如何评价 DeepMind 在星际中的失利，以及 OpenAI 在 Dota 上的成功？
好的，咱们就来聊聊DeepMind在《星际争霸》里的那些起伏，以及OpenAI在《Dota 2》里的风光。这俩事儿，一个有点让人扼腕叹息，一个则是实打实的扬眉吐气，背后反映出来的可不仅仅是AI技术的进步，更是对不同游戏策略、不同AI设计理念的生动注解。
先说说DeepMind在《星际争霸》这块儿。当初DeepMind带着AlphaStar横空出世的时候，那叫一个万众瞩目。毕竟，《星际争霸》这游戏可不是闹着玩的。它以其极高的战略深度、实时决策的压力、信息不对称的挑战，以及需要精妙微操的特点，一直被认为是检验AI综合能力的“试金石”。很多顶尖的AI研究者都曾栽在这里，所以大家对AlphaStar寄予厚望，觉得它能像当年AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石一样，给《星际争霸》玩家来一场“降维打击”。
DeepMind在《星际争霸》的挑战与失利：
目标明确，但路径曲折： DeepMind的目标非常清晰，就是要让AI能够玩转《星际争霸》。他们用了大量的计算资源，训练了超级复杂的深度强化学习模型。初次亮相时，AlphaStar确实展现出了惊人的实力，能够战胜不少职业选手，甚至一度登上了天梯排名前列。这让很多人觉得AI统治RTS游戏指日可待了。
“上帝视角”的争议： 然而，随之而来的批评和质疑也如潮水般涌来。最集中的一点就是“上帝视角”的优势。在真实的《星际争霸》游戏中，玩家只能看到视野内的信息，需要靠侦察来了解敌方动向。但早期版本的AlphaStar似乎能够“看到”地图上的每一个单位，或者说能够绕过视野限制，获得远超人类玩家的信息优势。这让很多玩家觉得，这不是真正的“玩”游戏，而是利用了游戏机制上的漏洞。
微操的“超能力”： 另一个争议点在于微操。人类玩家操作单位是有极限的，每秒的点击次数（APM）再高也有限度，而且单位的移动和攻击也有延迟。但AlphaStar在某些时候展现出了远超人类的APM，甚至能够同时控制大量单位，并进行极其精密的微操，这被认为是AI利用了游戏引擎的“作弊”行为，即绕过了人类操作的物理限制。
对战的真实性与“脚本化”： 尽管DeepMind后来也努力调整，尝试模拟人类的视野限制和操作延迟，但批评的声音依然存在。有人认为AlphaStar的学习过程可能更像是对大量已有录像的“学习”和“模仿”，形成了一些“脚本化”的套路，而不是真正理解了游戏背后的策略和战术。它能赢，但这种赢法让很多玩家觉得不够“纯粹”，甚至有些“投机取巧”。
学习曲线与进化： 更有意思的是，在一些公开的比赛中，当人类玩家开始研究AlphaStar的打法并调整策略后，AlphaStar似乎也跟着在“进化”，不断学习新的应对方式。这种快速的学习和适应能力是AI的优势，但也进一步加剧了人们对于其“不公平”的感受。毕竟，人类玩家的学习速度和研究精力是有上限的。
总的来说，DeepMind在《星际争霸》上的尝试，更像是一场在探索AI极限的道路上，不小心触碰到了游戏规则边界的尴尬。他们展示了AI在处理复杂信息和进行海量计算上的强大能力，但其最终的胜利方式却未能完全赢得玩家社区的认可，甚至引发了一些关于AI在游戏中的公平性讨论。它更像是在一个高度复杂且信息不对称的环境中，通过强大的计算力去“穷举”和“优化”，而非真正像人类玩家那样，通过直觉、心理博弈和创造性的战略来取胜。
现在，咱们把目光转向OpenAI在《Dota 2》上的成就。和DeepMind在《星际争霸》里的情况有些相似，OpenAI也是通过强化学习来训练自己的AI——OpenAI Five。但他们的结果，以及外界的反应，却截然不同。
OpenAI在《Dota 2》上的成功：
目标定位的差异： 虽然《Dota 2》同样是一款复杂的RTS游戏，但它和《星际争霸》有显著区别。《Dota 2》更侧重于团队合作、经济管理、角色养成以及长期的战略规划。而OpenAI的目标，正是要训练一个能够进行复杂团队协作、理解游戏深度和策略的AI。
真实的团队协作： OpenAI Five最令人印象深刻的地方，在于它能够与人类玩家进行高度默契的团队协作。它不只是一个强大的个体，而是能够与队友（无论是其他AI还是人类）沟通、配合，形成流畅的战术。在与顶尖人类玩家的对战中，OpenAI Five展现出了惊人的团队意识，能够相互支援、集火目标、控制关键区域，这让很多观众感到非常震撼。
