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《DOTA2》的AI是如何打败顶级职业选手的？
　　而人类一般的反应速度是250毫秒，职业选手要更短一些。OpenAI在Dendi比赛结束之后有称，人工智能的实际反应和操作被限定在了人类合理范围以内。
　　可与此同时，另一个问题也接踵而至。在比赛间隙，OpenAI一侧透露人工智能仅仅训练SF中单有两周左右，如此短暂时间里OpenAI已经可以做到击败全球实力水平最高的职业选手，但与此同时，DeepMind的AlphaGo训练《星际争霸2》，却仅仅到了“学会遇到危险飞起基地”的水平。两者究竟有什么不同？
　　近几年来，人工智能得到了长足地进步和发展。现如今已经可以做到看、听、说、甚至学习生成文字、图像、声音，甚至打败围棋世界冠军。但这在人工智能领域中，依然被称作“狭义人工智能”——你可以赋予它某一个特定领域中远超于人类的能力，但它缺乏领域以外的合理执行力：即使AlphaGo学会了如何下围棋，但你无法让它陪你玩其他游戏，它无法应用现有经验带入新的尝试中，只能以不断试错的方式去学习。
　　以一个叫做《Montezuma's Revenge》的ATARI2600游戏为例，这款游戏中玩家需要控制角色，利用各种设施进行移动，并躲避移动的头骨，拿到过关钥匙。人类玩家可以从画面中瞬间识别目标和危险，但是让人工智能去尝试，它无法一眼将头骨视为阻止它过关的威胁只能通过无尽的试错，才能找到正确的通关方式。
　　为了让人工智能能够通过自我学习找到游戏目标，Universe尝试让人工智能去提取画面中的奖励机制。幸运的是，很多老游戏都在画面中有显示分数奖励，这使得人工智能终于能在一些游戏中主动寻求到游戏目标，并完成游戏。
　　虽然OpenAI训练《DOTA2》人工智能进行中单对抗只有两个星期，但并不意味着这样短的时间内人工智能就能读懂游戏。早在今年上半年，OpenAI项目组就开始让人工智能学习《DOTA2》，经过强化训练后，它在3月1日学会了用小黑放神牛的风筝，并在4月份开始对抗真人玩家。
　　《DOTA2》天梯玩家都有一个叫MMR的分数，这个分数一定程度上体现出玩家在团队PVP对战的实际水平，例如Arteezy是万分大神，Sumail8300分，dendi7300分。有数据显示，超过7500分的玩家数量仅占0.01%，有58%的玩家地狱3000分，15%的玩家低于1500分。进入5月份，人工智能已经能在真人对抗中迎战1500分的玩家了。
　　今年6月初，人工智能第一次击败了1500分玩家，并在月底把大部分3000分局的胜场掌握在自己手中。随着训练不断进行，人工智能终于在7月初勉强拿下了一场7500分局的胜利。7月底，才开始OpenAI口中的那“两个星期”的训练周期。
　　随着训练，人工智能的胜率变得越来越高
　　8月7日，人工智能依次以3:0、2:1和3:0分别击败了6200分的Blitz、8500分级的Pajkatt和8900分的CC&C。两天后，人工智能又击败了万分大神Arteezy，当时这些选手一致认为，Sumail能够找出击败它的方法。
　　在这几天当中，人工智能扔在不断自我学习和进化。8月9日，Sumail以2:1的分数战胜了人工智能，但一天以后，就吃了个0:6的大鸭蛋。
　　在这一阶段，一些奇招是可以打败人工智能的。Pajkatt赢得那场，他通过快速合成魔棒，并适当配合仙灵之火的瞬间回复方式，击败了人工智能。而经过高达1000场线上测试后，OpenAI发现了几个人工智能的漏洞：把兵线反复后拉到塔与塔之间，小兵清干净后人工智能会被塔砸死；毒球+风灵之纹可以在开局制造非常大的移速优势，并可以快速拿到一血；出门学一级影压，一些分的玩家可以通过短时间内的连续影压带走对方。
　　当然，OpenAI的训练绝非完全自主的，这些特殊战术在之后都被放入了人工智能的训练单当中。经过一定训练后，人工智能甚至在遇到信使勾引的情况下，合理判断是击杀还是放弃。在自我学习和人工补足的协同下，最终使我们在Ti现场亲眼目睹了那场比赛。
　　在战胜Dendi后，OpenAI表达了希望能在明年表演一场职业队伍VS人工智能的5V5比赛。当然，这场比赛的根基，才刚刚开始搭建。《DOTA2》每天有100万场公开匹配局，每局的录像都会在Valve服务器储存两个星期，OpenAI团队如今收集了超过580万场超过45分钟的高端局录像，让人工智能不断模仿和学习。
