Дота 1 почему боты такие сильные

Обновлено: 15.05.2024

Зачем делают ботов для доты? Не, я понимаю, что они сильные и даже OG выиграли, но зачем они? В доту же играют только онлайн 5 на 5 живых людей. или нет? Может боты уже давно среди нас? Ну эти челики, которые молчат и фидят всю игру. Они хотят сделать сильных ботов, что бы ты даже на 2к не мог играть нормально? Или это для высоких рангов, где игры долго ищет и нет много игроков? На хай ммр сразу вычислят бота, а вот суперботаимбаланса от OpenAI могут и не спалить.

Деньги со спонсоров высасывать и всё.

Куратор технического раздела

просто игроков в ранкеде заменят на ботов и тогда ты будешь самым слабым звеном в команде

Когда инета нету чтобы поиграть

То, что в доту играют 5х5 онли - чушь. Потому что среди офишл матчмейкинг режимов есть 1х1 соломид и "против ботов" и в это по какой-то причине играют люди, так же как в шахматы они по какой-то причине играют, например.

Зачем делают ботов для доты? Не, я понимаю, что они сильные и даже OG выиграли, но зачем они? В доту же играют только онлайн 5 на 5 живых людей. или нет? Может боты уже давно среди нас? Ну эти челики, которые молчат и фидят всю игру. Они хотят сделать сильных ботов, что бы ты даже на 2к не мог играть нормально? Или это для высоких рангов, где игры долго ищет и нет много игроков? На хай ммр сразу вычислят бота, а вот суперботаимбаланса от OpenAI могут и не спалить.

а кто тебе сказал что ботов разрабатывают чтобы они в доту играли? Разрабатывают ИИ а где его потом применять это уже самирешат. либо в играх либо в нейросетях.

В первую очередь разрабатывают нейронные сети, чтобы потом применять в других сферах. А дота это игра с огромной базой демок и возможности апгрейдить нейронные сети, которые можно делать и сразу тестить в доте

Ну а какую симуляцию ты придумаешь, которая может повторяться очень очень много много раз и где есть предсказуемый резултьтата (победа)? на чем тренировать то искусственный интеллект?

Ботам не надо писать, что им заруинил игру бесполезный мешок с костями, потому что это и так правда. Этим они уже лучше "людей"

Ботам не надо писать, что им заруинил игру бесполезный мешок с костями, потому что это и так правда. Этим они уже лучше "людей"

А если их обучат репортить людей?

Ботов внедрили еще в 2015-16м году , заметь что когда начинается лузстрик тебе попадаются челики которые с 0й фидят на харде 5 раз и ливают , или просто ливают.. Это обычные боты задача которых тебя попустить.

Разберись для начала, что такое нейронки, а что такое искусственный интеллект.

А теперь делают ботов что бы самых конченых могли вытащить?

Просто Они всегда там были, ты немного опоздал с такой темой. лет так 16

А если их обучат репортить людей?

И они с этого получат? Смогут по уровню токсичности в свой адрес вычислить Джона Коннора?

Будет круто если эти боты смогут заменять ливнувшего игрока,но соответственно чтоб бот был откалиброван на определенный ммр,а не выносил вперёд ногами в соло

Заказать буст акка у бота будет дешевле чем у какого то стрея/убийцы нубов,я не против

Сейчас эта нейронка обучится тонкостям доты, а потом станет патрулём в доте, она будет анализировать миллионы матчей в день, определять кто и как руинил, выдавать баны. С ней нельзя будет договориться, ей неведома жалость, она будет карать. В дальнейшем она будет анализировать войс и текстовый чат. Человечество на шаг ближе к гибели.

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.

Задача

Игра обычно идет 5 на 5, но форват 1 на 1 тоже используется на некоторых турнирах. Наш бот играл по стандартным турнирным правилам, мы не добавляли никаких упрощений для формата 1x1. Бот использовал следующий интерфейс:

1. Наблюдения. API бота было настроено получать ту же информацию, которую мог видеть человек – она касается героев, крипов, курьеров и пространства. Дота – игра с частичной информацией.

2. Действия. API бота были доступны те же действия, что и человеку, с частотой, сравнимой с человеческой: движение, атака, использование предметов.

3. Фидбэк. Бот получал поощрение после побед и базовую статистику вроде здоровья и ластхитов.

Мы занесли несколько десятков артефактов в белый список, который мог использовать бот. Мы также отдельно натренировали его блокировать крипов, используя обычные способы из реальной жизни, так как это происходило еще до появления оппонента в игре.

Бот против Артизи

Дота с умными ботами

сношу любых ботов 1 vs 5 only mid. Правда не всеми персами. Так что пока боты сакс, несмотря на повышенный експ и голду. И тем кто тут говорил про читерную Хенри АИ сносил их в версии 6.51.

Самый тяжелый вариант это когда играешь 5х5 с ботами, причем противнику ставишь сильных ботов, а союзников слабых. Ну и разумеется играешь не аксом =).

Мдя..качаются они из-за отличного ластхита только в путь..

Кстати из всех ботов, прилеленных к доте -6.49 ai AI-Henry,-лучшая или просто без-Henry. В остальном они стандартны, в версиях выше, при сносе центральных "пушек" они тупо мечуться по базе.

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.

OpenAI – гигантский шаг вперед для ИИ. Теперь боты разгромили OG

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?

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.

От 1,5к MMR до победы над Артизи 10-0. Путь бота на The International 7

The International

OpenAI Bot

Компания OpenAI опубликовала новый материал о подготовке бота в Dota 2 и выложила видео игр бота с Сумаилом, Артизи и Пайкаттом, который все-таки сумел один раз обыграть бота.

