人工智能教你如何打好DOTA2！
随着OpenAI在Ti7的舞台上打败了著名选手Dendi，人工智能这个词在AlphaGo战胜柯洁后又火了起来。人工智能除了打败人类是否能给我们一些帮助呢？今天我们就来聊聊笔者接触到的人工智能GOSU AI Assistant。
笔者早起就在Steam账号上关联了GOSU AI Assistant，却并没有觉得他有很大的作用。最早添加的原因是看到了GOSU的测试题目。当时还是第二届莫斯科震中杯的时候，只要关联了GOSU AI Assistant，他就能根据你的英雄喜好推测出你和某位职业大神的相似程度。笔者当时并没有感觉到这个AI是一个人工智能（至少当时没觉得他和AlphaGo有任何相似之处）
例如上图指出笔者的打法和英雄池和著名选手RTZ由89%的相似度。也给出了类其他的类似选手如BurNing（82%）666（75%）和Matu（71%）评论称笔者花费了很多时间去刷钱，同时擅长于玩幽鬼，剑圣，小狗这类英雄。所以和RTZ很相似。
而在笔者好友列表里的GOSU AIAssistant在沉寂了将近半年后突然发给笔者一条消息
声称只用玩家提供比赛ID就可以帮助分析笔者比赛中的错误。抱着试一试的想法笔者挑选了几场比赛让AI帮助分析。
聊天窗中指出GOSU 正在开发人工智能，而他们所做的第一步就是赛后分析。被称作Alpha-testing
笔者挑选的比赛是最近的一场比赛（平均天梯分4200左右）在第一页分析指出笔者的英雄在整场比赛中贡献排名第六。这里的系数其实并不算特别准确。AI计算选手占有的资源，打出的伤害，参团比例等等，总结出的数据。个人认为这一方面还是需要细致的分析（图中白牛的贡献排名第一，但是比赛0杀7死，经济几乎垫底伤害刚好破万。所以按照比例计算排在了第一，实在难以说服大家）
第二页的分析倒是很有意思。在这里AI分析了发育的情况，根据对线分路分析出补刀的数量。图中指出笔者应该在前十分钟补中51个小兵中的30个。还分析了一些失误。
有7个小兵笔者本可以补中，但是没成功。
有7个小兵笔者攻击了，但是没死
有4个小兵笔者抬手时就已经死了
有2个小兵AI认为绝对能补中的，但是漏刀了
和英雄打架时漏了一个小兵
除此之外AI还指出笔者发育时错过了41.18%的小兵。（这里的计算指的应该是选手选择钻野，旁边最近的线上刚还有小兵）
总之，这一页提供的帮助还是很大的。
我们在看一下第三页的分析，这里主要分析了对线情况以及出门装的建议。分析指出笔者的钢背兽和司夜刺客开始时一起走劣势路，对线英雄是米拉娜和蓝胖子。选择的出装是芒果，吃树，指环和圆盾，系统分析并赞成了笔者的出装（绿色字体为赞成，黄色为褒贬不一，红色为不赞成）而且给出了建议的初装。
来到第四页，这个是一个很有趣的分析，主要分析浪费的时间。
AI指出笔者整场比赛浪费了42.7秒的时间，这个时间是指原本可以使用快捷键但是笔者选择了使用鼠标。
在购买装备时，浪费了18秒选择鼠标点击快速购买栏而不是热键快捷购买（23次）
学习技能浪费了9.8秒的时间（选择鼠标点击而不是快捷键）14次
在购买TP时浪费了8.6秒时间（6次）
鼠标点击信使运送东西而不是快捷键浪费了5.2秒（6次）
0.9秒时间浪费在了把装备从物品栏移动到英雄身上
整体的分析非常新颖，而且对选手也有很大的帮助。能够根据各种因素分析玩家的发挥，包括了对线，出装，时间等等。
当然，这个AI还是处于开发阶段，一些数据并不是很准确
例如选择的另外一场比赛，分析指出笔者选择的出门装（吃树+穷鬼盾）没法进行分析，原因却是因为血魔很少在比赛中扮演一号位，这个分析让人大跌眼镜。希望在GOSU能在今后有所完善。
对于某些英雄（因为之前说到系统认为血魔很少扮演一号位，所以笔者认为AI的分析可能和英雄有关）AI倒是给出了比较详细的介绍。但是同时也有一个问题（小BUG）系统分析的时候不会显示出队友给的吃树。例如下图中笔者使用火猫中路对线米波。AI指出笔者出门装树枝，圆盾，补刀斧是好的但是大药不太需要。却忽视一点：没有显示出队友给的吃树。
下面还给出了推荐出装，这里AI给出了两套，一套是常规出装（队友给吃树的情况仙草树枝穷鬼盾，这里也没有显示给的吃树）还有一套是指对线压力不大的出装。
总而言之，GOSU AI 分析了很多以前选手可能没注意到的问题，而且总体比较准确，这会给玩家很大的帮助。当然现在还处于起步阶段，接下来GOSU AI还将开发队友聊天配合（指的是队友发出信号后玩家的反应）和操作失误（按键错误，举个简单例子，假设使用影魔影压时ZXC键按错键位，比如按到了Alt键，Windows键或者ASD键或者失误取消TP）等等。喜欢的玩家可以尝试让AI免费分析一下，只需要登陆GOSU.AI就可以了（暂不支持中文解析。国内登陆可能需要翻墙）
在这个人人都讲AI的时代下，GOSU AI的设计很新颖，也期待这款AI能够越做越好。