责任编辑：翊然
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“流血、流汗、流泪”这三个词经常出现在健身房的海报上，不过它们似乎看起来不那么适合电子竞技？电竞的确有泪有血——打输或打赢后留下的泪水，以及随着专业选手年龄增长不可避免的拉伤。出于好奇，我们问了各种电竞游戏选手一个简单的的问题——“他们会流汗吗？”虽然在《街头霸王》中被波动拳打中和百米赛跑没有可比性，在Dota2被杀和在橄榄球场上被一群150斤大汉针对的感觉也不一样，电子竞技和传统体育竞技依然有相同的地方——极度紧张的神经、炙热的赛场灯光，持续不断和一些设备摩擦（我是说手柄、街机摇杆、键盘），这些都可能让人流汗。大部分被采访的玩家不太愿意承认自己会出汗。不过其中有很多人倒是很愿意告诉采访者，他们知道有人会流很多汗。（Cody Sun）来自北美IMT战队（Immortals）的LOL选手Cody Sun对他的流汗情况直言不讳。“我的确经常在比赛里流汗，特别是在重要的比赛时或者游戏快结束的时候。”他说，“不过手心流汗不会影响发挥。”他的队友Eugene “Pobelter” Park（前任CLG中单）则说，有时候他会发冷。（Eugene Park）在比赛中，为了让电脑及时散热，冷空调会开的很大，所以有时候手会发冷。据Park所说，他手指僵硬问题导致了很多失误。希腊Dota2的Ad Finem队伍中的Verros “MaybeNextTime” Apostolos（简称MNT，有收菜哥之称），很乐意揭短：“虽然我不怎么出汗，不过我知道很多人出汗出得厉害。”LOL和Dota2不像一些竞技游戏那样需要持续接触手柄或摇杆，所以我们也和一些手柄游戏爱好者谈了下。《任天堂全明星大乱斗》玩家Jason “ANTi” Bates说他就算紧张也不会流汗，不过他说他的朋友Eric “Tyrant” Legesse的流汗情况非常厉害。（Eric “Tyrant” Legesse 左）“有时我想和他来一局，但他说现在不可以，”Bates说，“我问他为什么，他说他不想毁了他的T恤。”这听起来有点夸张，所以我们去问了Legesse。他证实了这一点。“我在游戏时感到的压力主要来自我留的汗太多了……”他在邮件里说，“有时候我出汗出得不得在一次比赛的时候换好几次衬衣，还要不停的喷除臭剂。”Legesse的手倒不怎么出汗——如果手汗太多，手柄会变得很脏，不过大部分专业玩家都有自己的应对办法。尽管手暖在竞技中一般被看作一种优势，不过手暖通常意味着容易出汗。据Bates所说，《任天堂全明星大乱斗》的传奇玩家Adam “Armada” Lindgren会在比赛中使用松香袋（防滑）。“松香袋很有用。可以减少你因为手被冻僵或者大量出汗导致的操作失误。”（提供了很多情报的Bates）Echo Fox战队主攻《使命召唤》的Jeremy “Neslo” Olsen说他也知道不少人出汗，而他自己“只出一点而已”。IMT的《虚荣》（Vainglory）队的两个队员称，腋窝出汗在手机竞技中很常见。在采访中，记者问了选手一些关于锻炼、健康和损伤防护的问题，以了解专业电竞选手是否关注他们在极端压力的比赛后的身体情况。“自从Xbox的手柄变大和操作移动变多之后，每天6到10小时的操作对手的伤害很大。”Olsen说，“在《使命召唤》中可能不明显，但在其他游戏，比如《反恐精英》中，手组织和腕关节挫伤变得越来越常见。”“和一些特定风格的人比赛让我有点疲惫”，Bates说，“当你和那种不接近你只在远处扔炸弹比赛时，会感到相当无聊。”“自从很多专业选手因伤退赛后，大家对损伤越来越关注了。”Apostolos（MNT）说，“我越来越关注自己的健康了……只是想想就觉得有点可怕。”（IMT《虚荣》队）《虚荣》（Vainglory）玩家Laurent “Aloh4” Ortega称，背痛和颈椎痛让他不得不服用消炎药。玩家们开始意识到即使他们的职业只需要一直坐着，但身体健康依旧会影响到他们的表现。“在大学里我是一个健身狂，所以生活方式还算健康。”《任天堂全明星大乱斗》玩家DaJuan “Shroomed” McDaniels说。而Legesse，我们最坦然承认自己的出汗问题被采访者，正在尝试通过打篮球、打棒球和跑步确保自己身体健康。电子竞技和传统运动的确有很大区别，但所有专业选手都要明白，身体情况会影响他们的表现……以及他们的表现，也会影响他们的身体。 附上一张休闲玩家的心情写照（当我在打黑魂的Boss的时候） 注：文中人名采用A“B”C格式，A C为真名， “B”为选手名 参考来源：图片来源：kotaku、Riot Esports、Vainglory Esports、Immortals、Twitter
