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IT之家 2 月 6 日消息，OpenAI 的自然语言处理模型 ChatGPT 于去年 11 月推出，现正风靡全球。该工具采用聊天机器人的形式，以对话的方式回答问题，帮助人们生成代码和各种类型的内容。

ChatGPT 在后者方面做得非常好，以至于一些学生完全依赖该工具来撰写论文并将其作为自己的论文发表。这导致美国的许多公立学校系统完全禁止该工具。尽管如此，OpenAI 首席技术官 Mira Murati 认为学校不应该禁止 ChatGPT，因为她认为该工具实际上有益于学生的学习。

Murati 在接受 Time 采访时表示，ChatGPT 有可能彻底改变我们的学习方式。“每个人都有不同的背景、学习方式，而且每个人都在接受基本相同的课程，”她说。“借助 ChatGPT 等工具，你可以无休止地与模型对话，以适合你理解水平的方式理解概念。它具有帮助我们进行个性化教育的巨大潜力。”

IT之家了解到，当被问及她对学校禁止 ChatGPT 的反应时，Murati 表示，当他们开发此类技术时，目标是具有高可靠性的通用智能和通用能力。“但是当你面向尽可能多的具有不同背景和领域专业知识的人开放它时，你肯定会对他们使用该技术所做的各种事情感到惊讶，无论是在积极方面还是在消极方面，” 她解释道。

Murati 补充说，有必要对人工智能 (AI) 进行监管，因为她认为这可能会被不良行为者滥用或使用。她接着说，虽然 OpenAI 和其他类似公司以可控和负责任的方式向公众介绍此类技术很重要，但他们需要监管机构、政策制定者和政府的帮助，以确保人工智能得到正确使用。

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2. 从 4 月 18 日到 21 日，OpenAI 将开放一个专门的竞技场，人类在该平台既可以与 AI 组队，也可以组队与 AI 对抗。该测试将回答一个重要的研究问题――目前的 OpenAI Five 在多大程度上可以帮助队友或以其他方式被战胜。OpenAI Five 可能是有史以来最大规模的人类可以有意识的与之交互的深度强化学习的超强智能体（与 OpenAI Five 比赛的网址：https://arena.openai.com/）。

图丨自去年在国际邀请赛输掉比赛以来，OpenAI Five 与半职业队伍 Lithium 和职业队伍 SG esports, Alliance, OG 的交手记录（来源：OpenAI ）

为什么选择Dota 游戏？

OpenAI Five 项目本身是为了以解决现有深度强化学习算法无法解决的问题，为实现这一目标，需要大幅提高 OpenAI Five 的能力。OpenAI 本期望于分层强化学习等复杂的算法，但后来发现：解决这一问题的最基本需求是计算规模。实现和利用这种规模并不容易，本项目的大量努力都耗费于此。

为了构建OpenAI Five，OpenAI 创建了一个名为Rapid 的系统，以前所未有的规模运行 PPO（Proximal Policy Optimization，临近决策优化）。结果超出预期，OpenAI 制造出了最顶级的 Dota 人工智能，没有触及任何基本的性能限制。

当今强化学习算法的强大能力是以大量经验为代价的，这对游戏或模拟环境之外即真实环境来说，是不切实际的。不过这种限制可能没有听起来那么糟糕――例如，OpenAI 使用 Rapid 系统来模拟控制机械臂灵活躲避障碍物，在真实环境的机械臂上也能成功执行。但是 OpenAI 认为减少经验量是强化学习的下一个挑战。

OpenAI Five 宣布“退休”，但已取得的进展和技术的进步将继续推动未来的工作。OpenAI 认为 Dota 对于强化学习发展来说比目前已有的标准环境更具有内在的趣味性和难度（不过目前已经没那么困难了）。

图丨OpenAI Five 将世界视为大量编码的数值。它使用相同的学习代码，无论这些数字代表 Dota 游戏中的状态（约 20,000 个数值）或机械臂（约 200 个数值）的状态（来源：OpenAI ）

上周六OpenAI Five 的胜利与 2018 年的国际邀请赛的失败相比，有一个重大变化：训练计算量增加了 8 倍。

在项目的早期阶段，OpenAI 已经通过提高训练计算规模来推动增强模型。但是在那场比赛之后，OpenAI 已经将项目的绝大部分计算资源用于训练单一的 OpenAI Five 模型。因此，OpenAI 采用了可用的唯一方式增加了计算规模：增加训练时长。

