dota2如何挑战openai

A. dota2 怎么打openai

这个至少目前是不能打的，openai并不是dota2官方的东西

B. 谁一直在研究如何使用人工智能打王者荣耀

如果让人工智能来打王者荣耀，应该选择什么样的英雄？近日，匹茨堡大学和腾讯 AI Lab 提交的论文给了我们答案：狄仁杰。在该研究中，人们尝试了 AlphaGo Zero 中出现的蒙特卡洛树搜索（MCTS）等技术，并取得了不错的效果。
对于研究者而言，游戏是完美的 AI 训练环境，教会人工智能打各种电子游戏一直是很多人努力的目标。在开发 AlphaGo 并在围棋上战胜人类顶尖选手之后，DeepMind 正与暴雪合作开展星际争霸 2 的人工智能研究。去年 8 月，OpenAI 的人工智能也曾在 Dota 2 上用人工智能打败了职业玩家。那么手机上流行的多人在线战术竞技游戏（MOBA 游戏）《王者荣耀》呢？腾讯 AI Lab 自去年起一直在向外界透露正在进行这样的研究。最近，匹茨堡大学、腾讯 AI Lab 等机构提交到 ICML 2018 大会的一篇论文揭开了王者荣耀 AI 研究的面纱。

本文中，我们将通过论文简要介绍该研究背后的技术，以及人工智能在王者荣耀中目前的能力。

2006 年 Remi Coulom 首次介绍了蒙特卡洛树搜索（MCTS），2012 年 Browne 等人在论文中对其进行了详细介绍。近年来 MCTS 因其在游戏 AI 领域的成功引起了广泛关注，在 AlphaGo 出现时关注度到达顶峰（Silver et al., 2016）。假设给出初始状态（或决策树的根节点），那么 MCTS 致力于迭代地构建与给定马尔可夫决策过程（MDP）相关的决策树，以便注意力被集中在状态空间的“重要”区域。MCTS 背后的概念是如果给出大概的状态或动作值估计，则只需要在具备高估计值的状态和动作方向扩展决策树。为此，MCTS 在树到达一定深度时，利用子节点鉴别器（策略函数（Chaslot et al., 2006）rollout、价值函数评估（Campbell et al., 2002; Enzenberger, 2004），或二者的混合（Silver et al., 2016））的指引，生成对下游值的估计。然后将来自子节点的信息反向传播回树。

MCTS 的性能严重依赖策略／值逼近结果的质量（Gelly & Silver, 2007），同时

C. 机器人家中打败dota2世界冠军的openai跟alphago哪个厉害些

都是人工智能，都有学习的能力，都是会越变越强的，我觉得不好区分谁厉害，因该是玩Dotaopenai厉害，围棋alphgo厉害由于围棋更有技术，可能出的套路更多，而且alphago出来的更早，暂且认为alphgo更厉害一点

D. OpenAI 的 Dota2 机器人强在哪

很多人误解了AI
AI和我们现在打的人机是完全不同的概念
我们现在打的人机电脑是按照程序员设计好的内容与我们对战
但是AI不同，AI是有自主学习能力的
程序员只做一些最初期的设定
如告诉电脑胜利条件（如打爆对面基地）至于为了达到最终目的怎么玩游戏全是AI自己学习的
所有就算你去问程序员AI有什么弱项弱点程序员自己也不知道
需要注意的是和Dendi对战的AI胜利条件是二血一塔吧（并且还做出了一些限制需要学习的东西还算比较少吧。当初OpenAI的工作人员说那个AI只是进行了24小时的自主学习就达到了这个水平感觉还是可以接受的）
而且只要给电、硬件不损坏可以持续不间断的自主学习不会被感觉左右造成操作失误（如上头）
还有就是瞬时计算量远远大于正常人类

E. 如何评价OpenAI在TI7上推出的1v1击败Dota2世界冠军的AI BOT

历史的必然 AI从alpha go开始就已经有在竞技游戏中碾压人类的趋势了。1v1模式，变量更少，计算机计算能力是人类无法比拟的，失败也是情有可原

F. 狂虐Dota2最强人类玩家的OpenAI是怎样炼成的

此次人机大战采取一对一模式，共进行三轮比赛。在第一场对战中，OpenAI机器人只用了十分钟就干掉了Dendi，Dendi甚至还一度大叫，“请放过我吧！”到了第二场比赛，Dendi被痛打几分钟后，就主动放弃了比赛，并拒绝进行第三场比赛。

人类又输了，而且输得还很惨！那么问题就来了，这位OpenAI机器人究竟是如何做到完虐人类的呢？答案就是“自学”。

新浪VR了解到，OpenAI机器人采取了“自我博弈（self-play）”的方式来学习打Dota，训练过程中并没有使用模仿学习或者类似于AlphaGo的树搜索技术。简单来讲，“自我博弈”就是通过自己与自己的复制品对打，而不是与人类选手对战，获得游戏经验。在“自我博弈”中，机器人与自己复制品的实力相当，就可以避免因对手太强或者太弱而学不到东西。而且，由于机器人的决策和操作速度远远超过人类，它就可以在短时间内用海量的比赛来迅速获得更多经验。

其实，“自我博弈”在此前AlphaGo的训练中就有过类似应用，AlphaGo曾经通过自我对弈3000万盘，来提高自己神经网络的精度。只不过，AlphaGo在自我对弈前，还曾被输入16万盘人类棋手的棋谱，通过海量棋谱来学习人类落子布局的特征；而OpenAI则是完全从零开始，在对Dota游戏世界没有认知的情况下就开始通过自我对练学习游戏方法。研发团队也表示，他们并没有为OpenAI机器人编入对战策略，没有为它指定任何战术，一开始也没让它与人类高手对练，而是让它“放飞自我”，随机行动，在一次次失败过程中逐渐掌握了游戏打法。

G. 《Dota2》职业选手与人工智能solo

《Dota2》职业选手与人工智能solo ,相信很多小伙伴都想知道关于《Dota2》职业选手与人工智能solo 的信息，所谓工欲善其事必先利其器，下面小编带给大家有关《Dota2》职业选手与人工智能solo 详情，一起来看看吧~

当初阿尔法狗(AlphaGo)横扫围棋棋坛时，不少玩家仍认为人工智能是无法在竞技向游戏中击败人类选手，毕竟电子竞技需要更强的临场反应和对局势的预判。然而近日，《Dota2》职业选手Dendi在1V1的solo比赛中遇到了由OpenAI开发的人工智能bot，结果竟被AI直落两局落败!这下子人类怕是坐不住了!

OpenAI是由SpaceX和特斯拉的CEO马斯克牵头创建的非营利组织，致力于人工智能和机器人领域的研发。此次比赛，他们就将一个能打《Dota2》的机器人带到了Ti现场。

从实际比赛中的表现来看，人工智能bot可谓极为强悍，不仅会卡兵、s补刀，还会s掉技能抬手，凭借着极强的进攻性连续两局击败Dendi。解说连连表示，“从未见过这么强的”。

有了良好的开头，开发人员表示在1V1的solo之后，团队的重心就要放在5V5的团队竞技上了!看得未荻那是瑟瑟发抖，这下子确实是菜得连电脑都打不过了……