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‘持续不断和一些设备摩擦（我是说手柄、街机摇杆、键盘）’你不解释还好，一解释，我就污了
游戏设计师学徒
引用 的话：‘持续不断和一些设备摩擦（我是说手柄、街机摇杆、键盘）’你不解释还好，一解释，我就污了（严肃认真脸）
最后一幅图出自电影《空前绝后满天飞》（Airplane!），主角是一名因心理障碍而无法继续飞行的空军飞行员，但在一次事故中（机长/副驾食物中毒...）被迫承担客机的着陆任务，能不流汗吗。。。
游戏设计师学徒
引用 的话：最后一幅图出自电影《空前绝后满天飞》（Airplane!），主角是一名因心理障碍而无法继续飞行的空军飞行员，但在一次事故中（机长/副驾食物中毒...）被迫承担客机的着陆任务，能不流汗吗。。。(是在说打黑魂boss的时候会流汗流成这样啦！)不过科普很赞！
游戏设计师学徒
引用 的话：久看电脑导致的颈椎酸痛，肩部肌肉僵硬，但因为工作的性质，却没有办法改善。但最近发现一个尚合元的颈椎枕，挺好用的?
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违法和不良信息举报邮箱：&&&&举报电话：[各种细节]国内的职业选手有多少能弄清楚dota2的各种设置？
平时一般看zhou的直播，大局观，技能释放切入时机什么的都能看出来巅峰期的影子。但是细节方面基本抠脚，拉鸟去野外商店不用快捷键用鼠标点说是为了防止被杀鸡还说的过去。买装备鼠标点，鸟从外面飞回来鼠标在右下角等半天点取出装备然后再运，完全不知道设置个快捷键点一下就可以完成所有操作，没快捷键也可以鼠标点一下右下角一个图标就完成，最不济也可以选中鸟按个y然后shift加t就可以了。他这样一直注意力在鸟上就算了，有时候还会突然分散注意力然后忘了鸟想起来时已经飞出去了然后还要浪费时间再来一次。ob的直播我基本都看过几眼，印象中这个细节貌似就奶子d做的不错，其他人都抠脚。当然这些人都是退役了的，但是那些跟他们同时代的没退役的人呢？是不是细节方面也这么抠脚？这还只是这个最简单的用鸟细节，控制台那些高级的就不说了，看直播可以发现这群人连dota2自带的稍微高级点的设置比如镜头位置编队都搞不清楚，这难道不是职业选手的基本功课吗？这群人当年是怎么拿的那么多冠军。。问题来了，现在的这批国内职业选手细节方面还是这么差吗？能把系统自带设置整明白吗？我看过rtz直播，各种细节几乎完美，虽然最近打比赛是个智障，但至少对线还是超一流。国内大部分的中单对线吃亏，这方面应该还是有一定影响的吧？
既然细节完美的人早早回家,那么细节有多少作用是不是值得商榷
熊第别人都退役了
[b]Reply to [pid=33002,1]Reply[/pid] Post by [uid=482025]空桑遗族[/uid] ( 22:51)[/b]但是你至少得承认rtz对线超一流吧？明明有一个明确的可以提高的地方为什么不做的更好呢？今天老鸡对线sumail有多劣你也看到了，细节方面的因素占多大比重呢？为什么不做的更好呢？
[b]Reply to [pid=33002,1]Reply[/pid] Post by [uid=3623590]林中无鸟[/uid] ( 22:53)[/b]是退役了呀，我看他直播多，肯定拿他举例子啊。重点不是他呀，只是一个引子。
这些人还因为是传统键位物品栏快捷键需要经常调整导致频繁bkb验货呢
不过burden早早退役也就没必要苛求了
他们都是打dota1过来的，很多东西习惯了很难改。正常来说QWER键位绝对比传统键位更合理一点吧？传统键位卡尔的y,敌法的b不远？
