马斯克、Google都在做 AI能完胜人类电竞选手？

当AI遇上电竞，不只是一场机器人与人类的竞赛。AI可以透过自主学习，开发出新战法协助训练选手，而高度复杂的游戏也能帮助AI更精准。

从信心满满到麻木绝望，这是有“不败少年”之称的韩国棋士李世乭，在2016年与Google开发的人工智能AlphaGo对弈的心情转折。

从李世石败给人工智能（AI）开始，一般大众逐渐正视AI的潜在发展性，而相较于双方都能掌握赛局全面资讯的围棋，在电竞中，因为仅能掌握视野里的片段信息，且是动态进行、反应时间短暂、复杂度远远高出许多，这也是为什么像DeepMind、OpenAI这些人工智能公司都纷纷将AI与电竞结合，不论是训练选手，或是击败选手，AI让我们看见电竞的另一种可能。

今夏挑战团体战，OpenAI再度获胜

“如果你不关心AI的安全性，现在应该要这么做，AI造成的威胁比朝鲜更高。”特斯拉首席执行官马斯克（Elon Musk）会这么说，是因为由他创办的非营利人工智能组织OpenAI，开发出的AI机器人，2017年成功在电竞游戏《Dota 2》中击败人类选手。

OpenAI技术长葛瑞格．布洛克曼（Greg Brockman）表示，OpenAI完全是透过自学，训练出一套专属的战略玩法，且整个训练过程仅花了两周，赛后马斯克表示，“这是OpenAI首次在比围棋更复杂的电竞项目中击败人类。”一席话暗指OpenAI的成就胜于AlphaGo。

不过这么说或许不全然公平，曾在Google大脑团队工作过的研究员丹尼．布里兹（Denny Britz）认为，OpenAI击败人类并没有实质上的重大突破，因为这场比赛采一对一的模式，并非一般电竞比赛的多人团体战，在战术规划、协作能力等，复杂度根本不能相比。

此外，OpenAI是由《Dota 2》的API（应用程序界面）制作，因此机器可以事先掌握像是准确攻击距离数值，这些人类选手无法得到的游戏资讯，因此在基础上本身就不公平。布里兹认为AI并未有突破性的进展，只是研究人员用正确的方式绕过现有技术的限制来解决问题，并直言AI要在电竞中击败人类，还需要至少一、两年的时间。

然而OpenAI采自主学习模式，有可能发展出人类不曾使用的玩法，而最终人类可以向AI选手学习新的战略玩法，来精进自己的技能。2018年六月，OpenAI团队已经成功制作一款能够在《Dota 2》中以“团体战”形式，击败5名顶尖业余玩家的AI软件“OpenAI Five”；AI与AI之间能够相互配合，被认为是电脑科学领域的新里程碑。

既能给人类新战略，也能让AI更聪明

就在击败李世石后，Google的AI团队DeepMind与暴雪娱乐（Blizzard Entertainment），于2017年合作一项结合游戏《星际争霸2》的研究计划，不过跟OpenAI与人类竞赛的目的不同，DeepMind是要把游戏当成训练AI的工具，让AI变得更聪明、更精准。

《星际争霸2》是专业电竞比赛中的比赛项目之一，是一款高度复杂的游戏，玩家必须兼顾建构防御、采集资源、发展武器等工作，任务复杂且多样，不同玩法也会导致不同的结果。

看中这款游戏的复杂性，DeepMind推出将《星海争霸2》用于训练AI的界面API，数据库中集合了高达6万5千场的电竞比赛影像，让AI学习人类的战术，团队也将游戏中的特定元素，像是地图探索、资源收集分拆出来，让AI可以针对弱项单独训练，并将这些数据反馈给研究人员。

DeepMind研究员奥里欧．凡尼尔斯（Oriol Vinyals）认为，比起围棋，《星际争霸2》的复杂度更接近现实生活中的情况。围棋落点的可能性是10的170次方，而《星际争霸2》的复杂度至少要再加上100个零，不过目前AI在《星际争霸2》的探索仍处在早期阶段，反应能力仍不够准确。

然而透过DeepMind、OpenAI的例子，已可以看到“AI+电竞”迈出关键性一步，不论是用来训练选手，或测试新的AI技术，也许未来AI科学家可以跟游戏发行商合作，在高度复杂的游戏中，结合AI科技来提升游戏本身以外的价值，加速AI整体发展速度。或许正如同DeepMind顾问大卫．丘吉尔（David Churchill）说的：“我们正在替未来可以用于真实世界的科技，打造一个测试的温床。”