社区一直对OpenAI存在误解，他们都觉得OpenAI是专门用来打Dota的。其实并不是这样的，Dota只是OpenAI的开发者用来测试他们的算法到底能不能学习解决问题的工具。事实证明，他们的算法非常棒。

有意思的是，在规则上受到限制的情况下，OpenAI将过去十多年Dota2玩家的技战术糅合到了一起。中路走一个、边路走两三个、控符……这些事情都是人类在打Dota时一直做的。OpenAI打比赛看起来真的和正常比赛没什么区别。

当然，OpenAI把协作、集火、宏观决策等很多问题分成了十一类，这看起来非常牛掰，同时这也是人类遥不可及的事情。OpenAI在一些其他事情上，做法也和人类不同。这些事情有可能会让Dota2的选手们产生全新的理解。

前期对线

人类玩家在打Dota的时候往往会选择固定分路。他们在分路之后希望能够对上想对的对手，如果对不上，顶多也就换个一次，然后开始补刀、换补给……OpenAI并不认同这个做法。

回看对阵OG的两局比赛，我们能很清晰的看到AI为了获得对线优势，经常换路、游走。对于人类而言，一些英雄往往会在到达3级之后开始游走，这些英雄往往都是辅助，但是对于AI而言，他们并不管游走的是辅助还是核心，他们只想要游走的成功率。

从理论上说，这种方式是行得通的。如果你让一个英雄离开双人路，那么你们会有一个英雄单吃经验，你在经验上并没有损失。而游走杀掉一个敌人的收益又远远高于一本TP的价格。在一次成功的Gank之后，你可以选择让另外的一两个英雄迅速在别的区域发起一次Gank。

很显然，人类在这方面有所缺陷，因为他们没办法精确地计算出游走的成功率，也没办法完美的权衡游走还是不游走。但是我们也在2015看到过CDEC的明星选手Agressif有过和OpenAI类似的做法。Agressif的代表性英雄是飞机，他在操刀飞机的时候会不停的游走打架，将英雄的特性发挥到极致。Agressif的打法在那时收效显著，没有人能靠运气打进TI决赛。

经济分配

在对线期不停游走、换线使得OpenAI队的英雄经济、经验远比我们所熟悉的更平均。但是他们的经济、经验总量要远比人类队高。

遗憾的是，游戏的OB并没有向观众展示OpenAI前期的经验优势，他们只是单独的看了等级，而OpenAI似乎总是领先。OpenAI并没有牺牲任何一名辅助，让一个英雄在十分钟经的时候只有三级，而且没有鞋子。他们更喜欢让五名英雄都具备一定战斗力。

在Dota中存在着一种“围绕着一个英雄打”的概念。当前版本职业队伍一般会选择两个能够带着辅助扫图的节奏型英雄。OpenAI则让每一个英雄都能够在前15-20分钟成为团队运行的核心。

随着游戏时间的推移，OpenAI也有了资源倾向，一些更吃经济的英雄开始更多的打钱，但是这种资源倾向并没有人类那么明显。AI并不想拥有只有经济第一才能够赢得比赛的英雄，他们只是想将自己的胜率最大化，并认为这样的，略为平均的经济分配方式是最容易让自己获得胜利的。

经验优先级和买活

另外一个很有意思的事情就是OpenAI很把经验的优先级设置的很高。在某个节点之后，他们就会开始频繁地买活，而这买活看起来是没有必要的。买活、TP到圣坛、打野，这通常是一个心态爆炸选手才会做的事情，但是AI并不会心态爆炸。AI只是想赢。

OpenAI会在9级左右开始买活，略为平均的经济分配方式决定了他们的“核心”买活也不会花太多钱。与此同时，他们的阵容也能够高效率推线或者光速打钱。

这确保了AI在经验上领先，同时在兵线上、团战的人数上占据优势。颇具讽刺意味的是，OG也体验到了对手通过买活战胜自己的感觉。

结论

不可否认的是，OpenAI在绝大多数情况下都是凭借着他们强大的瞬间决策能力获胜的。看到他们集火对手的方式、用技能的方式、计算英雄能够在团战中存活的时间……我们很难把自己和AI联系起来，并觉得我们能够从他们那儿学到些什么。毕竟，在现在这个时间、现在这个存在限制的游戏模式中，OpenAI比任何人类玩家都要更接近于一个“完美的Dota玩家”。

人类玩家并不是AI，他们没办法精准的计算出在吃掉一个技能之后自由还会有多少血，也不知道在被一个英雄攻击的时候自己会受到多伤害，更没办法算出地方英雄跑到自己这边需要多久。

现在的问题就是，鉴于人类玩家自身存在的缺陷，我们能不能够学习那些OpenAI应用在Dota中的策略。AI在经过了无数次的试验之后，才意识到这样做是正确的。

我们不知道向AI学习有没有充分的理由，也不知道这样做会不会有收益，但是我相信这是值得一试的。毕竟学无止境，没有人知道人类的上限在哪里。

迪士尼Major赛事专题报道:

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• 本期摘要：2016年度AI人才流动大盘点//谷歌和OpenAI给人工智能开发者提供免费训练平台//微软谋划Win10新功能：拟让现有笔记本取代Echo等智能音箱//360手机浏览器上线抢票专版可自动识别验证码//Martian新混合智能手表mVoice上市内置亚马逊Alexa

