2024年6月4日发(作者：)

Dota游戏中的人工智能技术

杨国强（2008242039）

摘要：Dota游戏有一个模式是人机对抗模式，在这个模式下人可以和AI进行对抗，Dota

游戏中的AI设计的非常之棒，作为一个本身上手就很复杂，对操作要求很高，而且衍生非

常多游戏战术的这么一款游戏，它的AI设计难度按说非常之大，但Dota的AI设计者水平

非常之高，Dota的AI水平只有拥有相当高的水平的游戏爱好者才能与之抗衡。

Dota游戏的AI设计中，大量采用了神经网络技术，以实现一到多人与AI进行的在

Dota游戏中的人机对抗。

关键词： Dota AI 神经网络 人机对抗

引言

人机对抗技术其实不是什么新技术，早在 1963 年，第一次人机对抗的事件就发生了。

当时的国际象棋大师兼教练大卫·布龙斯坦怀疑计算机的创造性能力，于是便同意用自己的

智慧与计算机较量。下棋的时候他有一个非常不利的条件：让一个后。但当对局进行到一半

时，计算机就把布龙斯坦的一半兵力都吃掉了。这时，布龙斯坦要求再下一局，但这次却不

再让子了！

1997 年 5 月 11 日，在人与计算机之间挑战赛的历史上可以说是历史性的一天。计算

机在正常时限的比赛中首次击败了等级分排名世界第一的棋手。加里卡斯帕罗夫以 2.5:3.5

输给 IBM 的计算机程序 “深蓝”。机器胜利的标志着国际象棋历史的新时代。也标志这人

机对抗技术发展的逐步成熟。

电子游戏中的人机对抗本质上和棋类的人机对抗是一样的，即在一定的规则限制下，若

干个人与电脑AI的，以达成一定成就为目标的对抗。

值得注意的是Dota仅仅是魔兽争霸这款游戏的一个地图，作为AI的设计者不会从中获

得一点好处，他们的工作彰显的更多的是对人工智能这门学科的热爱。

Dota游戏规则明确，控制逻辑复杂，AI设计目标明确，难度很大。在这样难度下，Dota

的AI水平能达到如此高度，值得我们对其进行研究。

（一） 神经网络系统概述

人工神经网络系统是模拟人思维的一种方式，仿照生物的大脑来工作。

神经元的构成是独特的。每个神经元都长有轴突，用来将信号传递给其他神经元。

神经元由一个细胞体、树突和一根轴突组成。树突由细胞体向各个方向长出，用来接收信号；轴

突也有很多分支，通过分支的末梢和其他神经元的树突相接触，形成突触。一个神经元是通过轴

突和突出把产生的信号送至其他神经元。每个神经元通过它的树突，与大约1万个其他神经元

连接。

每个神经元只有两种状态：兴奋和不兴奋。神经元把所有从树突的突触上接受来的激励信号，通

过我们目前还未知的的方式相加。如果相加所得结果超过某种阈值，则该神经元就会被激励，变

得兴奋，同时产生一个激励信号，通过它轴突的突触，把产生的信号传给其他神经元；如果相加

所得结果没有超过阈值，该神经元就不会被激励。

虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，频率大约只有100Hz，但正因为有数量巨大的神

经元，相互连接构成一个庞大的并行处理网络，所以整个神经网络系统具备难以置信的能力：

1.能实现无监督的学习

功能完整的神经网络系统可以实现自行学习，而不需要导师的监督教导。如果一个神经元在

一段时间内受到较高频率的刺激，则它和输入信号的神经元之间的连接强度就会在一定程度

上改变，使得该神经元下一次受到刺激时，更容易兴奋。

2.对损伤有冗余性

神经网络系统即使受到了损伤，它依然能执行复杂的工作。

3.处理信息的效率极高。

神经元之间的信息传递速度，与计算机CPU中数据传递的速度相比，是非常非常慢的 。

但因为神经网络系统采取了并行处理方式，使得整个系统可以同时处理巨量的数据，因此整

体处理速度得到极大 的提升。

4.善于归纳推广

神经网络系统和计算机不同，前者极其擅长模式识别，并能根据已经掌握的信息进行归纳推