最近，DOTA2全球頂級賽事 TI8（The International DOTA2 Championships）開戰。除了吸引千萬遊戲狂人關注之外，AI圈也轟動了——因為今年的比賽增加了OpenAI和職業選手的表演賽。
與全球最高水平職業玩家切磋技藝的AI，究竟表現如何？
相信不少人都看到了最新的消息——
沒錯，這次的人機大戰以人類的大勝告終。
在5v5的Dota2人機大戰首場戰鬥中，來自巴西的人類職業戰隊 paiN Gaming擊敗了Open AI Five 戰隊。第二天，OpenAI Five對陣來自中國的五位前職業選手，最終戰敗。
OpenAICTO 格雷格·布羅克曼（Greg Brockman）在賽前表示遵守三局兩勝的戰局。也就是說，OpenAI Five的這場頂級賽事之旅就此止步。
格雷格·布羅克曼還在比賽結束後發佈了推文祝賀中國選手——
但要知道，在不到一個月之前的人機交戰比賽中，關於OpenAI 的新聞，標題畫風還是這樣的——
由於OpenAI Five以往的戰績優秀，連續在擊敗了水平越來越高的人類玩家，所以這場比賽外界一直更看好AI獲勝——
如今，很多人的臉都有點疼……
當然，除了立場堅定，一直堅信“AI威脅論”的鋼鐵俠馬斯克——
馬斯克在Open AI 與半職業戰隊的比賽前的推特，有人@他詢問他對究竟支持哪一方，他說：“人類”。
其實，OpenAI 不是第一個因打遊戲而走紅的AI界明星。大名鼎鼎的AlphaGo就曾因為在圍棋界的優秀表現而為人所熟知，那麼 OpenAI究竟有何來頭？
OpenAI 究竟是何方神聖？
OpenAI是由諸多科技界大佬聯合建立的人工智能開源、非營利組織，著重“以受益全人類的方式開發人工智能”。
別看馬斯克是知名的“AI威脅論”堅持者，其實，OpenAI的創建還真離不開他。
2015年馬斯克與包括Y Combinator總裁阿爾特曼、天使投資人彼得·泰爾（Peter Thiel）等等在內的硅谷科技大佬決定共同創建OpenAI，投資10億美元，希望能夠預防人工智能的災難性影響，推動人工智能發揮積極作用。
不過在今年稍早些時候，為了避免與特斯拉產生利益衝突，馬斯克退出了OpenAI，但繼續向OpenAI提供建議和捐贈。
格雷格·布羅克曼曾表示，OpenAI的主要工作是提高機器學習力，這項技術可以使計算機通過經驗學習怎麼完成各種技術。
Open AI 絕不僅僅是花10億美元去打遊戲這麼簡單，它的出現將使頂級人工智能的研究不至於被Google、Microsoft、Facebook、Baidu、IBM等等行業巨頭壟斷。
為何會遭人類玩家碾壓？
兩天連輸兩場，只從結果上看，OpenAI很難稱得上令人滿意。為何谷歌AlphaGo可以擊敗人類圍棋高手，但OpenAI卻被表現不佳？
其實，OpenAIFive的五名AI“隊員”是從零開始訓練的，所以OpenAI的表現仍然令人印象深刻。
在兩天的比賽中，OpenAI Five在前期特別是在前20—35分鐘裡一直佔據著上風。能在長時間的戰略佈局和事件處理中與人類頂尖的遊戲戰隊打得不相上下，這足以說明OpenAI在這方面的實力不俗。
DOTA2是一款在線戰鬥遊戲，有一百多個被稱為英雄的角色，每個角色各有所長，並且有著不同的策略，再加上各種裝備和能力，玩法異常複雜。OpenAI想要達到所向披靡的水平，要考慮很多因素，選擇角色、搭配裝備、隊伍配合……需要進行大量的數據來進行實戰模擬並逐步提升遊戲策略。從這一點上來看，打遊戲的AI要比下圍棋的AI在模型構建上更加複雜，訓練上更加具有策略性和大局觀，面對的不可控因素也更多。
自五月份開始，OpenAI Five 的進步曲線圖。
比賽結束後，OpenAI在其官方博客上發佈文章《The International 2018: Results》稱，與之前相比，本次比賽失敗的最大原因是規則的改變，而短暫的訓練時間顯然無法讓AI具有穩定的表現。
文章表示，“這兩日的對戰重新讓我們認識到了Dota人機對戰中的差異，也給了我們更多的想象空間。但是OpenAI Five的設計並不只是針對Dota 2這樣一個遊戲，它更多的技術探討是如何將AI技術建立在一個安全的沙盒中，而這個沙盒會幫助我們在未來建立先進性的系統。”
反應迅速，大師尚遠
玩遊戲是為了啥？當然不僅僅是為了贏得勝利。要想玩好遊戲，跟深度增強學習分不開。
要想讓人工智能更加趨近人類，就需要人工智能不斷地自我學習。OpenAI發佈的第一項工作就是OpenAI Gym，增強學習研究平臺。
曾經的圍棋大戰中，AlphaGo在與圍棋職業選手的較量中不停地自我學習，通過有限的對弈達到了很高的水平，後來接連獲勝，這充分體現了它的自我學習能力。通俗來說，就像小孩子玩遊戲一樣，你不需要告訴他遊戲規則是什麼，只需要讓他在旁邊觀察，他就可以慢慢的學會玩這個遊戲。
而AlphaGo、OpenAI能夠自我學習，關鍵就是利用增強學習。要想達到高水平，重點在於使用增強學習實現自我學習能力。也許，OpenAI的發展將使人工智能具備更強的學習能力，甚至是智能水平，但要說全方位碾壓人類還為時尚早。就像科技媒體The register說的那樣：
“AI，可以比人類的反應能力更快，但要想擊敗大師，成為大師，還差得遠呢。”
讀芯君開扒
每每有類似的新聞出現，往往會引發“人工智能和人類到底誰厲害”“人工智能是否會威脅人類”“人工智能還有多長的路要走”等等問題的熱議。
小芯覺得，AI的發展雖然一日千里，但要想進化出可以“召喚惡魔”的超人工智能，還真沒那麼簡單。
其實，對於AI的樂觀與恐懼，正是體現出了不同層次的AI觀。支持人工智能的人，往往是弱人工智能紅利的享用者，畢竟弱人工智能為我們這個世界帶來了更多的便利。而像馬斯克這樣的科技大佬，他們之所以反對AI，是因為看到的是更遠的層次，即強人工智能甚至是超人工智能對人類的不良影響。畢竟，現在人類擁有的技術往往是以指數型爆炸的趨勢增長的，因此未來會發展成什麼樣，又有誰能真的知道呢？
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