为什么 Dota 里大家喜欢杀影魔？
Dota 2 的人工智能击败人类，是 AI 界的一次里程碑事件。2019 年 4 月，OpenAI 提出的 AI 智能体「OpenAI Five」击败 OG 成为了第一个在电竞游戏中击败世界冠军的 AI 系统。
作为一款 MOBA（多人在线战术竞技）游戏，Dota 2 不仅人气很高，还对人工智能，特别是强化学习系统的研究提出了很多挑战，例如游戏时间跨度长whatsapp网页版，信息不完善及高度复杂，连续的状态动作空间。所有这些问题，对于功能完善的 AI 系统在真实世界中的应用至关重要。
既然游戏是训练 AI 的好环境，那自然就会有不少科技公司前来尝试，除了 OpenAI 以外，这些年里我们还看到过很多的游戏 AI 项目，如 DeepMind 打星际争霸、腾讯王者荣耀的「绝悟」、快手的斗地主 AI。
不过两天前刚刚开源的一个 AI 项目是我们万万没想到的，小破站 Bilibili 竟然开源了一个强化学习训练的 Dota2 影魔 solo 智能体。
B 站这个项目叫 Last Order Dota2 Solo AI，虽然并非原创性的游戏 AI 研究，且当前只有 65 个 star 量，但我们还是想感叹一句：出息了啊！
项目链接：https://github.com/bilibili/LastOrder-Dota2
Last Order Dota2 Solo AI
看介绍whatsapp登录，该开源库由 B 站的团队成员 Terry-Mao、LiuShuai 参考 OpenAI Five 的研究贡献。
该库提供一个由强化学习训练出的 Dota2 影魔 solo 智能体，可以通过自我对战的训练方式训练，从随机动作开始学习复杂的策略。而玩家也可以通过执行该项目与智能体进行影魔 solo 对战。
玩过 Dota2 的玩家都知道，影魔 solo 有一定的限制，如不能使用眼泪、魔瓶。所以在和该智能体对战时也有以下限制：
在项目中，开发成员还详细介绍了执行该项目的环境需求，看起来并不复杂：需要安装 python3.8、依赖库后，在管理员模式运行的 powershell 进入项目根目录。执行下面命令即可启动游戏：
python .\play_with_human_local.py后面根据项目介绍中的流程创建比赛房间就可以与 AI solo。
在项目最后，开发团队也列出了项目的参考资料whatsapp网页版，包括 OpenAI 的 Dota2 AI 研究《Dota 2 with Large Scale Deep Reinforcement Learning》、一个开源项目 DotaService 以及 Valve 开发者社区的 Dota Bot 脚本，感兴趣的读者可以自行查看。
参考链接：
https://arxiv.org/abs/1912.06680
https://github.com/TimZaman/dotaservice
https://developer.valvesoftware.com/wiki/Dota_Bot_Scripting
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