图丨 OpenAI Five 的 TrueSkill 评分系统。随着训练时间延长，竖线划分了主要的系统变化（转向单一信使（courier）；将 LSTM 隐层大小增加到 4096；升级到版本 7.20 和 7.21；以及开始学习买活 (buypack)）。该图大致是线性的，这意味着 OpenAI Five 从延长训练时间中不断受益（注意这是一个对数 - 对数图，因为 x 轴是计算力的对数，而 TrueSkill 评分大致相当于指数增长）。这个图表评估了最终游戏规则（1 个信使，补丁 7.21 等等）上的所有 AI――即使是在旧游戏标准上训练的 AI。图像上的陡坡表明 OpenAI Five 适应了这种变化；这种变化说明评估可能对之前的版本不公平（来源：OpenAI ）

总的来说，当前版本的OpenAI Five 已经消耗了 800 petaflop / s-days（1 petaflop / s 是每秒 1015 次浮点数运算，1 petaflop / s-days 相当于一天执行了 1020 次浮点数运算）的计算规模，共训练 10 个月，经历约 45000 年的 Dota 模拟对局时长（自上届国际邀请赛开始则是一个半月，总对局时长约 10000 年），平均每天 250 年的模拟对局。OpenAI Five 的最终版本与去年的 TI 版本相比，胜率为 99.9％。

尽管模型大小和游戏规则发生了变化（包括一些相当大的游戏补丁更新和新实现的功能），但目前版本的OpenAI Five 自 2018 年 6 月以来一直在不断训练。每次变化时，OpenAI 都能够将模型迁移至新环境并继续训练――而这种迁移学习对于其他领域的强化学习模型来说仍然非常有挑战。这应该是强化学习智能体第一次使用如此长的训练时间。

为了使这种迁移奏效，OpenAI 利用“手术工具包”（OpenAI 迁移参数的工具），甚至可以适应跨越重大架构变化。

另外，英雄数量从5 增大到 18 后，训练速度几乎没有下降。OpenAI 假设增加更多英雄也不会影响训练速度，在 2018 年的 Dota 国际邀请赛之后，OpenAI 投入了大量精力来整合新的英雄。

OpenAI 花了几个星期的时间训练增大到 25 个英雄的英雄池，将这些英雄训练到大约 5000 MMR（匹配分级，该水平相当于大约 95％的 Dota 玩家）。尽管模型还在进步，但模型的学习速度还不够快，无法在总决赛之前达到职业水平。OpenAI 尚未发现原因，他们假设模型容量不足或者需要更好的匹配扩展的英雄池，或者需要更多的训练时间让新英雄赶上老英雄。想象一下，当人类精通老英雄之后，人类学习新英雄的难度是多么大！

OpenAI 相信这些问题从根本上是可以解决的。总决赛版本有 17 位英雄上场，相比上届比赛，删除了巫妖，因为他的能力在 Dota 版本 7.20 中发生了显著变化。

（来源：OpenAI ）

在大赛期间，展示了一场 OpenAI Five 与人类组队的对局。这场比赛一边是 Blitz 和 Sheever 以及由 OpenAI Five 控制的 3 个 AI，另一边则是 ODPixel 和 Capitalist 和 3 个 AI。

OpenAI Five 与人类合作的能力为人类与未来人工智能互动的提供了一个值得期待的场景，即人工智能系统与人类协作并增强人类体验。几位参与人机组队对局的选手报告说，他们感受到了 AI 队友的支撑，他们从与这些先进的 AI 系统中学到了很多东西，而且就整局比赛来说也是一种有趣的体验。

请注意，这相当于一种零样本（zero-shot）迁移学习――训练时对局双方均为 AI 控制，但却可以泛化（generalize）在与人类组队协作的场景上。事实上，OpenAI 考虑举办 AI 与人类协作的比赛，本以为需要为此专门训练。

下一步：“竞技场”解密

OpenAI 推出了 OpenAI Five “竞技场”（https://arena.openai.com/），于 4 月 18 日星期四太平洋标准时间下午 6 点开放，并于 4 月 21 日星期日太平洋标准时间晚上 11:59 关闭。

作为一项开放实验，这个允许任何人在对抗或者合作模式下与 OpenAI Five 对局游戏。OpenAI 的 1v1 机器人可以通过聪明的策略来利用 ; 但不知道 OpenAI Five 在多大程度上也是如此，OpenAI 期待玩家社区能够帮助找到答案。

（来源：OpenAI ）

接下来，OpenAI 在审查 OpenAI Five Arena 的结果之后，将发布对 OpenAI Five 的更多技术分析。

之后，OpenAI 将继续使用 OpenAI 中的 Dota 2 环境，这一环境给强化学习带来大量的进展，Dota 2 将继续帮助推进可行的方案――无论是通过较少的数据还是真正的人类-AI 合作实现更大的突破。

