dota ai
来源：CreateAMind
摘要：Openai昨日发布研究成果，宣布Dota2 5v5在限定条件下（英雄阵容固定，部分道具和功能禁用）战胜人类半职业选手。本文主要对其模型技术架构做一些分析总结。
一、 模型输入与输出
模型的输入是使用RAM(内存信息)，如位置坐标，技能血量数值状态等，而不是图像像素信息。
模型输入主要分为两个部分：
直接观测的信息：场面其他英雄的绝对位置，相对距离，相对角度，血量，状态等。
人工定义抽象的信息：是否被攻击以及正在被谁攻击，炮弹距离命中的时间，朝向的cos与sin，最近12帧内的英雄的血量变化等。
模型的输出即是指AI所选择的动作，包括移动，攻击释放技能等。OpenAI将连续的动作，离散化对应到网格，并对各种技能定制化释放动作，以减少动作空间的大小。以下图为例，AI要释放一个攻击技能，需要选取这个技能，并选择一个目标单位周围网格内的一个位置：
值得注意的是，在Dota2游戏内还有其他动作，例如操控信使，购买装备，技能升级与天赋等，这些都是人工定义好，而不需AI决策的。而操控幻象分身，召唤物等涉及更复杂的多单位操作，则未在OpenAI当前版本的考虑范围内。
二、 网络架构与训练方式
网络架构架构局部如下图：
模型大图下载链接：https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/research-covers/openai-five/network-architecture.pdf
总的来看，大量信息通过连接(concatenate)与全连接层(dense)层进行综合，作为1024维的LSTM的输入。LSTM综合时序信息，并输出决策向量，再用决策向量解构出详细动作。
训练方式：
纯自我对弈训练。
随机化训练：随机初始状态（血量速度移动等）的训练，以增强泛化能力。
使用很高的γ=0.9997。γ为奖励衰减值，一般在其他环境中设置为0.98，0.998。
大量计算：128,000cpu+256GPU，能做到每天模拟玩180年的游戏。
奖励(reward)设计：
总体奖励：当前局面评估（塔的情况等），KDA（个人战绩），补兵表现等。
合作奖励：全队的表现作为自己奖励的一部分。
分路对线的奖励与惩罚：最开始分配一条路，前期发育时如果偏离就会惩罚。
三、 总结
用强化学习玩Dota2需要面对4个挑战：状态空间大，局面不完全可见（有视野限制），动作空间大，时间尺度大。
近期论文中提出的解决方案，大致有以下几个方向：
状态空间大：解决方法如先用World Models抽象，再进行决策。
局面不完全可见：一般认为需要进行一定的搜索，如AlphaGo的MCTS（蒙特卡洛树搜索）。
动作空间大：可以使用模仿学习(Imitation Learning)，或者与层次强化学习结合的方法。
时间尺度大：一般认为需要时间维度上的层次强化学习(Hierarchical Reinforcement Leanring)来解决这个问题。
而神奇的是，OpenAI没有使用上述任一方法，而仅仅使用高γ值的PPO基础算法，就解决了这些问题。这说明凭借非常大量的计算，强化学习的基础算法也能突破这些挑战。
OpenAI没有使用的WorldModels，MCTS，IL，HRL等方法，既是学术界研究的重点方向，也是OpenAI-Five潜在的提升空间。这些更高效的方法若被合理应用，可以加快模型的学习速度，增强模型的迁移能力，并帮助模型突破当前的限制。
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