“每个赚 10-1 亿美元的 AI 研究人员都是 Dota 2 玩家”
快速阅读: 据《印度分析杂志》最新报道，《Dota 2》成为顶尖AI研究人员的筛选器，因其复杂性与挑战性，培养了耐心、团队合作与适应能力。许多高薪AI工程师都热衷此游戏。
忘记常春藤盟校的学位或在谷歌的实习——如今想要进入顶级AI工作的秘诀是什么？《Dota 2》。如果你不玩，你就不会成功。
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这个以挑战性和复杂性著称的多人在线战术竞技游戏（MOBA）早已不只是一个电子游戏；它已成为全球顶尖人工智能研究人员的筛选器。
一位用户在X上的一篇热门帖子中写道：“这些顶级人工智能研究人员赚取1000万到1亿美元的收入，但事实上，他们每个人都玩《Dota 2》。”“如果你玩过《Dota 2》，那么你很可能和他们或我一起在一个房间中。”
这听起来像玩笑，但实际上并非如此。如今那些获得百万美元年薪的顶级人工智能研究人员，很可能已经花了超过5000小时在昏暗的房间里被陌生人攻击。可以问问Greg Brockman、Ilya Sutskever或Jakub Pachocki，他们是OpenAI的关键人物，也是OpenAI Five（五人AI团队）的幕后主脑，这个机器人曾在《Dota 2》中击败了职业选手。
在2018年的比赛中，OpenAI Five未能击败职业玩家。尽管拥有超过180年的训练和经验，AI仍然无法实现这一目标。然而，那又是另一个故事了。
即使Sam Altman本人并不是玩家，他也支持了让《Dota 2》成为强化学习试验场的项目，尽管它并未获胜。
这些人不仅仅研究《Dota 2》，他们真正地生活其中。就连埃隆·马斯克也是一个忠实的玩家，他曾声称自己位列历史上前50名玩家之列。他在同时经营五家公司的情况下如何做到这一点仍然是个谜，并且成为X平台上热议的话题。
《Dota 2》就是一切
“在我认识的所有疯狂的人中，他们是否玩《Dota 2》之间有100%的相关性，”Upamanyu Acharya在X上写道。“而且这种现象只出现在这个游戏里，其他任何游戏都不适用。”
那么为什么是这款游戏？为什么不选择国际象棋、围棋或《英雄联盟》呢？因为正如一位用户所说，《Dota 2》是一个伪装成虚拟世界折磨的多年AI人才筛选器。
一场比赛《Dota 2》包含8万个时间点——智能体（或玩家）必须提前规划和适应数百步。这对于构建用于现实应用（如机器人或自动驾驶）的长期计划模型的研究人员来说是一块金矿。
值得注意的是，OpenAI收购了公司Global Illumination，该公司原本是为了通过强化学习来创建基于游戏的智能体。
《Dota 2》的“战争迷雾”模拟了现实世界的不确定性，使其成为推理算法的游乐场。每0.25秒大约有1000种有效动作，迫使研究人员构建出能在比任何棋盘游戏都更混乱的环境中运行的模型。
每队五位英雄合作对抗对手。这是分布式AI系统和群体机器人的常态。《Dota 2》还要求每80毫秒做出一次快速决策，训练算法在压力下做出反应。
Valve的开放Bot API意味着你可以并行运行数千场比赛，每天生成数百年份的数据，成本仅需几美分。这就是OpenAI Five的训练方式——在云端部署大规模强化学习实验，同时玩着最严酷的游戏之一。
不止是游戏，更是一种文化
“天啊，我认识的收入最高的人也是《Dota 2》玩家。操，”Mario Hachemer写道，这反映了现在已不再是轶事，而是接近统计事实的观点。
此外，还有文化契合度的因素。工程师喜欢系统结构。《Dota 2》是一个机械、严苛但又美丽复杂的系统。其陡峭的学习曲线、数据丰富的回放以及对优化的痴迷，与顶尖研究人员的心态相吻合。
“我认识的每个疯狂的人要么沉迷于《RuneScape》，要么沉迷于《Dota 2》。没有例外，”另一条帖子说道。
甚至招聘经理也开始意识到这一点。“我曾经玩《Dota 2》太多了，”一位X用户承认。“我也认为如果我将来再招聘，我会通过和他们一起玩排位赛来测试他们。没有什么能比这更好地展示你在压力下的反应。”
如果听起来像笑话，那不是。《Dota 2》教会了耐心、精准、团队合作、适应能力以及如何管理暴怒，而这正是人工智能研究人员所需要的品质。
《Dota 2》不仅是OpenAI的试验场。在ChatGPT席卷世界之前，OpenAI花了数年时间仅仅让机器人在《Dota》地图上生存下来。在这个过程中，他们建立了一支不仅技术娴熟，而且经过数千小时虚拟战斗磨练的研究团队。
这就是为什么《Dota 2》不断出现在简历、X话题中，以及越来越多的高薪职位中。所以，如果你想知道一个20万美元的AI工程师和一个1000万美元的工程师有什么区别？看看他们的Steam账号，而不是GitHub。
(以上内容均由Ai生成)
