如何建立公平的AI系统?

来源:TECHWEB  责任编辑:小易  

-NE就可以 我在给2113你发点DOTA的命令这些5261命令通常4102由主机在游戏1653开始的15秒之内输入,并且通常会标在房间的标题上。这些游戏模式会影响到玩家的游戏方式。 -aa - "All Agility"的简称; 强迫所有玩家只能选择敏捷型英雄。 -ai - "All Intelligence"的简称;强迫所有玩家只能选择智力型英雄。 -ap - "All Pick"的简称;玩家可以从敌对双方所有的酒馆中选择英雄。 -as - "All Strength"的简称;强迫所有玩家只能选择力量型英雄。 -ar - "All Random"的简称;所有玩家使用随机从所有酒馆中选出的英雄开始游戏。在这个模式下重新选择需要的花费从200涨到400。 -ctf - "Capture the Flag(夺旗模式)"的简称;在这个模式下玩家不再需要摧毁古代遗迹,而是要到对方基地夺取旗子并拿回己方基地,每个带回己方基地的旗子算1分。任何带有旗子的英雄对所有对方英雄都是可见的并且英雄的魔法值被始终设定为0;最先得到5分的队伍将会获胜(现在这个模式不可以使用) 。 -dm - "Death Match"的简称;如果一个玩家的英雄死亡,那么那个英雄将被移出游戏同时玩家从还剩下的英雄中选择一个新英雄继续游戏。当一个队伍的英雄死亡达到36次时,这个队伍就输掉了比赛。当英雄死亡时,你将失去普通游戏模式中失去的金钱和一个英雄等级。(在新版本中-你将不在失去一个等级)等级丢失并不是一个bug:以前的版本英雄死亡会丢失所有的级别和物品。这是一个进步,因为dev战队不希望太多的改变dm模式。6.20版开始,死亡竞赛模式被重新激活。 -du - "Duplicate Mode"的简称;不同的玩家可以选择相同的英雄。现在只能同-allrandom模式一起使用。 -id - "Item Drop"的简称;在这个模式下随机的物品掉落取代金钱丢失成为对英雄死亡的惩罚。注:游戏会随机的选择一个物品栏掉落,所以买许多便宜的物品并不是一个好主意。有传言说物品的掉落并不是完全随机的,75%的几率掉落最好的物品,25%几率从其他物品栏中掉落。 -lm - "League Mode"的简称;这是在6.20版本中引入的只能用于5 v 5游戏的新模式。在"联赛模式"中,每个玩家轮流选择英雄,近卫军团的玩家A选择一个英雄,然后亡灵天灾的玩家B和玩家C选择英雄,接着近卫军团的玩家D和玩家E选择英雄,如此往复直到所有的玩家都选择了英雄。如果一个玩家没有选择英雄,那么他会得到一个随机的英雄并损失所有的初始金钱。译者注:现在版本中玩家有20秒时间来选择英雄。 -mm - "Mirror Mode"的简称;玩家可以像通常那样选择英雄,但是在一个给定的初始时间之后,队伍的英雄组成将依据双方英雄选择而被随机选择并且相关玩家将被给予相同英雄。最终2边将得到完全相同的英雄组成,就像模式的名字一样(5v5游戏= 5对从10个可能英雄中挑出的同样的英雄)。(现在这个模式是不可用的) -mr - "Mode Random"的简称;从 ar/ap/tr/regular 中随机挑出一个游戏模式。 -re - "Reverse"的简称;己方英雄由对方玩家选择,反之反是。(现在这个模式是不可用的) -sc - "Super Creeps"的简称;随机的超强野怪会在每波小兵中产生。这个模式是完全随机的,会有攻城傀儡,恐怖怪鱼,远古九头蛇随机加入双方阵营以增加游戏的成就感。这并不是完全的公平,因为随机选取和多变的超级士兵的产生(例如,近卫军团可能会在游戏的晚期才获得超强士兵,而相对而言亡灵天灾可能更早更频繁的获得超强士兵)。新的版本(例如6.27b)尝试用同时生成的超强士兵来解决这个问题。另外,杀死超级士兵能得到同摧毁一个塔差不多的金钱,鼓励玩家跟在他们后面。即使让两边的超级士兵同时生成,一边仍然可能处于劣势,比如得到了一个较弱的超级士兵而对方得到了一个较强的超级士兵。在这种情况下,非常有可能出现一方在游戏早期就得到了一个远古九头蛇(最强的超级士兵)并且摧毁了对方几个塔从而很有可能导致游戏的快速结束,因为就当时的等级而言对方对这个超强的士兵没有什么办法。 -sm - "Short Mode"的简称;建筑和塔的生命值被减低,更多的经验获得和金钱积累。这个模式是公共游戏房间上最常用的游戏模式,通常会同-ap一起使用。