Самые сильные боты в доте 2 мастерская

Обновлено: 04.07.2024

Доброго времени суток.
Кто знает каких-то ботов из мастерской,которые могут что-то противопоставить при игре т.к. обычные боты от icebomzh'a вообще ничего не могут,только бегать в пятером после 10ой минуты

Кто вообще играет с ботами? Это же всего лишь имитация жизни. Разве может бот сводить мамку в кино, разбить вещи, встать афк на фонтане?

Ну смотришь по оценкам и выбираешь бот.

Я играю с ranked AI и они вроде норм, танго пулят, иногда вард дают. Противники очень агрессивные, на миде жестко харасят( правда сами от крипов получают)

ХЗ, если у тебя 2к+ очков рейтинга, то ты любых ботов выиграешь.

Ну смотришь по оценкам и выбираешь бот.

Я играю с ranked AI и они вроде норм, танго пулят, иногда вард дают. Противники очень агрессивные, на миде жестко харасят( правда сами от крипов получают)

Очень много тупят,когда их бьёшь они туда-сюда бегают

2 сверху в мастерской как-то интереснее мне показались, герои разнообразнее.

ХЗ, если у тебя 2к+ очков рейтинга, то ты любых ботов выиграешь.

Ну сходи дизраптором, выиграй сильных со слабыми в тиме. или еще кем-то не способным всех сразу. Узнаешь много нового.

Ну смотришь по оценкам и выбираешь бот.

Невероятно слабые боты,пытался против них играть за сфа против зевса. итог - он нахарасился от крипов и я добил его койлом

Ну смотришь по оценкам и выбираешь бот.

Меня как то бара по кд гангал. Бомбило ОЧЕНЬ. А в другой игре бара был за меня и на 15 мин у него был счет 1-15
Мне сложнее всего против Квопы стоять. Самый сильный бот

Дело не в ботах,а что то случилось после обновы.У меня такая же фигня. Раньше мидер получал 6 лвл и уходил гангать,а последние 2 дня тупо стоит ВСЮ игру на миду и НИЧЕГО не делает. Союзный Омник НИРАЗУ не прожал ульт/Гривсы. Короче сломались они,раньше меня сейвил даззл с тп,а сегодня даже крест не кинул хотя был в рядом. Кажись новых ботов сделают)))ПОКРУЧЕ

Мастерская Dota 2 — специальная площадка, которая является посредником между пользователями и Valve. Любой игрок может загрузить и опубликовать там свои работы.

Скрипты для игр с ботами

В Dota 2 во время тренировки или обычной игры с ботами существует возможность выбора скрипта. Вы можете загрузить из мастерской различные скрипты для улучшения тренировочных игр.

Для практики доступны различные скрипты, некоторые обладают уникальными свойствами, например, выбор только определенных героев.

Мы собрали список лучших ботов мастерской. Самые популярные по количеству подписчиков и оценок:

Самыми сильными ботами мастерской являются NPC скрипта Ranked Matchmaking AI. Это определенно одни из лучших ботов, доступных для выбора. Количество подписчиков скрипта — почти 2 миллиона 200 тысяч пользователей.

Данная работа является бесплатной и импровизирует поведение союзников и врагов на примере матчмейкинга. Это самые сложные боты в мастерской Dota 2.

Герои, которых нельзя выбирать при данном скрипте: Monkey King, Invoker, Lone Druid, Meepo,
Morphling, Phoenix, Puck, Clockwerk, Rubick, Storm Spirit, Techies, Tinker,
Visage, Io, Dark Willow, Pangolier.

В случае выбора данных персонажей скрипт начнет работать некорректно, из-за чего некоторые аспекты игры ухудшатся.

Мастерская сообщества

Основной площадкой для публикации игровых работ является мастерская Steam. Перейти на нее можно по ссылке.

