比og都厉害 拿茶队出来不是搞笑

目前为止AI胜1886负9，这是全球挑战的数据

AI有点厉害，如果所有英雄开放，人类一败涂地！

那不一定 ai好像就会这几个英雄

AI会越来越厉害，当学会了分身支配多操，人类会被虐得更惨

今天和朋友玩了下，就拿了10个头

如果开放全部英雄，AI最大的优势就是BP可能会直接爆了人类，人类开场就在翻盘的道路上，再加上AI完美的团战。

反了把？貌似是因为ai暂时只学会了这些英雄，所以才规定了英雄池。

是的，后面还要加英雄，ai还在学习

另一方面也说明了刀塔到底有多复杂，这是openai研究刀塔的第三年，还是只能在17个英雄里面找出最优解，同时不能有幻想和肉山还是啥别的我忘了。刀塔一共有100+英雄，之后还要有bp，再加上一些道具的使用，可以说ai还有很长路要走

那是以后了，目前ai就这几个英雄厉害，

所有英雄开放肯定是所有英雄都开发了。。

所以人家的意思是如果所有英雄都学会了。。。

深度学习的理论，难点不在你说的什么游戏复杂度。论游戏复杂度围棋的数学复杂度大的多都解决了。 问题是在学习过程，深度学习的AI需要根据每局比赛来学习进化。围棋因为规则简单所以很容易实现自我对弈，dota2就不同了，不确定性相比围棋复杂太多了。  举个例子，阿尔法狗这种可以在一很短时间内自我对弈千万盘级来自我学习，但是DOTA2就没办法了。 现在这个openai有点像之前围棋AI的里拉。大概需要学习万盘以上才能逐渐进化。

对人来说围棋或许更难，对ai来说无疑dota和星际要难得多，因为不完全信息+大非常多的状态空间。看看alphago后续的alphastar在星际的表现可以直观体会到这点。

openai也是通过自我对弈学习的，你可以在这里找到官方的介绍：https://openai.com/five/#how-openai-five-works。openai通过他们自己开发的通用训练系统rapid可以在一天内进行180年的ai对局。我对机器学习稍有了解，像Dota2这样规模的问题，模型只训练如你所说的一万次几乎不可能收敛。 这个周末使用的openai应该就是打赢og的那个版本，不会在和人对抗的时候继续学习了。 你认为Dota因为比围棋复杂而更难攻克是对的，但这就是直接原因了（还有一个原因是不完全信息。我看了ob昨天的全部对局，ai认识不到插眼的重要性，也很难防范无视野情况下的抓人，可见这方面训练很困难），并不是因为你所说的难以自我对弈。我前面说alphastar的用意就是deepmind也没办法把他们在围棋上的成功经验直接迁移到星际上，足以证明现在这类游戏难以攻克就是算法或算力的瓶颈。

我的天有点吓人啊，感觉比茶队厉害？

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