北京时间2019年4月29日,上周Dota2世界冠军队伍被OpenAI秒杀,而后官方推出为期三天的全民可参与的竞技场模式。之前还有很多网友吐槽世界冠军团队是“随便打的”,结果AI以99%的胜率完虐人类。

上周,Dota2世界冠军OG被OpenAI以2:0的战绩秒杀,许多网友看完比赛后称:“随便打的吧!”

正所谓“U can U up”,OpenAI在赛后宣布4月18日开放一个名为OpenAI Five Arena的竞技场,人类玩家可以组团或者和AI组队打比赛。

现在,三天时间过去了,比赛结果排行榜也在实时发生着变化。从该排行榜来看,人类目前只赢了40场比赛,OpenAI Five的胜率高达99%!

不过,虽然人类只赢了40场,但是在排行榜中,由玩家“ainodehna”组织的团队打赢了AI十次之多,在榜单中十分醒目。

Dota游戏中,OpenAI Five在与人类的对战中有着近乎完美的记录。但AI的成功并没有像当年机器在围棋和国际象棋中击败最优秀的棋手那样,让游戏界感到沮丧。

上周,OpenAI Five击败了TI8冠军OG。在赛后评论中,队长NoTail预测他的团队能够适应,并在五场比赛中至少拿下一场。在这次活动没有再来一场的安排。但在一个名为OpenAI Five Arena的面向大众的竞技场中,许多人已经开始尝试对打AI。到目前为止,OpenAI Five对战人类的胜率达到99.3%。不过,Dota还远未解决。

竞技场是竞争模式,你可以自己招募人类成员组成团队,与5个AI竞争。为了获得更好的体验,在合作模式下,你也可以与AI一起组队,与其他人类一起组队,或完全不与其他人类一起玩。

与AI对战的体验,人类将其描述为徒劳的努力。AI的操作堪称完美。它们了解法术和攻击的完美的像素范围,攻击动画之间的微秒差异,它们可以围绕这些参数以不可思议的精度行动。

水晶室女的AI完全秒杀了Dota顶级选手Topson,通过操纵阴影护身符、施法、高地视觉、夜视、战争迷雾等参数,以及狙击手的cast和攻击动画。在与OG的第一场比赛中,AI也能够让他们的英雄在Riki的Blink Strike动画之间切换,有效地抵消了背刺伤害。

我们可以理解为,人类比机器慢。否则,我们不得不承认,AI也在Dota领域打败了人类,它们拥有人类与生俱来的特质:洞察力、直觉和创造力。

人类在滥用我们的不可预测性方面取得了一些成功,但这很可能是由于程序员的失误,而不是机器学习的适应能力。到目前为止,AI在探测隐形能力、保持信使的生命以及在树林中追逐英雄等方面都表现得很差。他们可以通过BKB激活进行先发制人,从而留下可利用的窗口。

然而,AI仍然赢了,几乎全部赢了。人类拥有不需思考就能做出快速决定的能力,这来自直觉,但仍然是基于我们的经验。高技能的玩家天生就能理解好的和差的对局,英雄可能出现在地图之外的位置,或者一场战斗是否值得去打,而无需对事件链进行合理化。

OpenAI也从它们的错误中吸取了教训,但它们拥有4.5万年的历史,而且他们记得每一个时刻。团战的结果甚至它开始之前就已经确定了。它们已经权衡过风险和回报,甚至在团战开始之前,它们就已经了解了它的结果。如果它们向你发起攻击,bot就会明白,一旦它们连续释放所有咒语,成功的几率就会更大。你的团队也能做到吗?

就像一个完美的21点玩家一样,他们知道自己的胜算,并且总是做出最优的决定。每一个决定,都是通向胜利的道路。人们很容易认为bot只是在机械方面比人类更好,但通过Dota,它们似乎也更擅长做出类似人类的决定。

作为采用合作模式的唯一一名人类,跟OpenAI一起组队就像与一群技术更牛的朋友一起玩一样。。他们比你经验丰富得多,而且他们的决定是绝对正确的。如果你的团队失败了,那只能怪你自己。那么为什么要做决定呢?最好是服从团队的意愿,和AI一起前进,而且感觉没有我们的话,它们的最终结果可能会更好。

正如上文所述,人类玩家在数千场的较量中,仅仅获得了40场的胜利。许多玩家都非常好奇,到底要该采取怎样的策略才能赢AI。

有一小部分人一直在赢OpenAI Five,貌似是有一些可以重复的策略来打败AI,有人可以描述一下那些策略吗?

游戏要拖到后期,以及千万不要5V5团战。我发现AI并不是很擅长分推(单带推塔),从这点出发,我们可以阻止AI团队集体推进,他们就不得不分头回去收线,这样我们就可以迅速摧毁高地了。

这些结论是从我看的剪辑视频和其它reddit上的帖子总结出来的,我认为AI的战术是有迹可循的。

如今神经网络的工作方式需要大量的数据来训练。对于AI来说,仅仅33次的失败是远远不够它们学习的。相比之下,人类非常擅长从一次的经验中学习到一些东西。

而这个观点,是否也印证了排行榜中玩家“ainodehna”——用脑子玩儿——的观点呢?

当然,Reddit上还有有关“如何打败AI的课程”,包括比赛录像、获胜团队以及经验总结等等信息。

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