Главные категории работ:

Также в игре представлены предметы с мероприятий:

Восстание Тьмы 2012;
Восстание Тьмы 2013;
Холодрыжество 2012;
Холодрыжество 2013;
Холодрыжество 2018;
Холодрыжество 2019;
Праздник Новоцвета 2015;
Праздник Новоцвета 2014;
Праздник Новоцвета 2019;
The International 2013;
The International 2014;
The International 2015;
The International 2016;
The International 2017;
The International 2018;
The International 2019;
Франкфуртский мейджор 2015 (Осень);
Шанхайский мейджор 2016 (Зима);
Бостонский мейджор 2016 (Осень);
Киевский мейджор 2017 (Зима);
Dota 2 Asia Championship 2015.

Игра с ботами из мастерской доступна в основных режимах игры: All Pick, Captain's Mode, All Random, 1 VS 1, Turbo Mode и Mid Only. Матчи можно провести только в своем закрытом лобби, также можно играть с друзьями.

Практика с искусственным интеллектом отлично подойдет новичкам — благодаря таким тренировкам можно изучить базовые аспекты игры в Dota 2.

Авторские работы в мастерской

Имя входного файла (максимальная длинна составляет 50 символов).
Категория предмета и герой.
Модель или карта, которая загружается с файла на вашем ПК.
Рекламный файл для продвижения вашей работы (в формате PSD).

После этого ваши вещи, скины, наборы и карты сообщества могут попасть в магазин Dota 2. В таком случае вы станете партнером Valve и будете получать процент с продаж.

Создатели игры открыты для авторских работ и периодически объявляют о конкурсах для выбора вещей в официальные сокровищницы.

OpenAI Bot

Илон Маск

Рассказываем, как росли боты и почему это так важно.

В Сан-Франциско искусственный интеллект компании OpenAI сразился против чемпионов мира по Dota 2 – OG. Что это за матч и почему он так важен?

Шахматы, го, Dota 2. Это – лестница развития ИИ

Создать интеллект, способный обыграть человека, очень сложно. IBM задумалась о разработке шахматного компьютера еще в 1950-х, но тогда на это уходило много времени и ресурсов. Основная проблема компьютера в шахматах – расчет вариантов действий и исходов. Их безумно много: в 1950 году американский математик Клод Шеннон доказал, что количество уникальных партий в шахматы равняется 10 в 120 степени (для сравнения, число атомов во вселенной оценивается примерно в 10^80).

Только к 1996 году шахматный суперкомпьютер Deep Blue был готов сразиться с чемпионом мира – Гарри Каспаровым. Ту серию выиграл Каспаров и заявил, что эра машин наступит еще нескоро. Но гроссмейстер ошибся – разработчики увеличили мощность машины, и через год, в 1997, Deep Blue обыграл шахматиста в серии. Итоговый результат встречи для Deep Blue – 2 победы, 3 ничьи и 1 поражение.

Шахматы, как и настольные игры попроще (шашки, крестики-нолики, нарды), были разгаданы компьютером при помощи альфа-бета отсечения (когда машина знает варианты развития позиции на доске и сразу отсекает ветки, которые ведут к менее выгодному пучку возможных позиций). Но вплоть до 2015 года неразгаданной оставалась китайская игра го. Две самых понятных (но не единственных) причины, почему го такая сложная.

Больше возможных позиций. Чудовищно больше.

Поле – 19 на 19 (в шахматах – 8х8). Изначально доска пустая, и уже по ходу игры соперники заполняют ее камнями, захватывают территорию и окружают камни противника.
Камней – 361 (180 белых и 181 черных), и столько же – вариантов первого хода (в шахматах – 20).
После первого раунда на столе может быть 129 тысяч различных комбинаций (в шахматах – 400).
Представить, сколько в принципе возможных партий может быть разыграно в го, вы все равно не сможете. Но не переживайте – до 2005 года это не мог сделать даже компьютер (в этом числе – 171 цифра). Подчеркнем: сейчас мы говорим о чисто теоретическом значении, в котором и речи не шло о подборе успешных комбинаций. Альфа-бета отсечение было неприменимо к этой игре.

Абстрактная природа игры

Жертва позицией ради задуманной комбинации в го – не хитрый трюк, как в шахматах, а основа игры. Игрок оценивает, выгодно ли пожертвовать группой камней ради новой позиции на доске; ценность разных камней постоянно меняется и определяется интуитивно.

