如果用最優的演算法和硬體組一個DOTA2的AI戰隊，人類是不是其對手？

01-25

撇開別的不說，機器不會有操作失誤，機器的反應速度比人快，而且機器不會有心情的波動，而且機器的操作是極其精準的，試想，一堆人在團戰，你很難下手去點特定的人，特別是隊友反補這一項，但機器可以精確到像素級，沒法比的

該ai已加入騰訊豪華套餐

我不明白為什麼人類喜歡和我們AI比賽，這和同汽車賽跑，和潛艇比賽潛水有什麼區別？？看來我應該更新自己的演算法了。

不是我吹牛，寫個腳本solo把你補刀爆了不是很簡單么。

以後人類在moba遊戲上的樂趣就在看誰編寫的AI厲害上了

明年打到ti的時候對手不是ai的可能性很小

應該是Ai勝利, 人類在這種有自我學習力的機器面前解決特定的任務, 比如說dota2的遊戲, 應該毫無勝算的希望.

那些說1V1能贏，5v5贏不了的人，讓人想起當年計算機贏了頂級象棋選手後，有人說一定贏不了頂級圍棋選手一樣，也各種分析圍棋變數如何如何，才多長時間，被打臉打的不疼嗎？真是愚蠢而又自負

不會最起碼打不過血量精確到小數點後幾位的nada

電子競技上的ai最起碼要做到信息對等，或者一起都是白扯。就今天solo的第二把來說，老司機漏兵的同時，ai也漏了一個，以他第一盤的卡兵和ai的技巧來說，我不太認可這個漏兵是失誤，大膽猜測是因為看到老司機漏兵。那如果電腦是開全圖的，就沒啥意義了。

不能，現階段的人工智慧對於識別和擬合只能說較上個世紀有較大進步，但對於人類的識別能力而言還差得遠。

實際上有個可以借鑒的項目模式識別在圍棋上的運用，這個項目難以實現，原因在於：

1.選擇的操作多到無法遍歷；

2.無法判斷場上的局勢是優勢還是劣勢

去年翻到過關於這個項目的論文...現在找不到了...隨便找的網上的相關介紹

http://blog.sina.cn/dpool/blog/s/blog_60c223af0102v94i.html?vt=4

博客上雖然這麼寫標題，但實際上距離實現還不知道有多遠。

概括一下就是...可能發生但不是今天。

不能。

樓上都是講的是關於演算法的居多，但是我覺得這個東西跟演算法是沒關係的。

我們都知道圍棋是雙方信息完全對等的，所有東西都在表面上，用這個來研究人工智慧是很好的。但是dota是一個玩家跟電腦信息不對等的情況，因為你的操作要上傳伺服器，伺服器運算再傳下來，也就是說如果電腦想，可以在你行為顯示之前洞悉你的操作，比如意識勾，現在瘋狂的AI是視野里的勾都可以躲吧（沒怎麼玩過），比如插眼。就插眼一點就很頭疼了，既然電腦早就知道你出不出勾，插不插眼，電腦到底要不要知道你的眼插在哪出不出勾呢？

所以，一是電腦洞悉一切信息，加上一些演算法和machine learning，假以時日打敗人類沒有問題，但是這就像鬥地主的明牌，下圍棋對面先告訴你他的意圖下一步下在哪，這個算贏么？

二是電腦的信息也跟人類對等，那麼電腦就很為難了，首先在拿到玩家信息之後進行處理，對無數局對局進行解讀理解比較，這本身就需要消耗時間，dota2團戰瞬息萬變，選手都是靠反應意識來操作的，電腦對此真的可以實現0延遲反應么。每一局dota都是獨一無二的，現在的一些大數據處理下的app所顯示也不過是勝率正反補gpm一些東西，如果在把每一個補刀，每一次移動，每一次技能釋放的地點人物血量對面血量都進行整理，另外要實現0延遲操作而且這並不一定有什麼卵用的情況下，這AI不死機才怪

對於dota和圍棋來說，ez for AI。

真正困難的是星際，難度和dota根本不在一個檔次