#208 Yo los vería pero porque da la casualidad de que trabajo con este tipo de redes neuronales (LSTM). Por eso estoy viendo este porque de normal jamás he visto DotA2 xD
#173 Y dale.
Esta IA no está programada. Lo único que se le programó fueron las reglas generales de DOTA 2. El resto lo ha auto-aprendido a base de jugar contra sí mismo. Aparentemente el bot se tiró miles de partidas sin saber qué hacer dando vueltas por el mapa, pero como juegan miles de partidas al día (puesto que las partidas las juegan a mayor velocidad, y juegan muchas en paralelo), poco a poco va mejorando.
Es la gracia del deep-learning, que la máquina con unas reglas básicas aprende ella sola a base de ensayo-error. ¿Te imaginas qué necesidad tendrías de memorizar las contraseñas de la caja fuerte si tienes todo el tiempo del mundo para ir probando? Pues lo mismo. Es pura y duro ensayo y error.
#192 Es que no funciona así. Tú a la máquina le das 4 reglas sencillas y la haces jugar contra sí misma. Es así como aprende (si hablamos de deep-learning). Los objetos, por ejemplo, no los metieron en la IA. Ésta los tuvo que ir probando para descubrir sus efectos.
En serio, no es que la máquina piense más rápido que tú, es que tiene muchísima más experiencia.
#190 Así la ganaron algunos en 1vs1. Descubrieron qué mecánicas la IA no entendía y lo exploitearon. Por ejemplo, cuando atacas a un objetivo que está a mayor altura que tú, tienes un 50% de posibilidades de fallar. La máquina sabía que atacar a mayor altura es mejor, pero no sabían la causa, y por ahí muchos jugadores exploitearon.
También había una forma de hacer pulls a los creeps, que dejaba la IA loquísima.
#196 Esa parte la tienen requete-entrenada. Lo que no tienen entrenado son aquellas cosas "extrañas", como hacer pull a las líneas (básicamente desviar el movimiento normal de los creeps usando determinadas técnicas), pero básicamente porque al jugar contra sí misma eso no se te va a ocurrir, y es un escenario que no conoces. Se puede ver claramente en la primera partida en la línea de arriba, que los humanos hacen pull y la IA se queda loca al no ver creeps donde debería haberlo.
#208 La principal gracia de esta historia (aplicada a e-sports) es tener un sistema de entrenamiento probado que fuerce a los jugadores a salir constantemente de su zona de confort para mejorar, no montar torneos de IA vs IA, aunque supongo que también existirán por el prestigio que puedan dar a las empresas que tengan las mejores IAs.
#216 Que me corrijan si me equivoco, pero creo que OpenIA aplicada a Dota 2 es simplemente un benchmark del rendimiento de OpenIA en ambientes super complejos (e-sports como Dota 2) en situaciones de alto rendimiento (pros del juego).
El reto era conseguir que la IA funcionara en ese ambiente, pero el objetivo de la misma no es Dota 2 ni los e-sports..
Pero realmente esta aprendiendo? porque creo que a la que entrevistaron dijo que solo aprendia en modo entrenamiento, es como cuando juegas contra el motor de ajedrez del movil, el motor es el resultado final del aprendizaje, contra ti no aprende, que alguien me corrija si no es asi, es un tema interesante.
#216 Yo he contestado una cosa que ha puesto un compañero.Me da un poco igual cual es el objetivo final, pero me parece maravilloso lo que estan consiguiendo.
No habla muy bien de la IA que ese SF le esté ganando al sniper, de hecho creo que si siguen así con la tri de mierda que tienen abajo puede que coman rabo
#218 No te equivocas. Esto es una mera excusa, pero sin duda es el futuro de la industria, no solo por los e-sports si no para los juegos en general, igual no con OpenAI pero con IAs que desarrollen a partir de esta.
#225 me imagino que la hayan fedeado de replays de IAs y luego bucle de jugar cotnra si misma pero NPi igual de 0
mola escuchar a purge diciendo que la ia hace cosas que no valen la pena luego ver que se marcan unos picks mas que decentes xD
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