一些更有经验的老玩家认为这个模式通过使后期英雄更容易变强而改变了游戏的平衡性(比如幻影刺客和小狗),这些后期英雄可以在短时间内更容易的达到他们的顶峰并且中期英雄(主要是智力型英雄)的优势时间被大大缩短了。 -np - "no powerups"的简称,神符不再随机的在河道中间生成。 -tr - "Team Random"的简称;玩家获得一个随机的笨方英雄(近卫军团,或者亡灵天灾),他可以在游戏的第一分钟使用-repick命令花费500金钱来重新选择英雄。 玩家命令 英雄选择过程中的命令: -random - 在己方选择一个随机英雄。你可以输入 -repick命令花费200金钱重新随机选择一个英雄(注:在-allrandom模式和你自己输入-random时重新选择英雄的费用是不同的)。你只能在游戏开始的时候重新选择;在一定时间之后,-random便失效了。 -repick - 给你一个新的,随机的英雄,如果你在一个-ar的游戏中或者你自己希望更换你的英雄(花费400/200金钱)。重新选择英雄有一个45秒的时间限制(最大的重新选择次数是一次)。如果你选择了某个特定的英雄,输入-repick命令是有效的,玩家将失去现在的英雄和更多金钱,并得到一个新的随机英雄。这个情况只有在一个玩家无意按下了一个快捷键(当某个酒馆被选择时)召唤了一个英雄时才有实际意义。 用来在屏幕上显示信息的信息指令: -beamcounter - 用来显示月之骑士所施放的月光数目。(从6.18版本开始,这个命令被移除,根据冰蛙的说法,再也不会被加入) -creepstats (-cs) - "Creep Stats"的简称;玩家可以追踪他们杀死的敌方/己方小兵数量 -csboardon - 总是显示玩家杀死的小兵数量。 -csboardoff" -停止显示玩家杀死的小兵数量。 -matchup (-ma) - 显示对方玩家的名字,颜色,和他们正在控制的英雄。 -movespeed (-ms) - 显示现在的移动速度(供调试和获得信息)。包括物品和技能对速度的加成效果。 游戏时的指令,通常用来解决英雄的一些小问题: -disablehelp - 禁止己方圣骑的忠诚考验被加在玩家控制的英雄身上。 -enablehelp - 解除禁止己方圣骑的忠诚考验被加在玩家控制的英雄身上。 -recreate - 对于一些拥有和世界地图编辑器中没有的变身技能的英雄,比如:龙骑士,狼人,食尸鬼和灵魂守卫,有可能发生一些失去对英雄控制的问题。这可以通过把英雄带回生命之泉并且输入这个命令来解决。 -refresh - 作用于幻影刺客(PA),这个命令用来刷新她的部分隐形技能"模糊"(解决在她死后隐形状态会被解除的问题)。从6.10版发布以来,霜星不再会使PA的隐形失效。值得注意的是即使不输入-refresh命令,"模糊"仍然会给予PA被动的闪避效果,她只是不"隐形"而已。技术上来说,玩家受到不停的输入-refresh命令的折磨比PA更容易被发现更痛苦。6.20版以后,这个指令被废除,因为PA会自动的刷新她自己的状态。 -unstuck - 将你的英雄在60秒后传送到生命之泉;当你的英雄被卡在了一个没办法移动的位置(比如被困在树林中)的时候可以使用这个指令。在传送的过程中英雄不能移动,并且命令生效的延迟时间可以阻止玩家滥用这个命令,我想楼主的问题不仅仅是这2113个问题,还5261有一个问题就是如何使用复选模式4102,即两个以上的模式1653。-ap是(all pick)全选模式,即可以选择所有英雄,而-ne(normal experience)是普通经验值模式,即电脑所得经验值与玩家平等。在打AI图是要输入-apne或者-neap,这都是同时使用了两种模式。类似的还有-arom -arne -wtfdm等等 这些复选模式就是将两种模式合到一起,输入时大都不分先后,-ne电脑将和你获得一2113样的经验我一般是-ap-de-st全英雄5261,-de是动态经验模式,电脑4102处于劣势得到1653的经验会变多增加了平衡性;-st是超级塔模式,塔回血很快可以玩的久一点(杀杀野,杀杀roshan,玩得很随意),开局8秒内打-ne若要全阵营选择,打-ap-di是查看补刀的,就是说在英雄补/反补后会在被补的生物/建筑物头上冒个感叹号。这个命令什么时候打都可以生效,正常游戏开始输的是-ap 打电脑开始时输入-apne 就是全阵营和AI一样经验 ap是all pick,中文意思是全选ne是normal experience, 中文意思是普通经验,-apne 可以直接打6.48好像就行了www.zgxue.com防采集请勿采集本网。