非作弊的实力： 与AlphaStar最初的争议不同，OpenAI Five在很大程度上是遵循了游戏规则的。它并没有获得超乎人类的视野，也没有通过“瞬移”式的微操来获得优势。它在限制条件下，依靠强大的学习能力和对游戏机制的深刻理解，打出了令人信服的表现。甚至在某些情况下，它也展现出了“战术性撤退”、“诱敌深入”等有“人性化”的味道的操作。
开放的训练与共赢： OpenAI采取了一种更开放的训练方式，允许玩家参与进来，与AI进行对战，并且允许玩家在比赛中学习和适应AI的打法。这种“磨合”的过程，让AI的能力更加真实地被展现出来，也让玩家看到了AI成长的轨迹。同时，当AI能够与顶尖人类玩家进行有来有回的较量，甚至最终获胜时，这被看作是一种技术上的突破，而非“破坏游戏”的行为。
更广泛的影响力： OpenAI Five的成功，不仅证明了AI在复杂策略游戏中的潜力，更重要的是，它展示了AI在模拟人类社会化行为（如协作、沟通、策略博弈）方面的巨大可能性。它不像AlphaStar那样更多地停留在技术炫技层面，而是更触及到AI如何融入和帮助人类的未来愿景。
对比总结：
可以说，DeepMind在《星际争霸》的尝试，虽然在技术层面值得肯定，但在落地到“玩家体验”和“游戏精神”上，却显得有些不尽如人意，甚至引发了争议。它更像是在一个非常精密的机器上进行极致的优化，但这种优化方式让很多人觉得“不够味儿”。
而OpenAI在《Dota 2》的成功，则显得更加“圆满”。它不仅在技术上实现了对顶尖玩家的超越，更重要的是，它的AI展现出了更接近人类的协作能力和对游戏规则的尊重，这赢得了更广泛的赞誉。它不是在“打败”游戏，而是在用自己的方式“玩”游戏，并且玩得非常出色，甚至让人看到AI与人类协同作战的未来。
这两者的对比，就像是两种不同的AI哲学：一种是追求极致的计算效率和对规则的深度挖掘，另一种则是更侧重于模拟人类的协作、理解和适应。显然，在游戏这个领域，尤其是在大众玩家的感知中，OpenAI的方式显然更受欢迎，也更能证明AI在复杂互动环境中的真正价值。
先说说DeepMind在《星际争霸》这块儿。当初DeepMind带着AlphaStar横空出世的时候，那叫一个万众瞩目。毕竟，《星际争霸》这游戏可不是闹着玩的。它以其极高的战略深度、实时决策的压力、信息不对称的挑战，以及需要精妙微操的特点，一直被认为是检验AI综合能力的“试金石”。很多顶尖的AI研究者都曾栽在这里，所以大家对AlphaStar寄予厚望，觉得它能像当年AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石一样，给《星际争霸》玩家来一场“降维打击”。
DeepMind在《星际争霸》的挑战与失利：
目标明确，但路径曲折： DeepMind的目标非常清晰，就是要让AI能够玩转《星际争霸》。他们用了大量的计算资源，训练了超级复杂的深度强化学习模型。初次亮相时，AlphaStar确实展现出了惊人的实力，能够战胜不少职业选手，甚至一度登上了天梯排名前列。这让很多人觉得AI统治RTS游戏指日可待了。
“上帝视角”的争议： 然而，随之而来的批评和质疑也如潮水般涌来。最集中的一点就是“上帝视角”的优势。在真实的《星际争霸》游戏中，玩家只能看到视野内的信息，需要靠侦察来了解敌方动向。但早期版本的AlphaStar似乎能够“看到”地图上的每一个单位，或者说能够绕过视野限制，获得远超人类玩家的信息优势。这让很多玩家觉得，这不是真正的“玩”游戏，而是利用了游戏机制上的漏洞。
微操的“超能力”： 另一个争议点在于微操。人类玩家操作单位是有极限的，每秒的点击次数（APM）再高也有限度，而且单位的移动和攻击也有延迟。但AlphaStar在某些时候展现出了远超人类的APM，甚至能够同时控制大量单位，并进行极其精密的微操，这被认为是AI利用了游戏引擎的“作弊”行为，即绕过了人类操作的物理限制。
对战的真实性与“脚本化”： 尽管DeepMind后来也努力调整，尝试模拟人类的视野限制和操作延迟，但批评的声音依然存在。有人认为AlphaStar的学习过程可能更像是对大量已有录像的“学习”和“模仿”，形成了一些“脚本化”的套路，而不是真正理解了游戏背后的策略和战术。它能赢，但这种赢法让很多玩家觉得不够“纯粹”，甚至有些“投机取巧”。