职业选手还不是一群传统键位的，我也是传统键位。很多设置的确使用了可能会更好那么一点点，但是说实话，最多也就是锦上添花，并不是很重要。至于你吹的国外细节好，9000哥叼并不因为这些细节，rtz有这些细节然而整天被人嘲讽坑货，你举的例子都说明了这些细节不是决定性的因素啊。
[b]Reply to [pid=33002,1]Reply[/pid] Post by [uid=]坂井泉水z[/uid] ( 22:55)[/b]占不了多大比重。老鸡本来就没人吹他对线很强，中国对线强的有巅峰时期的430，cty,maybe,
你举例的这些细节有用，但没大用。
你说得这个至少年轻一代的选手应该都能做到吧。老一辈的还是别管他们了，很快就有人出来教育你他们是说不得的。
求楼主科普下 有切屏的快捷键吗
还有买装备的快捷键
[b]Reply to [pid=33002,1]Reply[/pid] Post by [uid=]Lionelonaldo[/uid] ( 22:59)[/b]是的，这也是一个细节。但是rtz，sumail这些对线怪物也是传统键位，但是印象中貌似很少验货。qwer好处最重要的一个就是改建不用每次都改bkb跳刀之类的都可以固定一个最常用的按键。我改qwer之后打了几天乱战先锋然后打匹配差不多一个月就适应了。
反正我用鸟，从来是点一下那个按钮
[b]Reply to [pid=33002,1]Reply[/pid] Post by [uid=427312]雨落孤城[/uid] ( 23:03)[/b]我现在手机上的，不好说清楚。镜头就跟编队设置差不多，系统会自动记住的。你问的问题，你打开设置面板每个选项都看一遍，然后配合试玩模式最多五分钟就可以搞明白。
[b]Reply to [pid=33002,1]Reply[/pid] Post by [uid=]清粥1202[/uid] ( 23:02)[/b]不管作用大小，你也说了有用。既然有用为什么不做好？这些细节需要付出多少努力？我觉得并不多吧，不至于完全没时间吧？现在冠军奖金接近九百万美元，难道不值得稍微花费一点精力在一个明确的问题上提高那么一点吗？
楼主说的很有感触，像以前合大魔棒，烦得一逼！玩2以后舒服！还有鸟里物品的摆放顺序，也是有将就的。就像以前玩wow的jjc，全按键，鼠标根本点不过来。都是一瞬间的事
[b]Reply to [pid=33002,1]Reply[/pid] Post by [uid=]坂井泉水z[/uid] ( 23:12)[/b]家长老师看学生不是一个道理嘛，现在学历那么重要，为什么不肯再多学一点点[s:ac:愁]但是我觉得能接受这个道理的人不多。。。
[b]Reply to [pid=33002,1]Reply[/pid] Post by [uid=5294674]cc3753547[/uid] ( 23:14)[/b]是的。现在系统设置越来越强大，越来越方便，就怕这群人不上心研究。赢了还好，输了就有一种输在起跑线上的感觉。
这帮解说我想吐槽一下英雄死了 看读秒那里有框就能买 没有就不能买每次他们都是先点英雄 鼠标移到下面 然后大呼 买不活。。
[b]Reply to [pid=33002,1]Reply[/pid] Post by [uid=482025]空桑遗族[/uid] ( 22:51)[/b]同等水平的队伍肯定是细节更好的赢面更大苏美尔当年强不就是强在对线被抓不掉钱嘛
[s:ac:汗]会有人告诉你 没用的 然而实际上百分之八十的人没完整的看过 游戏里面的设置选项 第一次进游戏 不会去调键位与图像设置偶尔看直播 一个功能弹幕说了怎么弄 还要找半天 你让他们会用这个是不是有点难dota2 的AI是如何打败顶级职业选手的；5v5离我们还有多远？
看了今年ti的朋友们都知道Dendi在今年ti的舞台上和AI中路solo影魔中败北，比赛的结局可能在不少人的意料之中，毕竟这是一场敢于在全球直播中表演的中单对决，只有足以匹敌职业选手水平的AI，才能站在这个全球DOTA2玩家共同瞩目的舞台正中；但整个比赛过程，几乎出乎了所有玩家和职业选手的意料：由人工智能操控的SF并非完全依靠绝对精准的数值计算，而是有所取舍地掌握并运用了拉扯兵线、吸引/取消仇恨、越兵线压制、打断大药，甚至骗补刀消耗这些游戏中的技巧。
