碾壓Dota2世界冠軍的AI，被一小撮人持續乾翻了

乾明 發自 凹非寺

量子位 報導 | 公眾號 QbitAI

在2-0碾壓Dota2世界冠軍OG【鏈接】之後，OpenAI開放一個名叫OpenAI Five Arena的競技場。

在這個平台上，人類用戶既可以組團對抗AI，也可以和AI組隊比賽。

截止到目前，人類在這個平台上已經與AI進行了4300多場遊戲，人類勝率為0.9%，一共獲得了40場勝利。

比較有趣的是，在OpenAI公布的榜單中，第一名取得了5連勝的記錄，成績排名前六的人類團隊中，有五個團隊的“隊長”都是同一個人。

而且， 在人類獲得的全部40場勝利中，他帶領的團隊貢獻了10場。

他是誰？他們是如何做到的？

這個“隊長”是一個ID為ainodehna的玩家。Steam上的資料顯示，他/她在Steam上玩Dota2已經有16040小時，相當於668天。

其他的一些公開資料的隊員，在Steam上的遊戲時間分別是5101小時，12294小時。

雖然玩Dota 2的時間比較長，但根據Reddit上評論，他們並不是職業玩家。

為什麽能夠碾壓（理論上）人類最強Dota 2戰隊的AI，卻在這個團隊面前頻頻敗北？

一個非常重要的因素是，在這些比賽中，AI的模型參數等等都會凍結。

也就是說在這些比賽中，AI只是進行比賽，但不會學習。

有人（U / loopuleasa）在Reddit上發表了一篇帖子，匯總了一些人類選手打敗AI的經驗。

從這些經驗中來看，人類選手獲勝的“訣竅”都是利用了AI在一些細節上的“疏忽”。

比如，ainodehna在其中一場獲勝的時候，就利用了AI不擅長分開推進的事實。

此外，這個帖子中還總結了不少其他可以利用的小細節：

機器人根本檢測不到力丸+輝耀，它們不知道燒傷是什麽

如果機器人跳向你，你最好跑

…..

對於上述的一些情況，有人評論稱，這就解釋了為什麽通用AI還有很長的路要走。

在他們看來，這背後其實是人類與AI學習方式差別的問題。

在出現這種情況之後，人類可以快速搞清楚發生了什麽，並不停地進行嘗試，然後從中獲取能夠贏得勝利的信息，並不斷強化這一策略。

現在，OpenAI Five Arena競技場的開放已接近尾聲。OpenAI表示，之後將會發布一篇部落格文章解讀這一AI背後的細節。

關於AI碾壓Dota2世界冠軍OG的比賽，我們也進行了報導，傳送門：

—完—

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