الذكاء الاصطناعي في Dota 2: مشروع Dota2-Vis يدرس متى يرى الخصم البطل

ما الذي يقيسه الذكاء الاصطناعي تحديدًا؟

يتابع الباحثون المباراة من منظور كل فريق. موقع البطل على الخريطة الكاملة والمعلومات المتاحة للخصم أمران مختلفان. ضباب الحرب والأشجار ومدى الرؤية تؤثر في ما يمكن رؤيته. يدرس المشروع وجود البطل على خريطة العدو المصغرة، ولا يقرأ نية اللاعب.

الظهور في المسار ليس بالضرورة خطأ

قد يدفع لاعب الكاري المسار عمدًا بينما يحتل فريقه منطقة أخرى من الخريطة. وقد يظهر لاعب الدعم ليأخذ موجة كريبات خطرة. هذه أمثلة لعب من عندنا: رسم واحد للظهور لا يثبت سوء التمركز أو صحة التحرك. لا بد من معرفة هدف الفريق وسياق المباراة.

كيف تطبق الفكرة على إعادتك؟

اختر حالة موت واحدة قبل قتال مهم. فعّل رؤية الخصم في الإعادة، وابحث عن آخر مرة ظهر فيها بطلك: أين رآك الخصم، وأي طريق كان يمكن أن يتوقعه بعد ذلك؟ لا تستبدل المعلومات التي كانت متاحة للاعب برؤية المراقب الذي يرى كل شيء.

ثم اختر تعديلًا واحدًا: طريقًا آخر، أو انتظار معلومة، أو تغيير توقيت الظهور في المسار. هذا تمرين من تحرير OOPS DOTA؛ لا ندّعي أننا اختبرنا البرنامج أو أثبتنا ارتفاعًا في MMR.

سؤال شائع: هل يمكن تنزيل مدرب جاهز الآن؟

لا نؤكد حدوث إطلاق عام مكتمل. تصف الورقة مجموعة البيانات بأنها متاحة، لكن README الخاص بالمستودع ما زال يعد بالكود وتعليمات الوصول لاحقًا. لذلك لا ينبغي اعتبار رابط البحث تطبيقًا جاهزًا لمبارياتك.

سؤال شائع: هل هذا امتداد لـ OpenAI Five؟

هذا مشروع آخر. في 2019، فاز OpenAI Five على OG بنتيجة 2:0 في تجربة تاريخية ذات قواعد محدودة. كان Five يتحكم بالأبطال، بينما يدرس Dota2-Vis ظهورهم في التسجيلات. نتيجة التجربة القديمة لا تصف قدرات روبوت محادثة حديث.