Dota2冠军OG如何被AI碾压？

要依靠自学，就能在Dota2这么复杂的游戏中称雄，人工智能是怎么做到的？今天，有关于此的答案揭晓。

没错，OpenAI不单发布了Rerun，还把自己三年多来对于Dota2项目的研究，通过一篇论文，正式公布出来。

在这篇论文中，OpenAI解释了整套系统的原理、架构、计算量、参数等等诸多方面的内容。OpenAI指出通过增加batch size和总训练时间等方法，扩展了计算规模，进而表明当今的强化学习技术可以在复杂的电子竞技游戏中，达到超越人类的水平。

这些研究，可以进一步应用于各种两个对手持续的零和博弈中。
 

，有网友无深情的感叹道：Wow！OG战队夸了一篇论文好看？真是活久见……

这篇论文到底说了什么？

我们总结了几个要点。

要点一：Dota2比下围棋更复杂

与棋类对弈相比，电子竞技游戏要更复杂。

攻克这一难题的关键是，把现有的强化学习系统规模，扩展到前所未有的水平，这耗费了数千块GPU和好几个月的时间。OpenAI为此构建了一个分布式的训练系统。

训练中的一个挑战是，环境和代码会不断变化。为了在每次更改后无需从头开始，OpenAI开发了一套工具，可以在不损失性能的情况下恢复训练，这套工具称为：surgery。

（编辑：桂林站长网）

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