人工智能正在各行各业的企业中迅速部署,预计企业在未来三年内将在人工智能系统上的支出增加一倍。但是,AI并不是最容易部署的技术,即使功能齐全的AI系统也可能带来业务和客户风险。

玩游戏啊,那怎么打得过AI,人家下指令几乎不用什么时间,且能多线程操控,你一个鼠标点再快也需要时间啊,玩过红警,单机对电脑1挑7,机器如果本身运算速度慢,还能赢几盘,一旦机器运算速度提上去,基本没有赢得可能,那时候的机器还算不上AI

近期在信贷、招聘和医疗保健应用中有关AI的新闻报道中强调的主要风险之一是存在潜在的偏见。因此,其中一些公司受到政府机构的监管,以确保其AI模型是公平的。

没人能 没人能

机器学习模型在实际示例中进行训练,以模仿未见数据的历史结果。训练数据可能由于多种原因而产生偏见,包括代表受保护群体的数据项数量有限以及在整理数据过程中人为偏见潜伏的可能性。不幸的是,对有偏见的数据进行训练的模型通常会使他们做出的决策中的偏见永存。

确保业务流程的公平性不是一个新的范例。例如,美国政府在1970年代禁止通过公平贷款法(例如《平等信贷机会法》(ECOA)和《公平住房法》(FHAct))对信贷和房地产交易进行歧视。此外,《同酬法》、《民权法》、《康复法》、《就业年龄歧视法》和《移民改革法》都提供了广泛的保护措施,以防止歧视某些受保护群体。

构建公平的AI需要两步过程:理解偏见和解决潜在偏差。在本文中,我们将重点讨论第一个主题。

了解偏见

在解决问题之前,您需要首先确定其存在。没有一家公司会以恶意的意图将其AI系统偏向用户。取而代之的是,由于模型开发生命周期中缺乏意识和透明性,导致了无意间引入了偏见。

