在训练中，OpenAI 团队使用了奖惩机制来定义每名英雄获得的“得分”：补刀和破塔等行为被视为奖励，而死亡被视为惩罚。

有意思的是，在 GitHub 开源的奖励机制文档中，*死对方英雄的比重是-0.6，这是因为“击*”所得到的金钱和经验会增加很多分数，为了平衡“击*”带来的奖励，故而将其行为本身设为“惩罚”，降低其带来的分数收益，防止 AI 过分追求击*。

图丨AI系统计算个人奖励比重

以上的种种机制不仅印证了 Dota 2 的本质是“推塔”，而不是“击*”，更重要的是向我们展现了一个理智的决策机制，是如何进行短期利益和长期利益之间的博弈的。

本质上讲，通过强化学习训练的AI系统是在不断寻找和计算一个“最优解”，可以是局部最优，亦或是全局最优。而比赛中的细节显示，AI系统的确会放弃当下的利益，转而为局势和整体发展着想。

因此 OpenAI 认为，“我们的系统确实在向着长远的方向优化。”

纵观全局，AI 系统展现的战术成长、沟通、协调和取舍可以简单地概括为“为达最终目标的长期规划”。无论是 OpenAI Five 之于 Dota 2，还是 DeepMind Alpha Go之于围棋，人工智能都做出了一些人类难以理解的举动，其中不乏完全没有意义和必要的操作，这归根结底是从零开始学习的结果，AI 系统仍然在摸索并逐步完善。不过事实已经证明，无数个类似的举动最终带来了胜利，也启发了人类。

国外解说 Purge 和 Pixel 在比赛中多次提到，人类选手可以从 AI 身上学到很多技巧，比如仇恨分担和转移。这也是 OpenAI 系统的正确使用方式，人类目前对AI 系统的套路和策略并不了解，相信在多次练习和对战中，人类对抗 AI 的能力一定会有所提高。这反过来也可以用来提升人类玩家的水平。

正如 OpenAI 联合创始人兼 CTO Greg Brockman 所说，因为 OpenAI 背后也是人类智慧的结晶，“无论结果如何，胜利（受益）的一方都是人类。”