機器之心報道，編輯：小洲、澤南。
Dota 2 的人工智能擊敗人類，是 AI 界的一次裏程碑事件。2019 年 4 月，OpenAI 提出的 AI 智能體「OpenAI Five」擊敗 OG 成為了第一個在電競遊戲中擊敗世界冠軍的 AI 系統。
作為一款 MOBA（多人線上戰術競技）遊戲，Dota 2 不僅人氣很高，還對人工智能，特別是強化學習系統的研究提出了很多挑戰，例如遊戲時間跨度長，資訊不完善及高度復雜，連續的狀態動作空間。所有這些問題，對於功能完善的 AI 系統在真實世界中的套用至關重要。
既然遊戲是訓練 AI 的好環境，那自然就會有不少科技公司前來嘗試，除了 OpenAI 以外，這些年裏我們還看到過很多的遊戲 AI 專案，如 DeepMind 打星際爭霸、騰訊王者榮耀的「絕悟」、快手的鬥地主 AI。
不過兩天前剛剛開源的一個 AI 專案是我們萬萬沒想到的，小破站 Bilibili 竟然開源了一個強化學習訓練的 Dota2 影魔 solo 智能體。
B 站這個專案叫 Last Order Dota2 Solo AI，雖然並非原創性的遊戲 AI 研究，且當前只有 65 個 star 量，但我們還是想感嘆一句：出息了啊！
專案連結：https:// github.com/bilibili/Las tOrder-Dota2
Last Order Dota2 Solo AI
看介紹，該開源庫由 B 站的團隊成員 Terry-Mao、LiuShuai 參考 OpenAI Five 的研究貢獻。
該庫提供一個由強化學習訓練出的 Dota2 影魔 solo 智能體，可以透過自我對戰的訓練方式訓練，從隨機動作開始學習復雜的策略。而玩家也可以透過執行該專案與智能體進行影魔 solo 對戰。
玩過 Dota2 的玩家都知道，影魔 solo 有一定的限制，如不能使用眼淚、魔瓶。所以在和該智能體對戰時也有以下限制：
在專案中，開發成員還詳細介紹了執行該專案的環境需求，看起來並不復雜：需要安裝 python3.8、依賴庫後，在管理員模式執行的 powershell 進入專案根目錄。執行下面命令即可啟動遊戲：
python .\play_with_human_local.py
後面根據專案介紹中的流程建立比賽房間就可以與 AI solo。
在專案最後，開發團隊也列出了專案的參考資料，包括 OpenAI 的 Dota2 AI 研究【Dota 2 with Large Scale Deep Reinforcement Learning】、一個開源專案 DotaService 以及 Valve 開發者社區的 Dota Bot 指令碼，感興趣的讀者可以自行檢視。
參考連結：https:// arxiv.org/abs/1912.0668 0
https:// github.com/TimZaman/dot aservice
https:// developer.valvesoftware.com /wiki/Dota_Bot_Scripting
