“无论结果如何，胜利（受益）的一方都是人类。”
8月6日的旧金山，一支由人类组成的《Dota 2》队伍以1:2输给了5名人工智能组成的机器人战队。
第一局比赛中，人类战队到最后也没能摧毁AI方的任何一座塔，在经济和击杀数双双落后的情况下失败。第二局人类方开局取得了一些优势，拿下了一血，在经济上稍稍领先了AI，但在20分钟左右，AI迅速组织集结和转移，借人类方对此准备不足的机会，摧毁了人类方的几座堡垒，很快又取得了胜利。
至于人类获胜的第三局，现场观众为AI们指定了5位比较脆弱的英雄，人类方则拿到了堪称完美的阵容。选择完阵容之后，系统给出的AI胜率只有不到3%，人类也没有辜负如此优势的局面，在40分钟时攻破了AI的基地，取得这场人机大战中唯一的胜利。
比赛中AI公共频道打字：“我们预测我们的胜率已经达到99%”，而人类选手Blitz回应了一个问号
如果说这场对战中人类有什么值得庆幸的，那就是这支《Dota 2》战队并非顶尖职业队伍，一半以上成员是已经退役的前职业选手，还有一名游戏解说，他们经验丰富，但之前没有在一起进行过团队训练，配合的默契度肯定无法保证。
这套击败了他们的AI软件全名是“OpenAI Five”，由非营利组织OpenAI研发。OpenAI成立于2015年末，一直专注于前沿的机器学习，所有研究成果都在网上公布供所有人使用。他们研发的Dota AI一年前已经在公众面前亮相，它在1v1的《Dota 2》对战中击败了职业选手Dendi，那时它尚且不会团队作战。到了今年6月，学会5v5的OpenAI Five在《Dota 2》的天梯上游览了一圈，和业余玩家们互有胜负。
现在，这个进步飞速的AI的下一个目标，是Dota界最权威的赛事TI锦标赛，在那里，它们将和这个世界上真正的最强Dota玩家竞争。
这就是事件的主角
没有必要的恐慌
这当然不是AI第一次在游戏领域击败人类。两年前的3月，Google DeepMind开发的围棋软件AlphaGo击败了韩国棋手李世石，成为近年来AI战胜人类的最著名案例。追溯到更早以前，1997年，人工智能深蓝击败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。只是到了最近，我们已经越来越习惯这类事件的发生。科技的进步总是这样，在人们彻底习惯以前，人工智能和人类的每次对决都能引发话题。
这次也一样，网络舆论中会有一些情绪化的表达，诸如“血虐”“吊打”一类的词语在新闻标题中频频出现。在关于AI与人的讨论中，总有很多报道喜欢详细描写人类在进步迅速的AI面前是如何惨败、如何不堪一击的。
友邦惊诧
事情当然没有那么夸张，AI目前的能力仍然有很大的不足。简单来讲，现在的诸多AI仍然没有脱出我们所熟知的那个套路：“对人类很难的事对AI非常简单——比如瞬间判断和反应，有些对人类简单至极的事对AI却非常困难——比如理解合作和长远的收益”。
此次《Dota 2》的人机比赛之中，OpenAI调用了Valve官方的bot接口，而非直接从屏幕上读取像素信息。这样AI们立刻就能获得人类玩家需要仔细观察理解才能得到的信息——对手的血量、位置和队友的状态等等。OpenAI承认，他们还做不到真正让AI像人一样玩游戏，因为“那将需要数不胜数的GPU同时运作”。
比赛中AI们只能从18个英雄中选择5个参赛，而《Dota 2》实际上一共有100多个英雄。不仅如此，比赛还加入了诸多限制，不能使用圣剑、扫描，每个英雄都有5个无敌的信使，等等。这让人机大战和真实的《Dota 2》对战大相径庭。
OpenAI利用V社早就提供的bot脚本接口，从游戏底层获取数据
2016年底，暴雪宣布与开发出AlphaGo的DeepMind合作，让AI在《星际争霸2》的游戏环境里进行特训，协助人工智能研究发展，结果并不那么令人满意。DeepMind承认，“目前的深度学习AI还存在巨大的瓶颈”，他们说，现在AI的《星际争霸2》水平很差，连游戏自带的简单电脑都打不过，学过最高明的技巧只是让人族的建筑飞到空中逃跑，还只是碰巧试出来的。
DeepMind最终公布的《星际争霸2》AI软件
事实证明，这些利用深度学习的游戏AI确实还有很长的路要走。在韩国举办的一场人机对抗《星际争霸2》表演赛中，由AI竞赛的前三名AI分别迎战普通学生玩家和顶级职业选手宋炳具。AI方先以5:1的好成绩击败了两名普通玩家，但轮到宋炳具上场后，AI就表现得有些力不从心。宋炳具连胜3场，由于他获胜太快，活动的时间还剩不少，主办方安排了临时的加赛，让Facebook研发的AI CherryPi也登场参加比赛，结果仍败在这位顶尖“星际”玩家的手下。