-End-

编辑：李根

参考：

https://openai.com/blog/how-to-train-your-openai-five/

OpenAI 的ChatGPT正带来巨大影响，其本质是什么？

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近来十分火热的ChatGPT在一次次惊艳体验者的同时，也引发了大众多方面的思考。其中一个问题就是：OpenAI的出现是否意味着人类社会已经步入了人工智能时代。

OpenAI创始人山姆・阿尔特曼 (Sam Altman)指出ChatGPT仍处于非常早期的阶段，人们对于什么时候实现通用人工智能（AGI)还未达成共识，其发展将是一个‘缓慢起飞’的过程。但这并不能阻挡人们对于OpenAI在各领域被广泛运用的狂热想象。

先不谈OpenAI在科技圈以及股市上引起的振荡，结合目前人工智能技术发展趋势，未来几年将是人工智能相关产业蓬勃发展的时间，OpenAI必然会走进千家万户，必然在各方面各领域各场景被广泛应用。同样，人工智能模型的后起之秀必然层出不穷，你追我赶，使得人工智能产业更加多元化，更加精细化、专业化，应用场景更加现实具体。随后，元宇宙、VR、AR等技术也将迎来新一轮的突破。

在未来我们可能看到的场景包括但不限于：和人工智能虚拟人吵架，谈恋爱；每个人都拥有个人数据终端充当智能管家；学生将选择跟随人工智能学习基础知识；人工智能介质（机器人）技术将迎来高速增长，服务型和工业型机器人公司成为资本追捧的热门。

总之，以人工智能为核心的技术产业将迎来大爆发。人们的生活也将受到一次巨大改变。

当这种技术上的量变不断累积时，总有一天人类社会将迎来某个节点，而也许这个节点就意味着人类真正的步入了人工智能时代。那么这个节点会是什么呢？

・人工智能与互联网：在人工智能发展的历程中，互联网是不得不提的重要部分。互联网的本质是将信息互联，每个节点都代表着一个独立的信息主体，被输入信息的同时也在输出信息，互联网就是将所有个体连接的纽带，因此产生了大数据。而大数据又催生了人工智能，因为人工智能的发展，必然离不开对以人为主体的对象的探索，因此人工智能发展的源泉以及必要条件之一，必然是互联网的发展。反过来，人工智能在未来也同样能成为互联网中的一个相对独立的个体，不断丰富互联网的内容。

・人工智能与云服务：云服务的核心是将个体信息突破设备和场景的限制。比如人工智能在未来借助于云服务，将突破服务场景限制，在家中，在路上，在办公室都能无缝衔接，在不同设备上也能完美适应。我们也许可以畅想一下这个场景：在家中，人工智能可以在任何一台手边的智能设备中被唤醒；在路上，人工智能可以在车里一边帮你自动规划路线，一边监控家中安全；在公司里，人工智能能接入企业人工智能系统，将你的工作安排得井井有条。在家中，人工智能较为重要的载体是机器人以及个人终端，在路上则是车载人工智能，在办公室则是企业人工智能。其中个人终端型人工智能将贯彻所有场景。在未来，人工智能也许将不会单独出现，而是变为“人工智能系统”，而这一切的实现必然需要云技术的发展。

・人工智能与手机：目前，手机，电脑等终端是承载人工智能的主要途径，但是手机等设备对于现实的影响局限于声音和文字，人机交互方式较为单一。而技术发展的必然趋势是，人工智能的载体需要更大程度的影响现实，因此人工智能机器人成为必然选择，然而并不是说手机将会被淘汰，而是手机的统治地位不再，一些更专业、更细分化的智能终端受到追捧，比如智能眼镜，游戏设备，智能服装，智能搭载模块等。

・智能模块：随着人工智能技术的发展，是否有可能出现所谓的智能模块：将某一方面的智能高度集中化、专业化，比如数学智能，数据分析智能，图像分析智能是否有可能成为一个独立的模块出现，机器人或者智能终端只需搭载这些模块就能快速实现丰富的功能，不同智能模块之间的组合也许会成为一种学问。

人类发明了电脑以及随后智能手机的普及，意味着人类社会步入了互联网时代。而如今，人类步入人工智能时代的标志很大概率是人工智能系统的出现。

另一个层面，人工智能发展到一定高度，随后必然是对人的本质人性的深入探索，因为只有深入的了解人性，才能突破人工智能的技术壁垒，也就是情感，自我等层面的理解。此时也意味着人工智能的发展迎来成熟与平衡。可以预见的是，在未来，人工智能为核心的机器人必然是对人类影响最大的发明之一。

因此，这个真正的节点是否存在，以及何时将会到来，还需要我们继续思考。