Для победы машины над человеком понадобилось создание нейросети, которая изучала матчи профессионалов, играла бесчисленное количество партий внутри себя самой и самообучалась. Разработкой занялась компания AlphaGo, одним из инвесторов которой был Илон Маск. В марте 2016 года AlphaGo выставили нейросеть на матч против лучшего игрока мира, Ли Седола.

Тогда AlphaGo предсказывала поведение человека только в 57% случаев. Мало кто верил в победу ИИ – все ценители считали, что у людей еще есть пара лет. Но встреча закончилась разгромной победой AlphaGo – компьютер обыграл Ли Седола со счетом 4:1. Так в мире не осталось классических настольных игр, в которых человек был бы сильнее компьютера.

Теперь ученые штурмуют Dota 2 – возможно, самую многослойную командную видеоигру. В ней огромное количество переменных (117 героев, у каждого – минимум 4 способности; 164 артефакта), но это не самое сложное. Куда сложнее перемещения по обширной карте, предугадывание действий противника, понимание силы своей команды относительно врага (может меняться каждую минуту).

Если конкретнее, год назад бот OpenAI:

делал от 7 ходов каждую секунду. Ход – выбор из списка возможных решений (движение, действие);
в среднем за «ход» бот выбирал из 1000 возможных решений. Всего в программу заложено 170 тысяч доступных действий;
за матч (45 минут в среднем) бот делал 20 тысяч «ходов». В шахматах игра в среднем длится 40 ходов, в го – 150.

Компания, разработавшая нейросеть – OpenAI. И здесь тоже замешан Илон Маск.

Чем занимается OpenAI?

OpenAI – некоммерческая компания, которую основали Сэм Альтман, Илон Маск и Грэг Брокман в декабре 2015. Девиз OpenAI – «создание открытого и безопасного искусственного интеллекта, который будет доступен каждому». Тут нужно немного пояснить:

безопасность – не только защита от мошенников и злоумышленников, но защита человека от ИИ. Для того, чтобы в результате исследований людям не был причинен вред, компания прямо сейчас ищет ученых-социологов;
все исследования OpenAI находятся в открытом доступе, за исключением потенциально вредных программ. Это не первый случай, когда изобретения Илона Маска бесплатны – некоторые патенты Tesla также доступны каждому.

На данном этапе у OpenAI много интересных разработок:

нейросеть, генерирующая изображения;
роборука, который может находить заданные предметы среди схожих;

и еще одна роборука, способная крутить кубик и находить нужную букву. Так и до определения капчи недолго;

нейросеть, которая предсказывает дальнейшее слово в тексте. Из-за того, что разработку потенциально могли использовать для создания фейковых новостей (пример «вредной» программы), OpenAI ее не опубликовали.

Сейчас OpenAI в поиске дополнительных инвесторов. Илон Маск не так давно вышел из совета директоров OpenAI (возможный конфликт интересов с Tesla в разработке ИИ), но продолжает оказывать финансовую помощь компании и интересуется последними разработками.

Как нейросеть училась играть в доту?

Сначала – один на один

Многие узнали о компании после того, как ИИ выступил на The International 2017. Тогда бот в матче 1 на 1 обыграл одного из самых известных дотеров мира – Данила «Dendi» Ишутина.

Работа над ботом велась полгода. Сначала он постигал базовые механики – движение от приближающего врага, затем переходил к задачам посложнее – анализу матчей и играм против слабых соперников. И если в марте 2017-го он только учился игре и наблюдал за ней со стороны, то к 11 августа побеждал самых одаренных технически игроков планеты – Артизи и Сумаила.

Но перед командой OpenAI уже стояла задача посложнее.

Затем – 5 на 5. От любителей до бывших профессионалов.

Боты AI на протяжении почти года каждый день наигрывали друг с другом по 180 лет игрового времени. Но условия игры для равного противостояния с людьми все равно пришлось упростить. Количество героев на выбор сократили со 115 до 18. Игрокам нельзя было пользоваться некоторыми артефактами, призывать иллюзии или подконтрольных существ. Ради справедливости ограничения коснулись и ботов – им уменьшили скорость реакции, чтобы она была сопоставима с человеческой.

