ai英雄攻略_dotaai_dota

去年，OpenAI 在 DOTA 的 1v1 在比赛中击败了职业玩家 Dendi，而距离高级版 OpenAI Five 这个系统只战胜了人类业余玩家一个月。今天凌晨，它又用了 2:1 对人类高级玩家的屠杀再次完成，GG(人类赢的最后一局纯属耍赖)。

相比之下，人类这次输给了什么样的高级版本AI 英雄”？

此次，OpenAI Five 对阵 5 高级玩家(评论员 前职业玩家)——Blitz, Cap, Fogged, Merlini 和 Moonmeander，他们的平均梯分 7000 左右。反观 OpenAI Five，根据公开信息，它的实力相当于人类玩 180 年度游戏，每天与自己对抗学习，学习过程非常复杂，需要 256 个 GPU 和 128,000 个 CPU 上运行扩展版近端策略优化（PPO）进行训练。

它单独用于每个英雄 LSTM(长期和短期记忆递归神经网络)，没有人类数据，它将学习可识别的策略，这表明强化学习可以产生可实现的长期规划。

另外，就应用环境而言，不同于棋牌游戏的固定规则，比如 DOTA2 如此复杂的视频游戏是 5v5 战略游戏对决，DOTA 游戏已经开发了十多年，游戏逻辑中有数十万行代码，每两周更新一次，游戏语义不断变化。

因此，AI 玩 DOTA 可以想象，它首先需要解决以下四个问题：长期视野、局部观察状态、高维、连续动作空间、高维、连续观察空间。

▌模型架构

OpenAI Five 每个网络都包含一个单层，1024-unit 的 LSTM，它可以查看当前的游戏状态(从 Valve 的 Bot API 抓取)，并通过几种可能性 action heads 发出动作。每个 head 都有语义意义，比如延迟动作的刻度，选择哪个动作，单元周围网格中的动作 X 或 Y 坐标等。Action heads 独立计算。

OpenAI Five 使用观察空间（observation space）和动作空间（action space）互动演示。OpenAI Five 将世界视为 20000 通过发布一个包含数字的列表 8 个枚举值（enumeration values）执行操作的列表。我们可以通过选择不同的行动和目标来理解 OpenAI Five 如何编码每一个动作，如何观察世界。下图是人类会看到的场景。

OpenAI Five 它可以反应与它看到的相关丢失状态片段。例如，直到最近，OpenAI Five 观察区包括狙击手的技能范围（子弹落在敌人身上的区域）。然而，我们观察到了 OpenAI Five 可以学会走出狙击手的技能范围(虽然不能避免进入)，因为进入这个区域时，可以看到自己的血量在减少。

▌探索

即使学习算法可以处理长远的愿景，我们仍然需要探索环境。因为即使我们设置了各种限制，仍然有数百种道具、数十种建筑、法术、单元类型、长尾游戏机制和各种组合，也不容易有效地探索这个巨大的空间。

OpenAI Five 从随机权重开始，从自我游戏中学习。 为了避免战略崩溃，80%的智能体在训练中 游戏都是自我对抗， 另外 20％ 对抗过去的自己。在自我对抗中，英雄首先会漫无目的地绕着地图游走。经过几个小时的训练，智能体开始有一些概念，如建筑、中路对线等。几天后，他们总是采取基本的人类策略：试图偷走对手 Bountyrunes等。 通过进一步的训练，他们可以掌握 5 英雄集中推塔的高级策略。

OpenAI Five 使用了 1v1 机器人中随机化的方法 。它还使用了新的路线分配（lane assignment）策略。 在每个训练游戏开始时，他们随机分配每个英雄到一些 lane 在随机选择之前，如果英雄偏离了这些路线，他们将受到惩罚。

当然，也有帮助智能体探索环境的奖励，主要包括净值（net worth）、杀敌数（kills）、死亡数（deaths）、助攻（assists）、最后一击（last hits） 等指标。他们通过减少其他团队的平均奖励来后续处理每个智能体的奖励，以防止智能体找到正和游戏（positive-sum）的情况。

他们还通过脚本基线编码道具和技能建设（ scripted baseline）引入信使管理（Courier management）。

▌Rapid

该系统的实现被称为Rapid”的通用 RL 适用于任何多人模式环境的训练系统。

训练系统分为 rolloutworkers，操作游戏副本，智能身体（agent），优化器节点用于收集经验（optimizer nodes）执行跨 GPU 组的同步梯度下降。每次训练还包括评估训练机器人和样本机器人的组件和监控软件，如 TensorBoard，Sentry 以及 Grafana。

在同步梯度下降的操作过程中，每一个 GPU 组件将计算自己负责的批处理部分的梯度，然后平均计算整个梯度。他们最初使用信息传递借口的规约算法进行平均计算，现在使用英伟达的多卡通框架 NCCL2 实现封装函数 GPU 并行计算和网络间数据传输。同步 58MB 大小数据(用于 OpenAI Five 表中显示了参数)的延迟，延迟时间足够低，可以满足大多数数据并行运算 GPU 标记。

▌不同于人类

OpenAI Five 获得的信息与人类完全一致，但系统可以立即反映人类玩家需要定期观察的信息，如类似位置、生命值和物品更新。OpenAI Five 的平均 APM 在 150-170 之间(理论上最快可以达到 450 平均反应时间为每四帧一动) 80 毫秒比人类平均速度快得多。

去年很多职业选手 TI 结束后使用 bot 训练 Blitz 的说法 solo bot改变了人的对 solo 看赛节奏，bot 倾向于快节奏风格，现在大多数选手都使用快节奏风格来和解 bot 抗衡。

AI 在 Dota2 节奏和执行力都很强。这是否意味着没有优化空间？当然不是，这次 OpenAI Five 仍有许多限制。例如，该系统在最后一次打击中较弱。其客观优先级与共同的专业战略相匹配。获得战略地图控制等长期奖励往往需要牺牲短期奖励。

Open AI 在今年的后续工作中，他说 TI 在表演比赛中，职业玩家将继续挑战 AI，但结果也是实力嘲讽人类。也许，更令人期待的是，在 Dota2 这样复杂的游戏会出现吗？AI vs AI神仙打架比赛？