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[新闻] 人类一败涂地！OpenAI血虐Dota2半职业战队

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1# 大 中 小 发表于 2018-8-6 09:14  只看该作者
北京时间早上5点58分，人类半职业Dota高手队对战OpenAI Five第二局接近尾声，被称为“大老师”的dota plus大数据对人类战队宣判了死刑。

　　它说，AI胜率100%。

　　6点整，人类第二次打出GG（good game，投降），AI宣告胜利。

　　这是OpenAI Five首次在5v5战局中，对上职业选手。今天的人类代表队由职业和半职业选手组成，在旧金山和AI展开三局两胜的厮杀。

　　一方是“从未输给过人类职业选手”的OpenAI Five，另一边，人类战队中的现役职业选手MoonMeander也在Twitter上高调宣布“从未输给过bot，这次也不会”。

事实证明，这个Flag立得太高。

　　AI以碾压之势，连胜两局。加上正赛前，AI已经碾压了两局现场观众玩家，整个对战AI的过程中，人类阵营可谓一败涂地。

　　最后一局，改了规则。AI一方的英雄，由现场观众共同选出，最后得到一个奇葩阵容。人类玩家靠这种方式，勉强扳回一局。但这也无法改变AI大获全胜的事实。

　　总有人把OpenAI的胜利，归功于已经退出董事会的Elon Musk。对于今天的胜利，钢铁侠怎么说？我们最后揭晓，先说正事儿。

　　4局被碾压，1局挽尊

　　正式比赛之前先进行了两场OpenAI Five对观众的娱乐赛，毫无悬念，均以人类失败告终，AI拆塔如入无人之境。其中第二场比赛9:28分人类上路高地塔告破，不到14分钟，观众队就输给了AI。人类先折两阵。

　　不过，后面职业选手的比赛也没有强多少。

据说openAI目前每天训练量大约为200万盘

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achen126

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2# 大 中 小 发表于 2018-8-6 10:34  只看该作者
posted by wap, platform: 小米
这么说，ai取代人类只是早晚的问题了

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3# 大 中 小 发表于 2018-8-6 10:49  只看该作者
posted by wap, platform: Meizu M9
引用:
原帖由 @achen126  于 2018-8-6 10:34 发表
这么说，ai取代人类只是早晚的问题了
即使以目前的ai，只要能给予可量化的结果判断，让ai知道怎么做是对的，那就可以做的比人好。
但如何不能给结果量化，目前的ai还无从学起。

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fay130000

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4# 大 中 小 发表于 2018-8-6 11:24  只看该作者
马斯克早说了，唯一能对抗AI的方法就是给人类身体里植入芯片

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jiejieup

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5# 大 中 小 发表于 2018-8-6 11:31  只看该作者
整容是规定死的，还有很多限制条件，比如不能插眼。

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6# 大 中 小 发表于 2018-8-6 12:04  只看该作者
不能插眼打个毛

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讴歌123

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7# 大 中 小 发表于 2018-8-6 12:13  只看该作者
不插眼打个毛毛

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8# 大 中 小 发表于 2018-8-6 12:16  只看该作者
有点类似tas的意思

压根搞不过吧

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littlezoo

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9# 大 中 小 发表于 2018-8-6 12:21  只看该作者
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Ti8决赛的时候肯定还有对职业队的表演赛的

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surey

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马甲你伤不起啊！伤不起！

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10# 大 中 小 发表于 2018-8-6 12:28  只看该作者
不插眼打DOTA？
每天训练200W盘还不知道插眼的位置，那这200W算什么训练，不就是一个内置的高难度BOT么

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raphaelex

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11# 大 中 小 发表于 2018-8-6 12:47  只看该作者
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能插眼的 不过现在的英雄池没啥反推进的，近战肉核也极度稀缺，ai可以考五只信使打非原版dota的快速推进节奏

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linchen0_0

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12# 大 中 小 发表于 2018-8-6 13:29  只看该作者
电竞就是个笑话。玩游戏也能上台面？包装的冠冕堂皇！
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kkaiosh

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13# 大 中 小 发表于 2018-8-6 22:19  只看该作者
给5个无敌的信使
一共就18个英雄能选，没圣剑，没瓶子，不能扫描，没召唤物没幻象。
我觉得离战胜人还早

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zichuanle

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14# 大 中 小 发表于 2018-8-6 22:26  只看该作者
我觉得这无聊兼天真，你说下棋还有可能能斗一斗，玩游戏怎么可能能赢AI

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卖哥

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15# 大 中 小 发表于 2018-8-6 23:57  只看该作者
引用:
原帖由 kkaiosh 于 2018-8-6 22:19 发表
给5个无敌的信使
一共就18个英雄能选，没圣剑，没瓶子，不能扫描，没召唤物没幻象。
我觉得离战胜人还早
简化模型加速训练
其实这也是未来一段时间内人类很重要的工作，围棋的状态量很大，但是和允许用远比19*19更精细的空间来定义位置的游戏和显示世界比起来不值一提，一开始就给最复杂的最接近真实的模型深度网络根本无从下手。简化模型快速开始迭代，然后不断增加，最终目的当然是实现近似真实的模型的搞笑迭代，从而掌握人类无法掌握的规律。
这里面如何引导AI由浅入深，很长一段时间里还是需要人类来完成的

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