学习曲线与进化： 更有意思的是，在一些公开的比赛中，当人类玩家开始研究AlphaStar的打法并调整策略后，AlphaStar似乎也跟着在“进化”，不断学习新的应对方式。这种快速的学习和适应能力是AI的优势，但也进一步加剧了人们对于其“不公平”的感受。毕竟，人类玩家的学习速度和研究精力是有上限的。
总的来说，DeepMind在《星际争霸》上的尝试，更像是一场在探索AI极限的道路上，不小心触碰到了游戏规则边界的尴尬。他们展示了AI在处理复杂信息和进行海量计算上的强大能力，但其最终的胜利方式却未能完全赢得玩家社区的认可，甚至引发了一些关于AI在游戏中的公平性讨论。它更像是在一个高度复杂且信息不对称的环境中，通过强大的计算力去“穷举”和“优化”，而非真正像人类玩家那样，通过直觉、心理博弈和创造性的战略来取胜。
现在，咱们把目光转向OpenAI在《Dota 2》上的成就。和DeepMind在《星际争霸》里的情况有些相似，OpenAI也是通过强化学习来训练自己的AI——OpenAI Five。但他们的结果，以及外界的反应，却截然不同。
OpenAI在《Dota 2》上的成功：
目标定位的差异： 虽然《Dota 2》同样是一款复杂的RTS游戏，但它和《星际争霸》有显著区别。《Dota 2》更侧重于团队合作、经济管理、角色养成以及长期的战略规划。而OpenAI的目标，正是要训练一个能够进行复杂团队协作、理解游戏深度和策略的AI。
真实的团队协作： OpenAI Five最令人印象深刻的地方，在于它能够与人类玩家进行高度默契的团队协作。它不只是一个强大的个体，而是能够与队友（无论是其他AI还是人类）沟通、配合，形成流畅的战术。在与顶尖人类玩家的对战中，OpenAI Five展现出了惊人的团队意识，能够相互支援、集火目标、控制关键区域，这让很多观众感到非常震撼。
非作弊的实力： 与AlphaStar最初的争议不同，OpenAI Five在很大程度上是遵循了游戏规则的。它并没有获得超乎人类的视野，也没有通过“瞬移”式的微操来获得优势。它在限制条件下，依靠强大的学习能力和对游戏机制的深刻理解，打出了令人信服的表现。甚至在某些情况下，它也展现出了“战术性撤退”、“诱敌深入”等有“人性化”的味道的操作。
开放的训练与共赢： OpenAI采取了一种更开放的训练方式，允许玩家参与进来，与AI进行对战，并且允许玩家在比赛中学习和适应AI的打法。这种“磨合”的过程，让AI的能力更加真实地被展现出来，也让玩家看到了AI成长的轨迹。同时，当AI能够与顶尖人类玩家进行有来有回的较量，甚至最终获胜时，这被看作是一种技术上的突破，而非“破坏游戏”的行为。
更广泛的影响力： OpenAI Five的成功，不仅证明了AI在复杂策略游戏中的潜力，更重要的是，它展示了AI在模拟人类社会化行为（如协作、沟通、策略博弈）方面的巨大可能性。它不像AlphaStar那样更多地停留在技术炫技层面，而是更触及到AI如何融入和帮助人类的未来愿景。
对比总结：
可以说，DeepMind在《星际争霸》的尝试，虽然在技术层面值得肯定，但在落地到“玩家体验”和“游戏精神”上，却显得有些不尽如人意，甚至引发了争议。它更像是在一个非常精密的机器上进行极致的优化，但这种优化方式让很多人觉得“不够味儿”。
而OpenAI在《Dota 2》的成功，则显得更加“圆满”。它不仅在技术上实现了对顶尖玩家的超越，更重要的是，它的AI展现出了更接近人类的协作能力和对游戏规则的尊重，这赢得了更广泛的赞誉。它不是在“打败”游戏，而是在用自己的方式“玩”游戏，并且玩得非常出色，甚至让人看到AI与人类协同作战的未来。
这两者的对比，就像是两种不同的AI哲学：一种是追求极致的计算效率和对规则的深度挖掘，另一种则是更侧重于模拟人类的协作、理解和适应。显然，在游戏这个领域，尤其是在大众玩家的感知中，OpenAI的方式显然更受欢迎，也更能证明AI在复杂互动环境中的真正价值。
网友意见
成功？成功毛线？dota2打败了人类吗？
openai做的，就像是“9路围棋盘上禁止开劫的情况下，打败了19路围棋的最强人类”一样。这个成就AI围棋界在2007年就完成了，然而到2017年才真正意义上地击败人类。
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