在人工智能領域，打敗人類是過時的做法。現在，頂尖的學者和科技公司想要想“人類”挑戰電子遊戲。就在昨天，由Elon Musk和Sam Altman共同創立的研究實驗室OpenAI宣佈了其最新的里程碑：一個由人工智能代理商組成的團隊在熱門的競技場遊戲Dota 2中擊敗1%的業餘玩家。
OpenAI在去年8月首次跨入Dota 2遊戲世界的大門，推出了一種可以在1v1比賽中擊敗頂級玩家的系統。OpenAI現在升級了它的機器人，可以在5v5比賽中扮演人類，而OpenAI計劃在今年晚些時候在國際賽事上進行機器人與“人類”之間的對決。
該項賽事意義所在
這場比賽的動機很簡單：如果我們能夠將玩電子遊戲所需的技能傳授給人工智能系統，那麼我們就可以用它們來解決現實世界中複雜的難題，例如管理一個城市的交通基礎設施。
人工智能在遊戲中能夠打敗人類，雖然沒有打敗高級玩家，但至少這是可行的
電子遊戲不同於以往的挑戰，電子遊戲帶來的挑戰是棋類遊戲或圍棋之類的棋盤遊戲所沒有的。它們向玩家隱藏信息，這意味著人工智能無法感知整個遊戲環境，也無法計算出最可能的下一步動作。還有更多的信息需要處理，還有大量可能的動作。OpenAI表示，在任何時候，它的Dota 2機器人都必須在1000個不同的動作之間做出選擇，同時還要處理2萬個數據點，這些數據點代表遊戲中正在發生的事情。
強化機器人學習行為是一個巨大的嘗試
OpenAI的實驗室採用了一種叫做“強化學習”的機器學習方法。這是一種看似簡單的技術，可以產生複雜的行為。人工智能機器被投入到一個虛擬環境中，在這個環境中，他們通過不斷嘗試和犯錯來教會自己如何實現自己的目標。程序員們設置了所謂的獎勵功能(獎勵機器人，比如殺死一個敵人)。
對於這批新的Dota機器人來說，自我學習的次數是驚人的。每天，這些機器人以加快了的速度玩遊戲。他們以這種加快的速度訓練了幾個月。它一開始完全是隨機的，在地圖上徘徊。然後，過了幾個小時，它開始掌握基本技能。OpenAI方面表示，如果一個人要花1.2萬到2萬小時才能學會成為一名專業的遊戲選手，那麼這就意味著OpenAI的機器人“每天都要體驗100次人類生命過程”。
一方面，這證明了現代機器學習方法的可行性和認可了最新計算機芯片處理大量數據的能力。另一方面，這也提醒了我們，智能人工智能的本質是如何的。如果人類花了數千年的時間來學習翫電子遊戲，那麼我們這個物種也不會走得太遠。
人工智能機器人比人類更快，更聰明
在dota2遊戲中，OpenAI的人工智能機器人的反應速度比人類快，他們可以快速而精確地獲取數據，比如物品清單、英雄的健康狀況以及地圖上物體之間的距離，這對正確使用某些技能至關重要，這是所有人類玩家必須手動檢查或憑直覺判斷的信，但機器人則可以在很短的時間內做出判斷。
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