声明：本刊意在整合众科技媒体针对AI资讯的报导，文字均来源于互联网，仅供题主团队内部参考交流用。

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→动态：

1. AI大牛们都去哪儿了：2016年度AI人才流动大盘点

2016年频繁曝出人工智能学术和研究大牛投身工业界的消息，这意味着AI从实验室到街头巷尾的“落地”又迈进了一大步。原文链接

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2.百度推出升级版DAP广告平台，加入人工智能技术

据外媒报道，在旧金山举办的开放移动峰会上，百度宣布推出升级版移动广告平台――DU广告平台，简称DAP。该平台新增人工智能学习技术以提高广告的预期效果，从而增加广告营收。该平台是以峰值选择算法为基础决定广告价格。只要把广告数据、地点和用户数据输入人工智能引擎中，平台就能预测出广告所能达到的效果并采取适当措施改善广告收益。目前，安卓开发商可在该平台上通过国际应用程序向中国境外用户发布广告，可涵盖200个国家、16亿用户。

[原文链接]

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3.李开复：人工智能处于五种情况时能做出特别有价值的产品；未来十年出现最多的独角兽公司，肯定是人工智能公司

1、海量的数据，基本是千万级别以上的数据；2、顶尖的科学家；3、要有非常清晰领域的边界，因为人工智能只能懂一件事情，让它跨领域是做不到的。4、要有非常好的标注，比如你用百度时候每一次的点击，去淘宝时每一次的购买，你在滴滴每次成功的搭上车，都是告诉系统我成功了。当你每次在百度没有点击，在淘宝没有购买，在滴滴没有打上车，也是告诉系统这是一个标注。没有标注的数据，意义是不大的。 5、用这么大的数据，要有非常多的计算量，这时候人工智能才可以形成。

他表示：“未来十年，出现最多的独角兽公司，肯定是人工智能公司。另外，独角兽，或希望做独角兽的公司，在你们公司发展中，也必须了解人工智能。”他指出，在未来十年，世界上50%的工作，都会被人工智能所取代，尤其是助理、翻译、保安。

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4.谷歌DeepMind在GitHub上开源：让人工智能学会探索3D世界

作为Alphabet公司旗下的人工智能(AI)实验基地，DeepMind团队今日宣布将对外开源一个“实验室”，在其内部的数字世界里教AI探索三维空间。这款软件本周在GitHub上线，它看起来像一款卡通视频游戏，但却是精心设计的，目的是让AI开发者对他们机器人的学习加以控制。它不仅仅是娱乐和游戏――该实验室是一个虚拟环境，试图让AI学习战略、规划，时间管理和动作控制。

[原文链接]

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5.谷歌和OpenAI给人工智能开发者提供免费训练平台

日前，谷歌和马斯克创办的人工智能企业OpenAI，均作出了面向第三方开发者开放相关源代码和测试平台的举措。谷歌旗下的人工智能研发机构DeepMind实验室，宣布将会在本周开放其3D游戏平台的代码，相关代码将提交到GitHub平台上，供开发者使用。另外，OpenAI公司也对外推出了一款名为Universe的软件，这是一款支持Gym的开源游戏工具平台。第三方开发者可以用OpenAI提供的工具，让自己的软件玩游戏。

[原文链接]

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6.微软谋划Win10新功能：拟让现有笔记本取代Echo等智能音箱

据美国科技新闻网站TheVerge报道，在Windows10系统中，微软正在开发一个名为“HumeHub”（家庭中枢）的功能，未来用户无需再购买其他智能音箱，直接对着笔记本说话，让微软语音助手“小娜”（Cortana）来完成各种交代的任务。外媒指出，微软这一功能的推出可能会对新兴的智能音箱市场造成不小的冲击，因为目前消费者手中已有的计算设备可以直接实现这一功能。

[原文链接]

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→深度：

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→新产品/新技术：

1.360手机浏览器上线抢票专版，人工智能助力验证码自动识别

12月7日，360公司正式推出了360手机浏览器抢票专版。360浏览器优化了抢票功能，除了PC端优化抢票体验外，还推出了360手机浏览器抢票专版，在移动端设置专享独立抢票通道，为安卓用户和苹果用户提供抢票服务，提升抢票速度与成功率。今年，融合了360人工智能研究院视觉识别技术的360浏览器，可以自动识别验证码，用户还可以自动登录、自动提交订单。

[原文链接]

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2.亚马逊Alexa语音助手加持，Martian新混合智能手表mVoice上市

Martian Watches智能手表公司周二推出了全新mVoice混合智能腕表系列，最大的特点是整合了亚马逊的Alexa语音技术平台，用户能够借助亚马逊的语音助手完成许多事项。Martian Watches称，在mVoice系列中用户可以使用Alexa语音平台的多大5000项功能，比如询问天气，添加购物列表，创建闹钟提醒等等，直接进行Lyft约车等等。

[原文链接]

bmp流程

今天接到个活，就是识别一个简单的验证码，这个验证码异常的简单，具有很少的干扰信息，所以只要拿到信息进行比较.很容易就可以识别，但是一切不会那么一帆风顺的..也许是对于我来说吧.我觉得我干什么都十分曲折......

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