dota ai最强阵容，dota2 ai难度 新手

苍飞寺夏衣文根

量子比特出品| 公众号QbitAI

GG。

一切都随着这两声人类的哭声而结束。

OpenAI 开发的人工智能团队在5v5 Dota2 黑队比赛中首次击败了人类玩家团队。

这确实是一个开创性的事件。

能够参加这场团战的AI被称为OpenAI Five，它是OpenAI的最新研发成果。

OpenAI 5 完全通过自玩学会了如何玩Dota 2，据说每天的战斗量相当于人类180 年。 256 个GPU 和128,000 个CPU 的令人印象深刻的硬件消耗也应该是一个记录。

人类是否再次陷入彻底崩溃？显然，Dota2团战AI想要击败人类绝非易事。

为了提供最完整的分析，我们将其分为三个部分。

第1部分：OpenAI 5有多强大？第2部分：现在可以参加TI的专业团队了吗？第3部分：AI的某一天，人类180年的生命开始了。

Dota 2云顶之弈AI到底有多强，可能真的超乎你的想象。让我详细解释一下。

有价值的团队游戏

团战需要结合使用技能、装备和走位，最大限度地对敌方英雄造成伤害，同时避免己方英雄受到损失。

我们来看看实战吧。

这是一波保卫高地的AI战斗。当时人类队伍的装备和水平都比较高。五名人类玩家随即聚集在一起，准备强行摧毁这座塔。

两人第一次接触的时候，AI只有一名23级的英雄，但人类队伍的24级巫妖率先进攻，并使用“阿索斯之杖”攻击AI的23级巫妖，已经被锁定。到位。

接下来，AI Rich向自己释放了“EUL圣杖”，这个技能可以让他被龙卷风吞没，暂时变得无敌。通过这一举动，人工智能的目的是控制人类团队，并为队友追赶赢得时间。

甚至在那之后，AI富豪将人类队伍拖向了更高的地步，引爆了人类玩家的信心。其他人工智能英雄开始从后面超越人类队伍。

处于劣势的AI冰女（水晶室女）先是对人类队伍的劣势狙击手使用了「闪光匕首」，然后使用「冰之禁制」击败了狙击手。然后使用黑王之杖，最后施放冰冻领域法术召唤冰晶开始轰击。

人类小队因AI冰女释放的“寒地”和AI蝰蛇释放的“冥界之毒”而被迫解散。如此一来，人工智能枪将能够在安全距离内发动远程攻击。

在重创和人群控制攻击下，人类火枪手和冰女试图撤退，但最终却被杀死。随后，失去视力的AI冰女使用“冰霜新星”杀死了人类巫妖。

随后，AI冰女并没有放弃，闪现追击人类仅存的最后一个英雄死灵法师，但冻结对手后，AI冰女没有技能可使用，得以追踪到死灵法师。无奈只能放弃。

最后一波团战中，AI以2-4击败人类选手，成功卫冕球队。

阴谋

当人类主角遇到无法击败的敌人时，他试图躲进森林逃跑，但无济于事。即使AI英雄失去了视力，我们也会追着他深入森林找到并杀死他。

看到AI的剩余生命值，人类玩家会忍不住去追它，但要小心，因为其他AI英雄会来抓他们。人类玩家不仅没能收集到人头，还失去了生命。

特别值得注意的一点是，AI还学会了“先擒贼先擒王”，不惜使用多重强力招式，只为确保击败最高等级的敌方英雄。做。

另外，AI英雄会牺牲自己，将人类玩家从地势较高的地方引诱出来，确保其他队员能够推塔前进。

也就是说，OpenAI五号能够团队配合、gank，而且足智多谋、狡猾。

事实上，根据官方的说法，OpenAI 5在选择攻击目标方面已经达到了专业水平，但其补兵能力仍然不足。

可以去TI和职业选手一起比赛吗？在回答这个问题之前，我们首先要澄清一个事实。 OpenAI Five目前击败的对手并不是人类顶尖专家。

两军之间的战斗大约在两个月前开始。目前，OpenAI Five 正在与五个人类团队竞争：

1.最强OpenAI员工团队：MMR匹配分数2500

2.最强观众队伍：MMR 4000-6000

3、阀门员工团队：MMR 2500-4000

4. 业余团队：MMR 4200 带团队训练

5. 半专业团队：MMR 5500 带团队培训

4 月23 日，OpenAI Five 首次超越了脚本的基线版本。他们在5 月15 日以1:1 赢得了第1 队的比赛，并在6 月6 日对阵第1、2 和3 队的比赛中获胜。

我们可以看到OpenAI 5正在取得进展。该AI 与4 队和5 队进行了一场非正式比赛。我们没有赢，但我们赢了前三场比赛中的两场。

与人类玩家相比，OpenAI Five平均每分钟可以执行150到170次操作，平均反应时间为80毫秒，明显快于人类。

不过，这些都不是决定5对5胜负的关键因素。

OpenAI还总结了OpenAI 5的一些特点。

他一次次牺牲自己的优势路（凶暴军团上路，光明军团下路）来控制敌方优势路，将战斗变成对手难以防守的一方。到。从游戏早期到中期的过渡比你的对手更快。操作方法：（1）多次成功gank人类玩家（2）在敌人聚集之前组队拿下塔。还有一些非主流的演奏风格。比如前期给辅助英雄送金钱和经验值。 OpenAI Five的优先级可以让伤害值更快地增加，并帮助您在团战等中获胜。但确实，这么强的球队不能只和业余球员比赛。

