隨著OpenAI在Ti7的舞台上打敗了著名選手Dendi，人工智慧這個詞在AlphaGo戰勝柯潔後又火了起來。人工智慧除了打敗人類是否能給我們一些幫助呢？今天我們就來聊聊筆者接觸到的人工智慧GOSU AI Assistant。
筆者早起就在Steam賬號上關聯了GOSU AI Assistant，卻並沒有覺得他有很大的作用。最早添加的原因是看到了GOSU的測試題目。當時還是第二屆莫斯科震中杯的時候，只要關聯了GOSU AI Assistant，他就能根據你的英雄喜好推測出你和某位職業大神的相似程度。筆者當時並沒有感覺到這個AI是一個人工智慧（至少當時沒覺得他和AlphaGo有任何相似之處）
例如上圖指出筆者的打法和英雄池和著名選手RTZ由89%的相似度。也給出了類其他的類似選手如BurNing（82%）666（75%）和Matu（71%）評論稱筆者花費了很多時間去刷錢，同時擅長於玩幽鬼，劍聖，小狗這類英雄。所以和RTZ很相似。
而在筆者好友列表裡的GOSU AIAssistant在沉寂了將近半年後突然發給筆者一條消息
聲稱只用玩家提供比賽ID就可以幫助分析筆者比賽中的錯誤。抱著試一試的想法筆者挑選了幾場比賽讓AI幫助分析。
聊天窗中指出GOSU 正在開發人工智慧，而他們所做的第一步就是賽後分析。被稱作Alpha-testing
筆者挑選的比賽是最近的一場比賽（平均天梯分4200左右）在第一頁分析指出筆者的英雄在整場比賽中貢獻排名第六。這裡的係數其實並不算特別準確。AI計算選手佔有的資源，打出的傷害，參團比例等等，總結出的數據。個人認為這一方面還是需要細緻的分析（圖中白牛的貢獻排名第一，但是比賽0殺7死，經濟幾乎墊底傷害剛好破萬。所以按照比例計算排在了第一，實在難以說服大家）
第二頁的分析倒是很有意思。在這裡AI分析了發育的情況，根據對線分路分析出補刀的數量。圖中指出筆者應該在前十分鐘補中51個小兵中的30個。還分析了一些失誤。
有7個小兵筆者本可以補中，但是沒成功。
有7個小兵筆者攻擊了，但是沒死
有4個小兵筆者抬手時就已經死了
有2個小兵AI認為絕對能補中的，但是漏刀了
和英雄打架時漏了一個小兵
除此之外AI還指出筆者發育時錯過了41.18%的小兵。（這裡的計算指的應該是選手選擇鑽野，旁邊最近的線上剛還有小兵）
總之，這一頁提供的幫助還是很大的。
我們在看一下第三頁的分析，這裡主要分析了對線情況以及出門裝的建議。分析指出筆者的鋼背獸和司夜刺客開始時一起走劣勢路，對線英雄是米拉娜和藍胖子。選擇的出裝是芒果，吃樹，指環和圓盾，系統分析並贊成了筆者的出裝（綠色字型為贊成，黃色為褒貶不一，紅色為不贊成）而且給出了建議的初裝。
來到第四頁，這個是一個很有趣的分析，主要分析浪費的時間。
AI指出筆者整場比賽浪費了42.7秒的時間，這個時間是指原本可以使用快捷鍵但是筆者選擇了使用滑鼠。
在購買裝備時，浪費了18秒選擇滑鼠點擊快速購買欄而不是熱鍵快捷購買（23次）
學習技能浪費了9.8秒的時間（選擇滑鼠點擊而不是快捷鍵）14次
在購買TP時浪費了8.6秒時間（6次）
滑鼠點擊信使運送東西而不是快捷鍵浪費了5.2秒（6次）
0.9秒時間浪費在了把裝備從物品欄移動到英雄身上
整體的分析非常新穎，而且對選手也有很大的幫助。能夠根據各種因素分析玩家的發揮，包括了對線，出裝，時間等等。
當然，這個AI還是處於開發階段，一些數據並不是很準確
例如選擇的另外一場比賽，分析指出筆者選擇的出門裝（吃樹+窮鬼盾）沒法進行分析，原因卻是因為血魔很少在比賽中扮演一號位，這個分析讓人大跌眼鏡。希望在GOSU能在今後有所完善。
對於某些英雄（因為之前說到系統認為血魔很少扮演一號位，所以筆者認為AI的分析可能和英雄有關）AI倒是給出了比較詳細的介紹。但是同時也有一個問題（小BUG）系統分析的時候不會顯示出隊友給的吃樹。例如下圖中筆者使用火貓中路對線米波。AI指出筆者出門裝樹枝，圓盾，補刀斧是好的但是大藥不太需要。卻忽視一點：沒有顯示出隊友給的吃樹。
下面還給出了推薦出裝，這裡AI給出了兩套，一套是常規出裝（隊友給吃樹的情況仙草樹枝窮鬼盾，這裡也沒有顯示給的吃樹）還有一套是指對線壓力不大的出裝。
總而言之，GOSU AI 分析了很多以前選手可能沒注意到的問題，而且總體比較準確，這會給玩家很大的幫助。當然現在還處於起步階段，接下來GOSU AI還將開發隊友聊天配合（指的是隊友發出訊號後玩家的反應）和操作失誤（按鍵錯誤，舉個簡單例子，假設使用影魔影壓時ZXC鍵按錯鍵位，比如按到了Alt鍵，Windows鍵或者ASD鍵或者失誤取消TP）等等。喜歡的玩家可以嘗試讓AI免費分析一下，只需要登陸GOSU.AI就可以了（暫不支援中文解析。國內登陸可能需要翻牆）
在這個人人都講AI的時代下，GOSU AI的設計很新穎，也期待這款AI能夠越做越好。
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