以下列出了最佳实践,以更好地理解和减少ML开发生命周期中的偏见。

(1) 获得主要利益相关者的支持

不公平的系统类似于会产生重大业务影响的安全风险。实施公平治理流程需要物质资源。没有领导团队的支持,必要的实现该流程所需的任务可能无法获得超过其他业务优先级的足够开发能力。因此,强大的以公平为中心的AI流程始于AI所有利益相关者的认同系统,包括管理团队。

(2) 任命“内部捍卫者”

确保买入后,任命负责建立公平程序的冠军。倡导者在包括法律和合规代表在内的各个团队之间进行沟通,以草拟与公司领域(例如,医疗保健、招聘等)和团队的特定用例(例如,建议重新住院、确定保险费、评估信用度)相关的准则等。有几种偏见度量标准,例如机会均等、人口统计均等。公平性度量标准的选择取决于用例,并由从业者掌握。

在最终确定指导方针之后,“捍卫者”将对相关团队进行培训。为了使其可行,AI公平工作流程可确保数据和模型偏差。另外,它要求访问被评估公平性的受保护属性,例如性别和种族。在大多数情况下,很难收集受保护的属性,在大多数情况下,直接在模型中使用它们是非法的。

但是,即使未将受保护的属性用作模型功能,也可能存在代理偏差,另一个数据字段(如邮政编码)可能会与受保护的属性(如种族)相关联。如果没有保护属性并对其进行衡量,则很难识别偏差。团队解决这一差距的一种方法是推断受保护的属性,例如在贷款承保模型的情况下使用普查数据推断性别和种族。

测量偏差

接下来,我们需要测量偏差。不幸的是,许多类型的机器学习模型固有的不透明性使得测量其偏差变得困难。人工智能的可解释性是一项最新的研究进展,它解锁了人工智能的黑匣子,使人们可以了解人工智能模型内部发生的事情。这导致对偏差的透明评估,以确保由AI驱动的决策是负责任和可信赖的。

以下是ML模型的公平报告示例:

该特定报告是用于评估风险以做出贷款决策的模型。它在受保护的“种族”属性上具有其他元数据。使用此报告,用户可以使用各种公平性指标来查看组公平性和不同的影响。建议您根据用例的领域需求,专注于特定指标(例如,“误报率”)和特定特权类别(例如,白种人)来衡量偏见。

除了上面的贷款模型之类的表格模型外,文本和图像模型中也会出现偏差。例如,下图显示了一个文本模型,该文本模型正在测量用户生成的注释的毒性。

下面的样本偏见报告显示了该模型如何评估跨种族和宗教阶层的毒性。

请注意,热图如何表明该模型相对于“女性”和“无神论者”身份群体的偏见要小得多。在这种情况下,ML开发人员可能希望将有偏见的身份组的更多代表性示例添加到训练集中。

生产模型的公平考虑

无论在部署之前是否存在偏差,一旦模型为实时流量提供服务,就有可能发生偏差。偏差的变化通常是由于向部署的模型提供了输入数据而导致的,这些输入数据在统计上不同于用于训练模型的数据。因此,最佳实践是在部署后监视模型中的相关偏差指标。下面的屏幕截图描绘了监视模型准确性指标(用于跟踪潜在偏差的相关指标之一)的外观。

总之,人工智能为量化和解决迄今为止由人主导和不透明的决策系统中的偏差提供了独特的机会。

 

-neng 和模式一起输入比如-nengap,-APNENG,平衡经验。。。不然你跟2个AI英雄对线,你5级了,对面2个都6了。。。经验加成+神一样的反刀确实不是玩的。。,输入NENG就可以了。NE=NORMAL EXPERIENCENG=NORMAL GOLD英文缩写,这样好记点吧,ai的回2戒指 回程 宝石 大药罐都是免费的 什么模式下都是这样更多追问追答追问其他都不是免费的?其他都不是免费的?追答不是 目前我只发现这些 还有电脑回血回魔很快 目测两倍以上,-nestscap,-apneng内容来自www.zgxue.com请勿采集。


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