宋炳具取胜后轻松地摘下耳机，似乎没觉得有多么困难
在AI问题上，游戏公司们看得更加长远和开放。今年3月，EA已经在自己的游戏《战地》中开始训练AI，它们很快就学会了在生命值较低和没有弹药时采用不同的模式行动，不过在单人行动时它们表现得还是很蠢，比如会莫名其妙地开始原地转圈……
负责这项训练的人工智能实验室表示，他们的目标不是为了创造出能击败人类的AI，而是创造能给玩家带来更多快乐体验的AI，为了达成这一目的，AI太过“厉害”显得没什么必要。
这个问答被登载在他们自己的博客上
育碧也已经在2017年和一位名叫Daniel Holden的程序员合作。他们想改变以往游戏角色动画全是由预先捕捉动作制作的方法，希望直接利用AI将用户的操作映射到游戏角色身上，这样AI会自动根据玩家操作生成游戏动画，需要储存的数据大大减少。
育碧开发的人工智能模拟动作系统演示
不仅是欧美厂商，日本大厂Konami在《实况足球2017》里也引入了人工智能系统“TeamVision”，这个系统会使玩家操作的球队学习玩家的踢球风格与擅长的玩法，从而做出队员的优化，让玩家能感受到球队在与你一同成长进步。对手的球队也会利用AI适应、学习玩家的战术，从而改变自己的策略，让比赛更富有挑战性。Konami的解释是，这套系统的目的在于激励玩家采用新的战略和思路，游戏难度仍然是按照玩家事先选择的水平，AI只是保证比赛“更加真实”。
从另一个角度上说，就算AI的游戏水平确实比人类玩家高了，似乎也没什么值得害怕的。深蓝出现之后，整个国际象棋界确实受到了影响，观众们看棋、高手们训练都非常依赖于AI的各种提示，但是国际象棋没有就此消失，反而发展良好，整个业界的整体规模和水平都得到了长足的进步。与1995年相比，国际棋联的活跃棋手已经从1亿人增长到了6亿人，会员国从120个提高到了188个，拥有1万个正式比赛和10万个非正式比赛。
AlphaGo击败围棋界的高手们之后，不同于大众的忧心忡忡和舆论的悲观论调，棋手们却普遍有一种欣喜的感觉，棋手高飞龙这么说：“我们可以将之化为工具来研究围棋。人机对弈的必要性可能超出大家的想象，利用AlphaGo进行拆棋，是不能错过的光明的未来。”被AI击败的世界级棋手李世石、柯洁都在多个场合表示，AI让他们看到了棋道上的新思路。围棋界因为这些新闻获得了前所未有的关注度，这项古老的棋类游戏借此势头，可能因而获得更多新鲜血液。
百度指数显示：围棋在2016年3月（AlphaGo对决李世石的时间点）获得了前所未有的关注度
在这次的《Dota 2》人机大战中，国外解说们多次提到，人类选手可以从AI身上学到很多之前没人想过的技巧，比如快速集合转移的价值和对补给品的使用。
愿人类玩家荣光永存
不管AI们现在水平如何，从长远来看，很可能的情形是AI越来越强，总有一天会比所有人类玩家都要强。这件事早晚会发生，毕竟在人类历史上，机器打败人这种事已经发生过很多次了。
中国年轻的围棋高手柯洁在被AlphaGo击败几个月后曾经说：“作为棋手，下棋对我来讲是一件挑战自我的事情。我希望跟强大的对手去比赛，不管对手是AI，还是人类棋手，都是很令人激动的。我希望去跟他们进行比赛，这是有意义的，是我人生中宝贵的经历。之前我在乌镇跟AlphaGo下完之后说我再也不会跟人工智能下棋了，但是我现在食言了。因为我觉得一个棋手是应该弈无止境的，是需要去挑战其他对手的。”
柯洁败给AlphaGo之后，积极投身于围棋人工智能领域的合作
既然国际象棋没有因为“深蓝”而消失，围棋界也没有因为AlphaGo而毁灭，在电子游戏领域，AI击败人类本身也承载不了太多的情绪。人类的游戏、比赛本身就是有意义的，它们有趣、令人激动，是所有玩家宝贵的体验。就像我们没有把法拉利赛车拉到100米短跑赛道上让它和人类比赛一样，AI们被设计出来的目的也不是进入游戏和人类玩家一较高低，它们理应让玩家更加快乐地享受游戏。
AI在游戏上打败人类，这更不值得恐惧或者悲哀，毕竟AI们也是由人类开发出来的，它们自己就是人类智慧的结晶，存在的目的也是为人类服务。AI们在游戏上战胜人类，只代表人类在不断超越过去的自己，在这条道路上，人类又踏上了新的台阶，还代表着玩家们以后可以享受更加智能的AI服务。
不管怎样，正如OpenAI联合创始人Greg Brockman所说，“无论结果如何，胜利（受益）的一方都是人类。”
在《尼尔》里人造人说的话，现在可能轮到我们人类玩家来说了
实习编辑丨杜辰
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