前段时间我们知道在机器人AlphaGo击败人类职业围棋选手、战胜围棋世界冠军，其实当时在ti的舞台上也曾想过这种可能，但毕竟dota需要计算的东西太多和围棋并不一样，当Dendi败下阵来时我其实是意外的，那么我们来看看AI是如何击败顶级职业选手Dendi的。
中单第二局，上一把输掉的Dendi在出兵后选择故意放兵，用进塔策略快速消耗第一波小兵，从而把第二波兵控制在己方坡上的策略，同时也在试探这个人工智能会如何应对。而卡兵出门的人工智能在第一波地方小兵进入一塔视野范围之后，第一时间选择放兵阻止对方进塔。虽然这一举动没能成功阻止Dendi的妙招，但人工智能依然依靠操作和意识，将第二波小兵留在了优势地形，并一步步积累优势，赢得了这场人与人工智能比赛的胜利。这个名叫OPEN AI的超级人工智能的实际表现，征服了众多玩家和职业选手。
而在OPEN AI击败了Dendi之后，马斯克在推特上这样说道：“OpenAI第一次在电竞比赛上完胜世界顶级选手，这可比象棋围棋复杂多了”。OpenAI这家非盈利性质的人工智能研究公司成立于2015年，而埃隆o马斯克是正是它的联席主席之一。
在2016年12月，OpenAI发布了一个名叫“Universe”的AGI测试训练平台，这个平台的最终目的，是让人工智能像人一样使用计算机。在类型众多、数量庞大的测试项目中，游戏占了相当一个比重，从ATARI2600到近年的网页游戏，甚至其中还包括我们人人都熟知的《GTA5》。
但回到Ti7上的中单SF对决，一些对这个AI的评价依然抱有争议：人工智能与职业选手获取信息的方式、量级是否相等？人工智能的反应速度、实际操作是否被限制在于人类相同的范围以内？
逐步走向成熟的DOTA2人工智能
虽然OpenAI训练《DOTA2》人工智能进行中单对抗只有两个星期，但并不意味着这样短的时间内人工智能就能读懂游戏。早在今年上半年，OpenAI项目组就开始让人工智能学习《DOTA2》，经过强化训练后，它在3月1日学会了用小黑放神牛的风筝，并在4月份开始对抗真人玩家。
《DOTA2》天梯玩家都有一个叫MMR的分数，这个分数一定程度上体现出玩家在团队PVP对战的实际水平，例如Arteezy是万分大神，Sumail8300分，dendi7300分。有数据显示，超过7500分的玩家数量仅占0.01%，有58%的玩家地狱3000分，15%的玩家低于1500分。进入5月份，人工智能已经能在真人对抗中迎战1500分的玩家了。
今年6月初，人工智能第一次击败了1500分玩家，并在月底把大部分3000分局的胜场掌握在自己手中。随着训练不断进行，人工智能终于在7月初勉强拿下了一场7500分局的胜利。7月底，才开始OpenAI口中的那“两个星期”的训练周期。
8月7日，人工智能依次以3:0、2:1和3:0分别击败了6200分的Blitz、8500分级的Pajkatt和8900分的CC&C。两天后，人工智能又击败了万分大神Arteezy，当时这些选手一致认为，Sumail能够找出击败它的方法。
在这几天当中，人工智能扔在不断自我学习和进化。8月9日，Sumail以2:1的分数战胜了人工智能，但一天以后，就吃了个0:6的大鸭蛋。
在这一阶段，一些奇招是可以打败人工智能的。Pajkatt赢得那场，他通过快速合成魔棒，并适当配合仙灵之火的瞬间回复方式，击败了人工智能。而经过高达1000场线上测试后，OpenAI发现了几个人工智能的漏洞：把兵线反复后拉到塔与塔之间，小兵清干净后人工智能会被塔砸死；毒球+魂泪可以在开局制造非常大的移速优势，并可以快速拿到一血；出门学一级影压，一些分的玩家可以通过短时间内的连续影压带走对方。
当然，OpenAI的训练绝非完全自主的，这些特殊战术在之后都被放入了人工智能的训练单当中。经过一定训练后，人工智能甚至在遇到信使勾引的情况下，合理判断是击杀还是放弃。在自我学习和人工补足的协同下，最终使我们在Ti现场亲眼目睹了那场比赛。
5V5还有多远？
在战胜Dendi后，OpenAI表达了希望能在明年表演一场职业队伍VS人工智能的5V5比赛。当然，这场比赛的根基，才刚刚开始搭建。《DOTA2》每天有100万场公开匹配局，每局的录像都会在Valve服务器储存两个星期，OpenAI团队如今收集了超过580万场超过45分钟的高端局录像，让人工智能不断模仿和学习。
来源：游民星空
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