OpenAI表示，计划在8月份参加DotA 2的顶级赛事TI，寻找顶级职业队伍进行比赛，并且还将在7月底直播与职业队伍的比赛。

当然，OpenAI Five中的英雄还不是全部可用，在与职业选手对战时，双方只能从有限的英雄中进行选择。

目前还不清楚到时候会有多少“有限英雄”，但这也指出了一个非常重要的问题。 OpenAI Five 目前的能力不足以玩人类版的DotA 2。

那么AI玩的DotA 2和人类版本之间做了哪些简化呢？

在博客的最后，OpenAI列出了DotA的AI版本的局限性。

双方英雄阵容固定：死灵法师、火枪手、毒龙、冰女、巫妖（学名分别是瘟疫法师、矮人狙击手、冥龙、水晶室女、巫妖）、无守卫、无肉。没有隐身装备；没有召唤单位，没有幻象；少了几件物品：圣剑、瓶子、持久斧、飞鞋、经验书、灵魂凝泪；无敌使者（鸡）有5具尸体，但你可以'不要用它们来检测或防御；不要扫描它们。这意味着什么？

由于这些限制，AI 运行DotA 比人类版本简单得多，但这也表明AI 有一些尚未掌握的技能。

比如选择英雄、搭配阵容。每方只有5个固定英雄，所以不需要学习英雄之间的配合和克制，游戏也没有太大变化。

人工智能还不知道如何控制视野。 AI玩的版本中，没有隐身装备，没有眼控，也没有扫描功能，所以双方只能在游戏设定的视野范围内战斗，无法通过自己的能力改变视野，并且侦察没必要。

游戏中，AI控制的单位最多只能有5个，不包括信使，因此不能出现召唤单位或幻象。

而且，如果没有肉山这个游戏荒野中最强大的怪物，击败肉山可以获得的复活之盾就不会存在。在职业比赛中，复活盾所带来的满状态复活能力可以说是能够力挽狂澜的利器。

让职业人类玩家那样玩DotA 没有任何好处。如果你让当前的OpenAI 5 人玩人类版的DotA，他们就不会学习英雄选择、视觉控制或偷鸡之类的技能。装备组也一脸茫然。

不过，OpenAI 也表示，这些限制大部分是由于游戏的部分内容尚未集成，他们计划尽快为《Ward》和《Meat Mountain》等职业游戏添加重要元素。

AI一日，世界180年，尽管还存在各种限制，但不可否认的是，AI的进步仍然快得令人难以置信。

OpenAI 解释说，AI 不是以人类玩家的方法为指导，而是从随机参数开始，通过自我对弈来改进，甚至不需要搜索人类玩家的方法。

我还特别提到，在训练1:1模型时，对阻挡士兵的行为有特殊的奖励。然而OpenAI 5模型却没有这样的奖励，这个新模型仍然学会了自己挡兵。

每天的AI训练量相当于180年的游戏时间。你可以说他们刻苦学习、刻苦练习，但人类运动员一生只能练习不到半天。

这些180年来日复一日训练的运动员到底是怎样的怪物？

它看起来是这样的：

不要被构造图吓倒。简单地说，每个玩家或每个代理都是一个具有1024 个单元的单层LSTM（长短期记忆网络），可通过Valve 的Bot API 进行观察。当前的游戏状态控制英雄下一步选择哪个动作以及在XY 坐标系中的哪个点释放它。

特工可以观察到的信息和人类一样，包括自己、盟友和敌人的状态，包括位置、血量、攻击力、护甲、拥有的物品和能力。可能存在细微差别。这意味着智能体可能比人类更好地记住血量、过去12 帧攻击、攻击等历史信息。

对于智能代理来说，该信息是一个包含20,000 个值的列表，而在该决策之后发出的操作指令是一个包含8 个值的列表。

玩家使用增强版的近端策略优化（PPO）方法进行训练，这也是OpenAI 目前默认的强化学习训练方法。这些代理的目标是最大化指数衰减的未来奖励的总和。

AI 玩家在训练期间会消耗大量食物，托管它们需要256 个P100 GPU 和128,000 个CPU 内核。

对比上面的5v5 和1v1 版本，我们对结果很满意。与去年击败Dendi 的1v1 版本相比，OpenAI Five 所需的CPU 和GPU 计算能力并未增加一倍。

一旦训练了五个智能代理，他们将如何协同工作？当我们受到威胁时，我们不能像人类一样互相尖叫，对吗？

答案是，双方之间不存在人类可以理解的沟通渠道，由“团队精神”这个超参数统一控制。该超参数的范围从0 到1，决定了玩家的注意力在自己的奖励函数和队友的平均奖励函数之间的分配。

距离AI还有很长的时间，OpenAI表示计划在7月28日与顶级选手进行比赛。 8月份，AI将在TI与人类顶尖职业选手展开较量，但即使比赛以AI结束，AI仍然还有两个月的时间。

本身来说，只要给AI半个月的时间去战斗，在加入肉堆、插入眼睛等重要元素后，按照算法“世界一日，世界180年”可以说，我们已经在那个世界实践了“数字智能”。

这场战斗也进行了现场直播，等待与人类观众见面。

7月28日传送门之战直播：

https://www.twitch.tv/openai

OpenAI博客上有详细解释（包括AI观察到的情况以及不同场景下可能采取的行动的交互图）：

https://blog.openai.com/openai- Five/

LSTM架构概述：

https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/research-covers/openai- Five/network-architecture.pdf

聚苯醚：

https://arxiv.org/abs/1707.06347

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