？新智元采访了数位国内外专家，他们并不全都赞同“里程碑”的观点。

上周，OpenAI自学习多智能体5v5团队战击败DOTA2业余人类玩家，成为轰动人工智能圈的一件大事。

这个事件的意义，不仅仅局限于AI“攻克”星际争霸或者Dota这样的复杂电子竞技游戏，而是代表着AI在决策智能上的能力大幅向前推进。

对于这件事，比尔·盖茨也发推文称赞：这是一件大事，因为它们的胜利需要团队合作和协作——这是推进人工智能的一个巨大里程碑。

不过，也有观点认为OpenAI这个“里程碑”只是在算力上的巨大胜利，并没有在算法上创新，他们只是扩展了已有的方法。

OpenAI“里程碑”的含金量到底高不高？

先来看技术：强化学习能够进行大但是可实现规模的长期规划

OpenAI Five之所以战胜DOTA2的业余选手，成为比尔·盖茨眼里的里程碑事件，主要原因在于它使用“近端策略优化”（PPO）的扩展版算法，在256个GPU和128000个CPU内核上进行训练。每个英雄都使用单独的LSTM，不使用人类数据，最终AI能够学会识别策略。

这种做法表明，强化学习能够进行大但却可实现规模（large but achievable scale）的长期规划，而不发生根本性的进展。

国内首家决策智能公司启元世界研究科学家、香港科技大学彭鹏博士认为，从Dota2中展现出来的群体智能来看，OpenAI Five无论从对整体局势的判断还是对局部战场的应对，都展现了很高的智能决策能力。

整体战略上，通过前期给辅助英雄一定的资源，让辅助英雄可以通过gank和push帮助队伍快速进入中期阶段，加快并试图掌握游戏节奏；能够快速集结起部分队员进行连续有效的gank；集中push敌方优势路和中路，逼迫对方在较难防守的位置交战。在团战中，对切入时机、距离控制、英雄的职责分配、集火目标选择和多种装备的灵活运用做的非常到位。 

最令人惊讶的是，OpenAI Five直接在微操级别的动作空间中进行探索和学习，仅仅通过几天的训练就达到了上述的效果。虽然有12800 CPU cores和256 P100 GPU的加持，这一结果足以使大家对深度强化学习有更强的信心。

此外，尽管当前版本的OpenAI Five的补兵能力表现不佳，但它在选择优先攻击目标上已经达到专业水平。获得长期回报往往需要牺牲短期回报，例如发育后的金钱，因为团推时也需要耗费时间。这表明系统真正在进行长期的优化。

（关于更具体的实现过程，新智元此前有详细报道，读者可移步新智元知乎专栏阅读：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/38499219）

OpenAI自有过人之处，Smerity高度评价

彭鹏博士认为，从技术角度来讲，OpenAI Five延续了OpenAI在1v1中所采用的建模方式，相比Deepmind主打的端到端学习（end-to-end learning），OpenAI Five直接使用语义信息作为模型的输入，极大地降低模型训练所需的计算力，这算是一个新进展。

另外，OpenAI Five也在reward function的构造也很有特色，在个人reward和团队reward之间做了很好的平衡；模型会在训练前期重视优化个人reward，而在训练后期开始注重团队reward。最后，OpenAI大规模高性能的Rapid系统设计也体现了他们的功力，同时调度上万的CPU和GPU资源，在自我对弈的过程中不断变强。

如果仅仅是通过算力提升来训练模型，恐怕不能称之为“里程碑”。

Metamind高级研究科学家Stephen Merity（即Smerity）在OpenAI Five的研究发布当天，连发数条推特，高度评价了这项成果。

Smerity本身是一名DOTA的深度玩家，他从WC3时代开始并且已经打了830小时的DOTA2，他认为这一影响远远超出了DOTA本身。

这些机器人从来没有见过传统的人类策略，它们只是按照规则和目标来玩游戏。如果有一种正和（positive sum）的方式来玩“人”的零和游戏，它一定会找到的。

我们可以预见未来社会中很多错综复杂的东西都没有了，为什么呢？因为这些自主系统将让我们意识到，现在我们的一些优化措施实际上是不成熟的，反而让问题变得复杂；这些系统还能让我们少走很多弯路，现在我们都是走了弯路以后才意识到自己绕了道。

作为人类，我们还不够聪明，无法看穿复杂和复杂交互的迷雾，但我们编写的系统或许可以。它们可能帮助我们实现几百年来我们一直不情愿地、迷茫地走向的目标——协作。

OpenAI并没有在算法上创新，谈不上“里程碑式的成就”

伦敦大学学院（UCL）的计算机教授汪军告诉新智元，AlphaGo之后，AI领域的下一大挑战就是多智能体强化学习（Multi-Agent reinforcement learning，MARL），也即让多个智能体学会合作与竞争。

DOTA、星际争霸，还有更多人熟悉的王者荣耀，都属于多智能体强化学习（MARL），但DOTA 5v5的设置相对更加简单。从去年开始，汪军在UCL的团队与上海的一家游戏公司合作，研究如何让AI玩王者荣耀。目前，包括DeepMind、Facebook、阿里、腾讯在内的很多机构，都在这些游戏上从事MARL研究，但尚未有团队公开实质性的突破。

OpenAI的工作让更多学者和公众关注MARL，这是一件好事，但如果说这是一项“里程碑式的成就”，则远远谈不上。

汪军说，OpenAI仅发布了blog，没有发布学术论文，目前对其科学性还比较难以评估。但从发布的blog上看不到算法的创新。他们只是扩展了已有的方法，然后上了大量的计算力——整整128000 CPU和 256 GPU，这样的硬件基础设施是一般的高校所不具备的。”

“OpenAI证明了使用现有的算法和trick，加上强大的计算力、工程力量和足够的耐心，是可以把这件事情做出来的。”

很可惜的是，OpenAI并没有针对游戏中AI如何合作去明晰建模，没有尝试去理解AI彼此合作的机制，模型还是单独的强化学习，把其他的英雄当成环境的一部分，并使用普通的团队和个体结合的奖励机制，通过大量试错取得了最后的结果。“只要有足够多的时间（也就是足够多的计算资源），你总能试出一些结果。”汪军说，因此它不太具有创新性。

汪军呼吁大家重视并扶持基础性的长期研究，将眼光放长远，“多多资助我们这些搞基础研究的一些GPU”，对领域长期健康发展做出积极贡献。

不过，汪军也非常肯定AlphaGo、OpenAI等机构的研究对产业带来的潜移默化的影响。“目前，阿里巴巴、百度、滴滴、京东、华为这些公司都在尝试把强化学习用在不同的场景，比如直接用在互联网广告、仓储物流、自动驾驶等场景上面，这就是AlphaGo带来的影响，大家都对强化学习非常关注。”

“据我所知，DeepMind已经把研究的一些能量输入到谷歌内部中，好像我们看到DeepMind还没有实现经济价值，其实已经让谷歌内部产生了效率。”汪军说。

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