Dota 2의 AI: Dota2-Vis는 적이 영웅을 언제 보는지 연구한다

AI가 정확히 측정하는 것

연구진은 각 팀의 시점에서 경기를 본다. 전체 맵에서 영웅이 있는 위치와 상대가 얻을 수 있는 정보는 서로 다르다. 전장의 안개, 나무, 시야에 따라 보이는 것이 달라진다. 이 프로젝트는 플레이어의 의도를 읽는 것이 아니라 적 미니맵에 영웅이 나타나는지를 연구한다.

라인에 보였다고 꼭 실수는 아니다

캐리는 팀이 맵의 다른 구역을 장악하는 동안 일부러 라인을 밀 수 있다. 서포터가 위험한 크립 웨이브를 먹으려고 모습을 드러내는 경우도 있다. 이는 우리가 든 게임 예시다. 가시성 그래프 하나만으로 잘못된 포지셔닝이나 올바른 판단을 입증할 수는 없다. 팀의 목표와 경기 상황을 함께 봐야 한다.

내 리플레이에 적용하는 방법

중요한 교전 직전에 죽은 장면 하나를 고른다. 리플레이에서 상대 시야를 켜고 내 영웅이 마지막으로 보인 순간을 찾자. 어디서 들켰고, 이후 어떤 경로를 예상할 수 있었을까? 플레이어가 알 수 있었던 정보를 관전자에게 보이는 모든 정보로 대체하지 말자.

그다음 수정할 점 하나를 고른다. 다른 경로로 이동하기, 정보를 기다리기, 라인에 나가는 시점 바꾸기 등이다. 이는 OOPS DOTA 편집진이 제안하는 연습이다. 프로그램을 테스트했거나 MMR 상승을 입증했다는 주장이 아니다.

FAQ: 완성된 코치를 지금 다운로드할 수 있나?

정식 공개 출시 여부는 확인되지 않았다. 논문은 데이터셋을 이용할 수 있다고 설명하지만, 저장소 README는 코드와 접근 안내를 추후 제공한다고 여전히 명시한다. 따라서 연구 링크를 내 경기에 바로 쓸 수 있는 완성된 앱으로 받아들이면 안 된다.

FAQ: OpenAI Five의 후속 프로젝트인가?

별개의 프로젝트다. 2019년 OpenAI Five는 제한된 규칙으로 진행한 역사적 실험에서 OG를 2:0으로 이겼다. Five는 영웅을 조종했고, Dota2-Vis는 녹화 영상 속 가시성을 연구한다. 당시 실험 결과가 오늘날 챗봇의 능력을 설명하는 것은 아니다.