Наш результат в Dota 2 показывает, что игра против самого себя, может резко улучшить показатели систем, основанных на машинном обучении, – от уровня ниже человеческого до сверхчеловеского. Месяц назад наша система еле справлялась с обычным игроком высокого уровня, а сейчас побеждает лучших и продолжает улучшаться. Системы, основанные на программе тренировок, могут достичь лишь уровня этой программы, в то время как играя против самого себя, система все время расширяет базу доступной информации и автоматически улучшается.

Рейтинг бота по разработанной Microsoft системе TrueSkill( (похожей на рейтинг Эло в шахматах). График близок к линейному, что показывает экспоненциальное улучшение бота.

Вот как менялась сила бота с течением времени. Чтобы вы могли сравнить, 15% игроков имеют меньше 1,5к MMR, 58% - меньше 3к, 99,99% - меньше 7,5к.

1 марта: первое внедрение бота, он изучает результаты по самым простым тренировкам в доте – там, где Drow Ranger учится уворачиваться от запрограммированного Шейкера.
8 мая: тестер с 1,5к MMR говорит, что он играет лучше и быстрее бота.
Начало июня: победили тестера с 1,5к MMR
30 июня: выигрываем большинство матчей против тестера с 3к MMR.
8 июля: чуть не обыграли тестера-полупрофессионала с 7,5к MMR.
7 августа: победили Блитца (бывшего про с 6,2к MMR) 3-0, Пайкатта (про с 8,5к MMR) 2-1 и CC&C (про с 8,9к MMR) 3-0. Все были уверены, что Сумаил сможет победить бота.
9 августа: победили Артизи (10к, один из лучших игроков) 10-0. Он заявил, что Сумаил справится с ботом.
10 августа: победили Сумаила (8,3к, один из лучших игроков 1х1) 6-0. Сумаил говорит, что бот непобедим. Потом Сумаил сыграл против версии бота от 9 августа и победил 2-1
11 августа: победили Dendi (7,3к, бывший чемпион мира и любимец фанатов) 2-0. Бот выигрывает 60% матчей против версии бота от 10 августа.

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.

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.

The International

Наш подход – чуть-чуть тренерской работы и игра против самого себя – позволила нам очень сильно улучшить бота с понедельника до четверга во время TI7. Вечером понедельника Пайкатт выиграл, используя необычный итембилд (ранняя Magic Wand). Мы добавили этот предмет в белый список для тренировок.

Примерно в час дня в среду мы проверили последнего бота. Он терял кучу здоровья на первой волне крипов. Мы уже хотели откатить версию, но заметили, что после этого он играл изумительно, а этими действиями он хотел спровоцировать других ботов играть агрессивно. Несколько игр против себя пофиксили это, бот научился противостоять тактике выманивания. Мы совместили поведение этого дота с версией от понедельника во время первой волны крипов. Закончили за 20 минут до прихода Артизи в 4 часа.

После игр с Артизи мы обновили модель блока крипов, которая подняла наш рейтинг TrueSkill на 1 пункт. Тренировки перед игрой с Сумаилом в четверг подняли рейтинг еще на 2 пункта. Сумаил отметил, что бот научился кастовать рейзы вне зоны видимости противника. Это случилось из-за механики, о которой мы даже не знали: заклинания вне зоны видимости не стакают противнику Magic Wand.

Артизи также сыграл против нашего тестера с 7,5к MMR. Артизи лидировал всю игру, но тестер смог удивить его стратегией, которой он научился от бот. Артизи потом заметил, что эту необычную стратегию как-то использовал Paparazi.

Пайкатт побеждает бота

Хитрые тактики против бота

Хоть Сумаил и назвал бота непобедимым, его по-прежнему смутить, поставив в необычную ситуацию. Мы провели LAN, где игроки сыграли больше 1000 матчей, чтобы победить бота любым способом. Успешные тактики можно разделить на три архетипа:

1. Отвод крипов. Можно несколько раз подряд заставить крипов уйти с линии и гоняться за тобой. Твои крипы в это время уничтожат башню бота.

2. Orb of venom + Wind lace. Так ты получишь сильное преимущество в скорости на первом уровне и быстро сделаешь FB. Потом сразу же нужно убить его во второй раз.

3. Raze на первом уровне. Нужно много мастерства, но несколько игроков с 6-7к MMR убивали бота на первом уровне 3-5 койлами за короткий промежуток времени.

Пофиксить эти проблемы для игр 1х1 будет так же просто, как и баг Пайкатта. Но в игре 5х5 эти действия не будут считаться использованием багов, и нам будет нужна система, которая сможет адаптировать даже к таким странным и новым для нее ситуациям.

Мы написали заскриптованного бота, чтобы получить какую-то базу для сравнения и понять семантику API бота. Заскриптованный бот добивает 70 крипов за 10 минут, но адекватным игрокам проигрывает. Наш лучший на данный момент бот добивает около 97 (это экстраполяция, так как башня падает раньше), теоретический максимум – 101.

SirActionSlacks пытался обмануть бота курьером.

Мы начнем копировать поведение игроков на старте. В доте играется около миллиона матчей в день, реплеи хранятся на серверах Valve две недели. Мы загружали себе каждый реплей экспертного уровня с прошлого ноября, набралось уже 5,8 млн игр (каждая в среднем по 45 минут с 10 игроками). Мы использовали OpenDota, чтобы загрузить эти реаплеи и задонатили им 12 тысяч долларов на поддержку проекта.

Читайте также: