dotaai单机命令（dota单机命令大全）

夏乙 问耕 发自 凹非寺

量子位 出品 | 公众号 QbitAI

GG。

随着人类喊出这两个字母，一切都结束了。

dotaai单机命令

OpenAI开发的人工智能队首次在5v5Dota2黑团战中击败人类玩家队。

这是一个里程碑事件。

这个能打团战的AI叫OpenAI Five，OpenAI的最新研发成果。

OpenAI Five通过自我对抗完全学会了玩Dota2，据说每天的战斗量相当于人类的180年。而且惊人的硬件消耗量也应该创下纪录:256GPU和12.8万CPU...

人类又一次完全陷落了吗？显然，Dota2团战AI击败人类并不容易。

本文分为三个部分，带来最全面的分析。第一部分：OpenAI Five有多强？第二部分:现在去TI打专业队有戏吗？第三部分:AI一日，世界180年

开始。

也许真的超出了你的预期。让我们详细解释一下。

团战不虚

团战需要综合运用技能、装备和行走位置，最大限度地损害敌方英雄，避免本方英雄的损失。

来看实战。

这是一场人工智能守卫高地的战斗。当时，人类团队的装备和等级更高。五名人类玩家一路聚集，准备强行拆除塔。

双方一接触，AI只有一个23级英雄，人类团队24级巫妖（Lich）一是发难，用“阿托斯之棍”，将AI一方23级巫妖定在原地。

随后，AI巫妖向自己释放了“EUL的神圣法杖”，可以让自己卷入龙卷风，暂时处于无敌状态。通过这一举动，AI的目的是拖着人类团队，为队友赢得时间。

随后，人工智能巫妖继续将人类团队拖上高地，诱使人类玩家充满信心。其他人工智能英雄开始从后面复制人类团队。

人工智能冰女绕后（Crystal Maiden），拖延人类团队的火枪（Sniper）率先用“闪烁匕首”，然后用“冰封禁制”冻住狙击手，然后用“黑皇杖”，最后用“极寒领域”召唤冰晶轰炸。

AI冰女释放的“极寒领域”，以及AI毒龙（Viper）“幽冥剧毒”的释放迫使人类团队分散。因此，人工智能火枪可以从安全距离进行远程攻击。

在高伤害和群控的攻击下，人类火枪和冰女想撤退，但只能以被杀告终。然后，在没有视野的情况下，AI冰女用“冰霜新星”杀死了人类巫妖。

随后，AI冰女拒绝放弃，闪现了最后一个追求人类唯一的英雄死灵法师（Necrophos），然而，人工智能冰女在冻结对方后，已经没有技能可用，不得不放弃追求。

最后，在这场团战中，AI打了人类玩家一个2换4，守家成功。

诡计多端

遇到打不过的时候，人类英雄躲在树林里避开是没有用的。即使人工智能英雄失去了视野，他也会一路追进森林寻找，然后杀死他。

看到人工智能的残余血液，人类玩家想要追逐它。小心，因为其他人工智能英雄正在来抓人。人类玩家不仅不能接受头部，而且必须死亡。

特别强调的是，AI还学会了“先抓贼先抓王”，不惜使用多重大招，只为确保能够杀死等级最高的敌方英雄。

而且AI英雄会自我牺牲，引诱人类玩家走出高地，保证团队其他成员推塔成功。

总之，OpenAI Five又能团，又能gank，足智多谋，诡计多端。

事实上，根据官方声明，目前OpenAI Five在选择攻击目标方面达到了专业水平，但补兵能力仍然不足。

在回答这个问题之前，我们必须明确一个事实：OpenAI Five战胜的对手不是人类顶尖大师。

大约两个月前，双方的战斗已经开始了。OpenAI目前 Five先后与五支人类队伍交手：

1、OpenAI最强员工队：MMR匹配分数 2500

2、最强观众：MMR 4000-6000

3、Valve员工队：MMR 2500-4000

4、业余队：MMR 4200，有团队训练

5、半职业队：MMR 5500，团队训练，5500，

4月23日，OpenAI Five首次击败了脚本基线版本。5月15日，与第一队打成1:1.6月6日和第1日、2、在三队的战斗中，都取得了胜利。

OpenAII可以看到 Five一直在进步。这个AI和第四个、第五队进行了非正式的比赛，虽然没有赢，但在前三场比赛中赢了两场。

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

但这些都不是决定5v5胜利的关键因素。

OpenAI还总结了OpenAI Five的几个特点:反复牺牲自己的优势路(夜噩军团上路，天辉军团下路)，压制敌人的优势路，迫使战斗转移到对手更难防御的一边。从比赛开始到中期的转换速度比对手快。方法：(1) gank人类玩家多次成功 (2) 在对手聚集之前，组队推塔。还有一些非主流打法。比如前期把钱和经验给辅助英雄。OpenAI Five的优先级使其伤害值能够更快地攀升，进而赢得团战等。

然而，这样一支强大的队伍当然不是和业余人类一起玩的。

OpenAI表示，他们计划在8月份去DotA 在顶级赛事TI上，找一支顶级专业队伍PK，7月底进行对战专业队伍直播。

当然，所有英雄OpenAI Five暂时还是做不到，双方只能在有限的英雄中选择与专业选手的比赛。

目前还不知道这个“有限英雄”到底有多少，但这也说明了一个非常重要的问题:现在OpenAI Five的能力不足以玩人类版的Dota 2。

那么，人工智能现在玩Dota 与人类版相比，有哪些简化？

OpenAI在博客结尾列出了AI版DotA的限制:双方英雄阵容固定:死灵法师、火枪、毒龙、冰女、巫妖(学名为瘟疫法师、矮人狙击手、冥界亚龙、水晶室女、巫妖)；不插眼；没有肉山；没有隐形装备；没有召唤单位，没有幻像；缺少一些物品:剑、瓶、刀斧、飞鞋、经验书、眼泪；有五个不可战胜的信使(鸡)，但不能用于调查或防御；没有扫描。

这是什么意思？

有了这些限制，人工智能的Dota比人类版本简化了很多，这也表明人工智能仍然有一些未掌握的技能。

比如英雄的选择和阵容的搭配。双方只有五个固定的英雄，所以不需要掌握英雄之间的合作和克制，游戏变化不大。

人工智能现在还不知道如何控制视野。人工智能游戏版本没有隐形设备，没有插入操作，没有扫描，所以双方只能在游戏最初设定的视野中战斗，不能依靠自己的能力来改变视野，也不需要调查。

在游戏中，如果不考虑信使，人工智能只能控制5个单位，这就是为什么召唤单位和幻觉不能出现。

此外，游戏野区没有最强大的怪物肉山，也没有肉山可以得到的复活盾。在职业比赛中，复活盾带来的原地全复活能力可以说是翻盘的利器。

让人类职业选手打这样的Dota没有优势；如果让现在的OpenAI Five去玩人类版的Dota，这个没学过选英雄、做视野、偷鸡等技能，还少学了很多装备的队伍，也会不知所措。

然而，OpenAI也表示，这些限制大多是因为游戏中的一些部分还没有整合，他们会尽快添加职业比赛中的关键元素，如插眼和肉山。

虽然有各种各样的限制，但不可否认的是，人工智能的进步仍然非常可怕。

OpenAI的解释是，人工智能通过自我对战来提高，从随机参数开始，不需要人类玩家的方法来指导，也不需要人类玩家的方法来搜索。

他们还特别提到，在训练1v1模型时，他们专门为卡兵的操作设置了奖励。但在OpenAI中 Five模型中没有这样的奖励，但是这个新模型还是自己学会了卡兵。

人工智能每天的训练量相当于玩180年的游戏。可以说，人类选手一生的训练量不如半天。

这些每天训练180年的球员到底是什么怪物？

他们的长相是这样的：

不要被结构图吓到。简单来说，每个玩家，也就是每个智能身体，都是。（agent），都是单层LSTM(长短记忆网络)，有1024个单元，可以通过ValveBott API观察当前的游戏状态，控制英雄下一步选择哪一个操作，以及在XY坐标系中释放哪一点。

智能身体可以观察到与人类相似的信息，包括他们自己、队友和敌人的情况，如位置、血容量、攻击力、盔甲、携带物品、能力等。可能有一点区别，即智能身体可能比人类更清楚地记住过去12帧的血容量、攻击和攻击。

对于智能体来说，这些信息是一个包含2万值的列表，其判断后发出的行动指令是一个8值的列表。

参赛者的训练，使用扩展版的近端策略优化（PPO）方法，这也是OpenAI现在默认的强化学习训练方法。这些智能体的目标是最大化未来奖励的指数衰减。

人工智能选手在训练中吃得惊人，需要256元P100 CPU核心为GPU和12.8万个。

与1v1版相比，上述5v5版有一个令人欣慰的结果：OpenAI 与去年击败Dendi的1v1版本相比，Five所需的CPU和GPU计算能力并未增加5倍。

经过五次智能体训练，他们是如何配合的？我们不能像黑人一样互相喊叫，对吧？

答案是，他们之间没有人类可以理解的沟通渠道，而是由“团队精神”超级参数统一控制。超级参数的范围在0到1之间，决定了玩家对自己奖励函数和队友平均奖励函数的关注。

OpenAI表示，他们计划在7月28日与顶级球员作战，留给他们整整一个月的时间。8月，他们还将在TI上与顶级人类专业球员作战。如果这场比赛是在人工智能结束时，人工智能还有两个月的时间。

按照“人间一天，人工智能界180年”的算法，加上肉山、插眼等关键元素，只要能给人工智能留半个月的时间与自己作战，就可以说在它的世界里培养了“几千年”。

在这场战斗中，还开设了直播，等待与人类观众见面。

7月28日战争直播：

https://www.twitch.tv/openai

OpenAI博客详解(包括AI在各种场景下观察到的情况和可采取行动的交互图)：

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

LSTM架构大图：

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

PPO：

https://arxiv.org/abs/1707.06347

— 完 —

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