隨著新秀機械手系統的結束，OpenAI 趁著餘熱迎來令人矚目的人機大戰，其實這並不是他們第一次公開試玩，我們應該還記得之前1v1那場讓遊戲界和科技界都大為震驚的比賽。那麼，AI在遊戲如何被研究人員訓練升級的？AI在遊戲中的應用，除了簡單的人機對抗，還有哪些應用？

人類在人機大戰中再次慘敗

繼去年AlphaGo打敗世界排名第一的圍棋選手柯潔後，AI又轉向了電子競技遊戲MOBA類遊戲。近日，一場在openAI公司內部舉辦的 Dota2 5 vs 5 巔峰對決拉開帷幕，最終，OpenAI Five隊最終以2:1獲勝，擊敗了 Dota 2 世界排名前 1% 的業餘玩家，人機大戰的里程碑上又刻上了“慘敗”的一劃。

據瞭解，本次比賽採用三局兩勝制，規則為雙方在限定的18名英雄內選出一套陣容用於對戰，每人配備一隻常規速度的無敵信使，且不能插眼，不能開霧。人類玩家遊戲水平均高於99.95%的玩家，隊員分別為Blitz、Cap、Fogged、Merlini和MoonMeander，其中有四人是Dota2前職業玩家。

前兩局在觀眾表演賽中，OpenAI Five進退如一、節奏緊湊透過完美的配合輕鬆壓制對手發育擊敗玩家，讓一群天梯高玩連續兩局20分鐘左右就敲出GG。

第三局臨時改制，由觀眾為OpenAI Five選英雄，最後出現的陣容完全是脆皮陣（小魚、斯溫、斧王、隱刺和痛苦女王）對陣人類的（死靈法、萊恩、飛機、DP和巫妖），人類才得以險勝一局。

OpenAI是如何一步步進化的？

看到此處，相信不少人對OpenAI產生了興趣。據瞭解，這是一家由諸多矽谷大亨聯合建立的人工智慧非營利組織。2015年馬斯克與其他矽谷科技大亨進行連續對話後，決定共同建立OpenAI，希望能夠預防人工智慧的災難性影響，推動人工智慧發揮積極作用，AI在電子競技遊戲的應用，便是這家公司的一大舉措。

那OpenAI是如何訓練的呢？他們採用了最熱門的用來教導機器人玩遊戲的方法之一，也就是OpenAI所使用的技術——強化學習，該技術的運作原理是：給機器人一個目標，比如收集硬幣，當機器人完成目標時給予它獎勵。最初，機器人是隨意行動的，直至它明白了該如何完成任務，就像人一樣，進行摸索。機器人用來完成任務的動作是同種場景下最優的方法，因而當下一次嘗試完成任務時，機器人更有可能繼續採用那些動作。經過成百上千甚至上百萬次的嘗試以

還有另一個更危險的人工智慧層級。人工智慧-合成智慧不需要任何人，它是獨立的，自我程式設計的，它冷酷，沒感情，它只對純粹簡單的邏輯感興趣，有著為自己擴張同化世界的明確意圖。這就是威脅

電影是以一種掩飾的方式講述真相的。在《星際迷航》中，有一種叫做博格人的種族，它一半是機器，一半是生物。這正是它的一種表現，儘管這是象徵性的，那就是半機械半人的機器人，但是現實中有一個更復雜的控制或同化（議程），進行完全技術控制的同化。