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不过 AI 对血量和技能的判断更胜一筹，经常在极限状态下击杀 OG 英雄，尤其是冰女和直升机的强势双人组，让 OG 的死亡先知十分难受，而且因为小鱼这样的英雄对线能力较弱，AI 在 10 分钟就建立了 4 千经济优势，人头数 11:3，OG 经济被全面压制。

局势一边倒到什么程度呢？9 分半，AI 就直接给出了 95% 的胜率，比上一局快了 30 分钟。

虽然偶有绕树逃生等亮眼表现，但对线期崩盘，让 OG 完全无法招架 AI 中期的凶猛侵略。

图 | 一张图看懂第二局的OG有多惨

14 分钟，AI 就直接杀上了 OG 的上路高地，简直就像是殴打小朋友一样。19分钟，OG三路被破，只能在自家泉水种树。

仅仅 20 分钟，OG 倾三人之力，甚至都办法击杀一个20%血量的毒龙。伴随着AI 矮人直升机的超神，夜魇基地轰然倒塌。

至此，OpenAI 2:0 击败 OG！

图 | 基地崩塌前的最后一秒

在看完AI碾压OG之后，几个解说按捺不住Dota之魂，于是OpenAI尝试了一次前所未有的人机合作混战：3 个 AI + 2 个解说 VS 3 个 AI + 2 个解说。

这局表演赛的节奏明显放慢，面对人类玩家的加入，AI 显得有些“手足无措”，很少主动配合，而几个解说也苦于没有办法指挥AI——无论是打字还是游戏自带指令，都不能控制AI的行为——只好全场各自为战，或者跟着AI 抱团。

图 | 人类控制的女王满血被集火，AI剃刀和火枪溜之大吉

比赛进行了约60分钟，整体来看，AI和人类还无法做到积极互动，几乎看不到双方的亮眼配合。比如AI操纵的三个英雄经常抱团打野，却不会跟着人类一起推塔和gank，还会看着人类队友被集火，却袖手旁观，从旁边默默路过（也可能是在后台吐槽人类太菜）。

看来我们离 AI 陪玩，甚至是 AI 教练，还有很长的路要走。

OpenAI 结束 DOTA 2 三年之旅

OpenAI Dota 2 AI 首秀是在 2017 年 8 月的国际邀请赛（TI）现场，战胜了世界顶级中单选手 Dendi。那场影魔BO3 SOLO赛中，OpenAI 先下一城，Dendi 在第二局被拿下一血后选择主动放弃，最终 0：2 败于 AI SOLO 系统。根据 OpenAI 的介绍，他们的 AI 还击败了 Sumail 和 Arteezy 等明星选手。

SOLO赛之后，OpenAI 推出了可以进行 5V5 对战的“ OpenAI Five ”，并且在2018 年 8 月初以 4:1 成绩战胜了 Dota 2解说和前职业选手组成的战队。OpenAI 团队随后认为，自己的 AI 系统已经准备好挑战职业队伍了。

但是，在2018 年 8 月 22 日~24 日的 TI8 国际邀请赛现场，之前一路高歌猛进的 OpenAI Five 遭遇重击，在两场比赛中分别被职业队伍 paiN Gaming 和中国前职业选手BurNIng，xiao8，430，SanSheng和rOtk组成的明星队伍击败，原本计划三天三场的比赛，只比了两天两场就草草收尾，提前结束了 TI8 征程。

图丨 OpenAI Dota 2 项目三年来的主要进展（来源：DeepTech）

根据 OpenAI TI8 两场比赛之后发布的博客文章，导致失败的主要原因是对战的游戏玩家明显实力比 AI 高出不少量级 ，除此之外，缺乏战略规划也导致了 AI 的失败。纵观八月中旬和 TI8 的几场比赛，OpenAI 的系统似乎并没有展现出太多的进步，尤其是在战略方面。虽然比赛规则有所调整，但是面对更加默契和高水平的职业队伍时，AI 系统精密计算的技能释放和反应极快的微操可以惊艳观众，打赢遭遇战，却无法带来胜利。

TI8比赛之后，开发人员曾透露，OpenAI Five 中使用的模型架构也并不复杂。每一个英雄由一个单独的 LSTM 模型控制，且为一个单层的、含有 1024 个单元的 LSTM 网络，它从 BOT API 中获取数据，然后通过多个不同的动作输出接口进行控制。

OpenAI 的 Dota 2 AI 使用了256 个 V100 GPU 和 128000 个 CPU训练模型，不使用人类数据，80% 的时间自我对弈，20% 的时间和过去的版本对弈，训练中每天进行的游戏数量时长相当于大约 180 年。

因此，不少人相信，从 TI8 失利至今的大半年时间里，Dota 2 AI 系统的迭代优化又有了新的飞跃。

图丨 OpenAI Five 的网络架构图（来源：OpenAI）

这次比赛，OG 战队以 TI8 夺冠时的原班人马出战 OpenAI Five，但相比在2018 年夺冠时的巅峰时期，现在的 OG 战队实力已经有所下滑，Ana 回归之前，这支队伍已经几次淹死在海选中，无缘大型比赛。

而且直到比赛前，任何人都不知道 OpenAI 的 OpenAI Five 又成长到了何种境界，加之此前 AI 曾经战胜准职业选手队伍，也曾被职业选手队伍所打败，时隔大半年重出江湖，也为本次比赛带来了很强的悬念。

“对我而言，最令人着迷的一点是看机器如何找到突破游戏的方式，以及它将如何对人类的游戏方式进行反应，”OG 的 Jesse“JerAx”Vainikka 在这次比赛之前说道，“这次比赛将是一次很好的学习经历，因为我们将了解机器如何优先考虑资源并利用英雄。”

游戏 AI 的殊途同归？

随着 OpenAI Five 在今天完成 Dota 2 中的最后一战，回顾 OpenAI 探索和开发Dota 2 AI 几乎长达 3 年的过程，是时候重新思考和审视这些 AI 公司在游戏类AI开发上所付出的努力和选择的目标。

比如说，我们究竟应该如何看待开发这些游戏 AI 的必要性？无论是 DeepMind 开发的 Alphago 还是 OpenAI Five，始终有人忍不住计较，设计这些游戏AI和人类竞争根本就不公平，甚至以此来否定这种人机大战的价值。

（来源：OpenAI）

著名的深度学习批判者、纽约大学教授 Gary Marcus 就曾在推特上指出这种不公平。与人类游戏玩家（或其他一些 AI 系统）不同，OpenAI Five 实际上并不看屏幕，而是使用 Dota 2 的“ BOT API ”来获取数据，包括从每个英雄的位置到个人法术和攻击的冷却时间等所有信息。这就为 AI “快速解决了极具挑战性的场景感知问题”，从而为 AI 提供了巨大的优势。