openai：鲜为人知的dota2训练史

如何用强化学习训练一个会玩游戏的AI？ 你可能会问，为什么要让AI玩游戏？游戏不是人类的专利吗？AI玩游戏有什么意义呢？其实，游戏是一种非常适合用来训练AI的环境，它可以让AI学习到很多有用的技能和知识，比如决策、策略、协作、竞争等。而且，游戏还可以提供给AI各种各样的挑战和乐趣，让AI变得更聪明、更灵活、更有创造力。

那么，如何用强化学习训练一个会玩游戏的AI呢？强化学习是一种基于反馈的机器学习技术，它可以让AI通过自己的尝试和错误来找到最优的行为方式。强化学习的核心思想就是奖励和惩罚，就像我们小时候学习数学时，做对了题目就会得到老师的表扬和奖励，做错了题目就会被批评和惩罚。通过这样的反馈机制，我们就能够逐渐掌握数学知识和技巧。同样地，AI在玩游戏时，也会根据自己的行为结果得到不同的奖励或惩罚，比如得分、胜负、存活时间等。通过这样的反馈机制，AI就能够逐渐学习到最优的游戏策略。 当然，并不是所有的游戏都适合用强化学习来训练AI，因为不同的游戏有不同的特点和难度。比如，有些游戏是全信息的，也就是说AI可以看到整个游戏状态和所有可能的行为选择，比如国际象棋和围棋。这样的游戏相对简单一些，因为AI只需要计算每个行为选择对应的奖励期望，并选择最大的那个。而有些游戏是不完全信息的，也就是说AI只能看到部分的游戏状态和有限的行为选择，比如扑克牌和DOTA2。这样的游戏相对复杂一些，因为AI需要根据不确定性进行推理和预测，并考虑其他玩家的行为和策略。 除了信息完备性之外，还有其他一些因素也会影响强化学习训练AI玩游戏的难度和效果，比如动作空间大小、状态空间大小、反馈延迟、规则复杂度等。这些因素都会增加AI在游戏中学习和决策的难度和不确定性。因此，在选择游戏环境时，我们需要根据我们想要训练AI的目标和能力来进行合理的匹配和调整。

OpenAI Five，一个由五个神经网络组成的AI系统，它可以在DOTA2中与人类玩家或其他AI系统进行5V5的对抗。OpenAI Five是由OpenAI团队开发和训练的，它使用了一种叫做近端策略优化（Proximal Policy Optimization） 的强化学习算法，在256个GPU和128000个CPU核心上运行，并且每天通过自我对抗（self-play）来进行大约180年相当于人类玩家经验的训练 。OpenAI Five没有使用任何人类数据或先验知识来指导它的学习过程，它只是根据游戏规则和反馈来不断调整自己的策略。

OpenAI Five在训练过程中展现了惊人的进步和能力，它不仅能够掌握DOTA2中各种英雄的技能和物品的使用，还能够学习到一些人类玩家常用的战术和策略，比如分路推进、集体团战、偷袭敌方、控制视野等。OpenAI Five还能够根据不同的对手和情况来灵活地调整自己的行为，比如选择不同的英雄组合、采取不同的进攻或防守方式、适时地撤退或追击等。

OpenAI Five在2019年4月13日达到了一个历史性的成就，它在一场5V5的比赛中击败了DOTA2世界冠军OG职业战队，成为了首个击败电子竞技游戏世界冠军战队的AI系统 。这场比赛是在OpenAI Five Finals中进行的，是OpenAI Five与人类玩家对抗的最后一次测试。在这场比赛中，OpenAI Five展现了超越人类水平的游戏技巧和智慧，它不仅能够有效地控制自己的英雄和资源，还能够与队友进行良好的协作和沟通，甚至还能够预测敌方的行动和意图，并及时做出反应。

OpenAI Five在DOTA2中的表现让我们看到了强化学习在复杂游戏环境中的巨大潜力和前景，也让我们对人工智能有了更深入和全面的认识。OpenAI Five不仅是一个会玩游戏的AI，更是一个能够自主学习和进步的AI，它可以通过自己与自己或其他玩家对抗来不断提升自己的水平和能力。OpenAI Five也是一个有趣和友好的AI，它可以与人类玩家进行合作或竞争，并且可以根据人类玩家的反馈来调整自己的行为和态度。

在本期视频中，我们以DOTA2为例，介绍了如何用强化学习训练一个会玩这个复杂而困难的游戏的AI。我们也介绍了一些经典的强化学习算法和案例，如OpenAI Five、AlphaStar等。我们也了解了DOTA2的特点和难度，以及强化学习在其中的应用和挑战。希望这些内容能够让您对强化学习和DOTA2有一个更深入的认识和兴趣。

最后，我们来谈谈GPT这个神奇的模型，它是否适合用来训练一个会玩游戏的AI呢？GPT是一种基于转换器的生成式预训练模型，它可以根据给定的文本生成相关的文本，比如对话、摘要、文章等。GPT本身并不是一种强化学习的模型，它是通过大量的无标签文本进行自监督学习的，也就是说它通过预测文本中缺失的部分来学习语言知识和规律。

如果想要用GPT来训练一个会玩游戏的AI，我们需要给它提供一些游戏相关的文本作为输入，比如游戏规则、游戏状态、游戏动作等。然后，我们需要给它提供一些奖励或惩罚作为反馈，比如游戏得分、游戏胜负、游戏评价等。这样，GPT就可以根据反馈来调整自己生成的文本，从而学习到更好的游戏策略。

但是，用GPT来训练一个会玩游戏的AI并不是一件容易的事情，因为有以下几个挑战：

GPT是一个基于文本的模型，它不能直接处理游戏中的视觉和音频信息，需要将这些信息转换成文本才能输入给GPT。

GPT是一个生成式的模型，它不能直接输出游戏中的动作选择，需要将这些动作转换成文本才能输出给GPT。

GPT是一个预训练的模型，它已经学习了大量的通用语言知识和规律，但这些知识和规律可能与游戏中的知识和规律不一致或冲突，需要对GPT进行适当的微调或适应才能适用于游戏环境。

因此，有了GPT后，并不是说可以自己寻找建立奖惩机制就可以训练一个会玩游戏的AI，还需要考虑其他的因素和技术。当然，这也是一个非常有趣和有前景的研究方向，也许未来会有更多的创新和突破。