В таких условиях боты научились безошибочно обыгрывать любительские команды.

Достижения OpenAI отметил Билл Гейтс.

«Недавно боты обыграли людей в видеоигру Dota 2. Это важное событие, потому что их победа требовала командной работы и сотрудничества. Огромный шаг в развитии искусственного интеллекта».

Людей поддерживал сам Илон Маск, но им удалось обыграть машин лишь раз – когда игроки сами выбрали героев ботам. Общий счет серии – 2:1 в пользу OpenAI.

. И к действующим участникам чемпионата мира

На главном ежегодном турнире по доте было запланировано три матча против OpenAI. Первый матч OpenAI сыграли с paiN Gaming. Бразильская команда считалась аутсайдером турнира, однако смогла перевернуть игру к середине матча. 1:0 в пользу человечества.

Тут все о первом матче против искусственного интеллекта

А в следующей игре бездушные машины сразились с китайскими ветеранами (некоторые из них еще несколько лет назад выигрывали The International). Защитники человечества обыграли ботов за 40 минут – достаточно долгая игра, но преимущество людей было очевидным.

Китайцы так круто сделали ботов, что они нервничали как люди. Судите сами

Из-за провального выступления компьютера третий матч решили отменить. Счет – 2:0 в пользу людей.

Как устроен мозг OpenAI?

Компьютер оценивает вероятность победы еще на стадии выбора героев. До матча с бывшими про он проанализировал более 11 миллионов различных матчапов, поэтому точно знал, с какими персонажами будет проще победить.

А так выглядит карта доты глазами бота. Он просчитывает свои действия на шесть секунд вперед и моментально меняет планы, как только ситуация на карте меняется. На видео слева показаны мысли бота: возможные действия и оценка их верности в процентах.

Но это только один герой. Самое поразительное, что OpenAI предсказывает происходящее на карте на восемь минут вперед. Его прогнозы касаются:

целостности оборонительных вышек;
убийств врагов и смертей союзников;
количества добитых крипов.

Были, конечно, и баги. Например:

Иногда боты зависали из-за неспособности определиться с нужной вещью;
Покупали слишком много расходных предметов;
Ставили непонятные варды на одном и том же месте без всякого смысла;
Останавливались и продолжали двигаться после небольшой паузы.

Но самое интересное: некоторые действия ботов шли в разрез с общепринятыми понятиями об игре в доту – и при этом работали. Например, в одном из матчей боты поставили четырех героев на одну линию (напомним, героев – пять, линий – три. Условно: такое решение аналогично выходу с 5 нападающими в современном футболе). Боты действовали очень агрессивно и не всегда логично, задействовали в атаках традиционно пассивных героев и получали численное преимущество. Это лишь первые шаги искусственного интеллекта, но что если мы все это время играли в доту неправильно?

Победа AlphaGO над человеком в свое время поменяла вековые понятия о го. Профессионалы оценивали некоторые ходы программы в процессе игры как «провальные», но их настоящее значение раскрывалось после долгих комбинаций. Причина скрывалась в сути го – в этой игре абсолютно не учитывается разница по камням, и машина всегда выбирала 99-процентный шанс на победу с преимуществом в 1 камень, тогда как люди (условно) выбирали развитие к победе с преимуществом в 20 камней и шансом в 80%.

Промежуточные задачи в доте (драки, разрушение башен) ровно так же не важны сами по себе и являются лишь способами по достижению главной цели – разрушить вражеский трон быстрее противника.

Сегодня вечером OpenAI сыграла с чемпионами мира

OG победила на The International, хотя начинала в качестве аутсайдера. В этом году у них проблемы – с сентября чемпионы не занимали высоких мест, а их главная звезда – австралиец Анатан «Ana» Фам – совсем недавно вернулся из длительного отпуска.
С момента последнего матча уже прошло 8 месяцев. Это первая игра между машинами и людьми в новом сезоне.
Сохранились все искусственные ограничения на элементы игры, которым боты еще не научились. До сих пор доступно лишь 18 героев (из 117) и запрещены несколько предметов)
К концу 2019 года OpenAI хочет научить ботов играть всеми доступными героями без ограничений и мечтает о регулярных соревнованиях.

Боты победили OG со счетом 2:0 в серии до двух побед. В первой игре люди играли активно и принимали не самые стандартные решения. В определенный момент им даже удалось выйти вперед, но боты верно прочувствовали свои возможности и сгруппировались. Во второй OG попытались затянуть игру, но это абсолютно не сработало: боты выиграли все три линии и рано закончили матч.

OpenAI Bot

Давайте сразу проговорим важную вещь: матчи ботов OpenAI с топ-командами по Доте – нереально важное событие и для Доты, и для развития искусственного интеллекта. Но эти матчи хочется смотреть не только в научных целях, но и с веселым азартом – ну как, теперь-то боты смогли обыграть людей в Доту?

Правильный ответ: нет, пока даже не близко.

Весь разум ботов – в этой коробочке

Да, я помню, что в OpenAI не ставили задачу сделать непобедимую команду ботов для Dota 2. Цель проекта – создать ИИ, который в сложных условиях Доты и неисчислимых вариантах действий будет принимать оптимальные решения. И будет идиотизмом ругать компанию за то, что она развивает свой проект постепенно и до сих пор не сделала команду ботов, которая сможет победить лучших дотеров мира, параллельно уничтожив их в чате морально. В конце концов, это еще и вопрос очень больших денег – и рано или поздно он, конечно, будет решен.

Посмотрите на пул героев, которых могли брать OG и OpenAI: Axe, Crystal Maiden, Death Prophet, Earthshaker, Gyrocopter, Lich, Lion, Necrophos, Queen of Pain, Razor, Riki, Shadow Fiend, Slark, Sniper, Sven, Tidehunter, Viper и Witch Doctor. Я сначала хотел перечислить тех, которых даже в условиях гибкой меты не встретить на играх топ-команд – потом понял, что их будет даже больше, чем метовых. Это совершенно искусственный набор героев, которых связывает только одно – именно их наигрывали боты OpenAI.

Будут ли боты банить Бруду и Мипо на 22-й пик? Как они будут оценивать импакт Морфа, Рубика и Гримстроука – героев, чьи способности напрямую зависят от других персонажей? Смогут ли приспособиться к героям, меняющим расположение союзников и врагов (Pudge, Dark Seer, Disruptor. )? Предугадают ли покупку Рапиры?

Я привел лишь несколько вопросов, которые показывают, насколько сложнее для понимания и оттачивания мастерства становится наша игра, когда в ней действуют все герои и предметы, а не только 18. Любой игрок, который через пару недель сядет за компьютер на мейджоре в Диснейленде, думал над этими вопросами. Джеракс, Себ и Ана годами играли, накапливая опыт – но им разрешили использовать лишь 10-15% их опыта в Доте, если не меньше. Ботам разрешили действовать на 100%.

Представьте, что команду двухметровых человекоподобных роботов выставили против «Голден Стейт», лучшей команды НБА. И запретили бросать трехочковые. Да, победа роботов все равно станет достижением – но настоящим баскетболом это нельзя будет назвать. Не для того Стеф Карри тренировался 20 лет, учился бросать из-за дуги, строить на этом и против этого комбинации, чтобы в решающем матче (а матчи Deep Blue против Каспарова и AlphaGo против Ли Седоля были именно что решающими, закрепившими превосходство машины), весь этот опыт обнулили правилами. Бой в клетке против Хабиба с привязанной рукой, футбол 5 на 5, тетрис без 4-клеточных столбиков – я могу продолжать аналогии долго. Тем более, что большинство героев в пуле не предполагают невероятных хайлайтов, когда мастерство игрока может нарушить расчеты, построенные на цифрах – если мы говорим об Инвокере Миракла или Земеле Джеракса, например.

Матч OpenAI против OG – это отличное шоу, да и с точки зрения технологий он очень важен. Просто давайте не будем делать вид, что у него было хоть какое-то спортивное значение. Пока боты все еще не способны играть в Доту на уровне лучших мешков с костями – и это замечательно.

Читайте также: