推 myhole: ! 01/23 01:27
推 andy086: 那篇論文我記得2017年就發表了 01/23 01:44
→ andy086: 不知道還有沒有更新的 01/23 01:54
推 homelife: 帥耶，不知道是跟誰打？ 01/23 01:58
推 penut85420: 推推，值得關注！ 01/23 02:26
推 chinpopo: 然後有個人說他已經見到 Serral 打 Innovation 了 01/23 06:42
推 abc0922001: 真令人期待XDD 01/23 08:52
推 wiki2548: 推推 01/23 10:22
推 TFsonG: 推 期待 01/23 10:32
推 itsdelovely: 推 01/23 10:40
推 zseineo: 怕 01/23 10:50
推 zzro: …....敢推出來 不會真的有職業水準了吧 01/23 12:33
→ zzro: 這東西軍事用途很強的 01/23 12:34
推 tasin: 我倒是認為不會很強 但既然會展示表示可能打得人模人樣了 01/23 13:03
推 kira925: 拉出來打就知道了.... 01/23 13:05
推 GLaDOS1105: 好期待 01/23 13:10
→ hijacker: 不用太期待 AI還有很大進步空間 01/23 13:10
推 Adonisy: 能有殘酷電腦的水準就差不多了 01/23 13:12
推 reinhert: DeepMind敢拿出來代表已經有一定完成度，說不定早就在天 01/23 13:48
→ reinhert: 梯上測試過。之前AlphaGo也是確定能打才會直接挑李世石 01/23 13:49
→ abc0922001: 沒有找職業選手打，應該只是有模有樣而已 01/23 14:25
推 fragmentwing: 跨過這關天網征服世界指日可待 怕 01/23 14:57
推 dululu: 未看先猜打職業選手會被虐爆 01/23 15:29
推 nissptt: 前兩天IEM資格賽，有一場野在外面的黑暗聖殿快一半了，又 01/23 16:32
→ nissptt: 故意在對方偵查工兵前下了暮光議會!? 不知AI會怎麼判斷這 01/23 16:32
→ nissptt: 種？ (還是每場都用保守打法？) 01/23 16:32
推 kira925: 樓上 這就是Deepmind想要解決的問題之一 01/23 16:37
推 Rex1009: 不要每場都一波all-in gg我就覺得可以了 01/23 16:43
推 homelife: 覺得一定有上天梯測過了 覺得這是很基本要測試的項目 01/23 16:53
推 kira925: 不 上天梯正是最不應該做的... 01/23 16:54
→ kira925: 天梯太多鬼 那訓練會很爛... 01/23 16:54
推 madeinheaven: 是打電腦還是打人類? 01/23 16:58
推 homelife: 當然是有點成果後才上天梯呀，印象中當初圍棋也是有上網 01/23 19:05
→ homelife: 跟真人打 01/23 19:05
→ lovinlover: 有消息說2/15對戰Serral 01/23 19:14
→ positMIT: 期待 但是我要睡覺...XD 01/23 19:25
推 reinhert: 上天梯是要測試成果，不是拿來訓練阿 01/23 19:45
推 kowtheone: 圍棋上網情況不同啊！都是開放資訊，星海的難題是基本 01/23 20:51
→ kowtheone: 營運都沒練起來，就上網練的話，會毀了基本功 01/23 20:51
現在難說 等他們發表這次會用的主要方法以後再討論比較好
推 only1032: 好期待阿 01/23 20:53
推 CarbonK: 這有點有趣 01/23 21:22
推 PTLy2: 比起對戰Serral,更想看AlphaGo打Has 01/23 22:43
2/15比的是 artificial overmind challenge
https://artificial-overmind.reaktor.com/
裡面的冠軍 所以到時候會跟那個AI打還未知
推 ohmylove347: 我必須說，上次圍棋已經跌破大家眼鏡了，我很期待這 01/23 23:07
→ ohmylove347: 次的表現，如果可以看到超帥新戰術就好了 01/23 23:07
推 jeropro1: 先不期待這個了 看byun直播先 01/23 23:15
推 AndyWT: 希望是用電眼+機械手臂去玩 或者未來能夠是這種形式 01/23 23:56
→ AndyWT: 表示它能夠用圖型分辨兵種甚至看破隱形單位跟遁地移動 01/23 23:57
推 cain1187: 上次星海一的AI也是跌破我眼鏡...被職業屌虐的那種 01/23 23:59
推 madeinheaven: 好奇 DeepMind會用哪個種族打 01/24 01:10
→ tasin: 機械手臂應該沒必要 01/24 01:18
→ tasin: 我覺得他需要跟人一樣透過介面和鍵鼠指令玩就行了 01/24 01:18
推 abc0922001: 我也覺得機械手臂沒必要，甚至連反應延遲都沒必要 01/24 10:04
推 kira925: 鎖APM是有需要的 01/24 10:10
推 Mariah: 上去看了文件，主程式已經被弄成linux了 01/24 13:36
推 doasgloria: 鎖APM的確是必要的 只是APM限制需要研究 01/24 17:44
→ doasgloria: 如果APM無限 感覺就會出現很奇怪的戰鬥畫面 贏了也沒 01/24 17:45
→ doasgloria: 什麼好讓人驚艷 01/24 17:45
是的 研究的目的並不在於打贏 而是發展這個系統本身
打贏只是評量系統的方式之一
推 LCamel: 我從2029回來 TPU的T就是terminator 阻止Hassabis 01/24 22:28
Demis Hassabis 已經正名即將展示的系統名為: AlphaStar
https://twitter.com/demishassabis/status/1088443612763873280
推 ki59920: 推 01/24 23:32
推 gn02064109: 置底了 就在安冏太郎這篇討論 不另開新文章了 01/25 00:13
推 toya123: 我就知道阿法星一定行 BloodTrail 01/25 01:23
推 Anidream: 幹死電腦! 01/25 01:25
推 DirtyMoney: 熬夜看直播 別漏氣 加油~ 01/25 01:37
推 sunev: 要開始了 01/25 01:55
推 homelife: 開始囉！ 01/25 02:01
推 SHINZI: AI來了! 01/25 02:03
結果是播錄影 LUL
推 confucamus: PvP XD 01/25 02:09
推 DirtyMoney: 看重播的直播... 01/25 02:10
推 LCamel: TLO ? 01/25 02:10
推 kira925: AI打玩家 01/25 02:10
→ LCamel: TLO: #44 IN 2018 WCS CIRCUIT 01/25 02:11
推 kira925: 基本上TLO算半退役了 01/25 02:12
→ kira925: 還是用他的神族(衰小臉 01/25 02:12
→ kira925: 有點火大 趕快打不要廢話阿 01/25 02:14
推 Anidream: deepmind 認可 PIMBA! 01/25 02:14
推 KMSNY: 錄影... 01/25 02:15
推 LCamel: 怎麼沒有 zoom in 晃鏡頭? XD 01/25 02:15
推 heatsink: 今天是類似發表會，大家來檢討RP而已orz還以為現場打 01/25 02:16
→ tasin: 這pvp第一個水晶的位置...感覺很不專業 不知道會怎麼打 01/25 02:16
推 rodney228: 講解RP XD 01/25 02:16
推 Anidream: AI 不堵口 01/25 02:16
推 kira925: 第一顆水晶下的位置放那邊....沒被教士飄過? 01/25 02:16
推 itsdelovely: 拉兩農在防光炮嗎 01/25 02:17
→ Anidream: 有現場現場啊剛講了. 但是第一視角 01/25 02:17
→ kira925: 拉兩隻農防光炮 開場就虧 01/25 02:17
→ kira925: 這個都講好了播RP 01/25 02:17
推 DirtyMoney: 這水晶位置...被飄就算了 還被卡gas 01/25 02:17
→ kira925: Nice SIMCITY??? 01/25 02:17
→ kira925: TLO操作已經夠爛的了 他不是神族選手 01/25 02:18
→ kira925: 換下巴herO這種的要殺10農 01/25 02:19
推 tasin: 喔 教室這個操作倒是有模有樣的 01/25 02:19
→ kira925: TLO也不會防教士 01/25 02:19
→ kira925: 沒什麼參考價值 01/25 02:20
會播RP表示AI表現還不穩定啦
推 Anidream: AI 會飄進去殺農..... 我感覺我打不過它 01/25 02:20
→ tasin: 我是覺得他操作的確挺像人在操作的 01/25 02:21
→ tasin: 雖然tlo這真的很肌... 01/25 02:21
推 bbbyy: 居然會上下電梯 TLO感覺要死了XD 01/25 02:21
推 angeltear15: 這菱鏡電梯有點猛阿 01/25 02:21
推 heatsink: 我靠，還會稜鏡上下微操 01/25 02:21
→ kira925: @Ani 那是因為你不會守 PvP防這個就是一隻教士的幻影卡住 01/25 02:21
→ kira925: 不然就是農民拉一隻先預備下水晶 01/25 02:22
推 chogosu: 打得很像玩家 01/25 02:22
→ Anidream: 這麼厲害的麼.... 韓宗啊 01/25 02:22
→ KMSNY: 三小 01/25 02:22
※ 編輯: Jotarun (114.42.98.28), 01/25/2019 02:25:35
→ kira925: TLO完全不會守 這個PvP沒什麼參考價值:他神族太爛 01/25 02:22
→ bbbyy: TLO XDDD 01/25 02:22
→ heatsink: 只播它表現好的場次嗎？屌打TLO 01/25 02:22
推 DirtyMoney: 好微妙的感覺... 感覺不是AI太厲害 01/25 02:22
推 reinhert: 其實和最初的版本已經好很多了，最初的版本連一般電腦都 01/25 02:22
推 ck321: 光看這場大概是什麼階級阿? 01/25 02:23
推 eternalviva: 對電腦打GG XD 01/25 02:23
推 a23002001: 怎麼不是用本族 01/25 02:23
→ kira925: 比賽裡面太多了 不然一開始就出雙追獵提前出去壓到遠斜坡 01/25 02:23
→ reinhert: 打不過。 01/25 02:23
推 angeltear15: 沒人轉八卦板@@? 01/25 02:23
噓 LochtsStorM: 不是R 重點是他是一個AI好嗎= = 01/25 02:23
推 ddavid: 最初的版本連採礦都採不好呢 01/25 02:23
推 ice0719033: 他用P這樣有參考價值嗎XD 01/25 02:23
推 barry00561: 就不能找主族P的來打嗎XD 01/25 02:24
→ kira925: TLO剛是完全沒概念神族開局怎麼打 01/25 02:24
→ kira925: AI訓練到這樣有長足的進度 但是整個比賽來看沒測出什麼 01/25 02:24
推 Anidream: 不是. 你不能拿韓宗P 和它比的啊. 大部分人都不是宗師 01/25 02:25
推 panruru1224: TLO自稱自己用P也可以打到前1% 這樣看起來AS 01/25 02:25
推 DirtyMoney: 話說 總共會打幾場啊？ 01/25 02:25
→ panruru1224: 應該是蠻強的 01/25 02:25
→ kira925: 大哥 你找職業選手打業餘等級的表現 那幹嘛找職業? 01/25 02:25
→ APM99: 只看這場 絕對有韓服5200分 01/25 02:26
推 penut85420: TLO的P再爛都比我們強 01/25 02:26
推 z83420123: 話說apm有說是怎樣嗎？ 01/25 02:26
其實比職業選手低
推 CarbonK: 我看了三小… 01/25 02:26
→ kira925: RP總共五個 會播兩個 01/25 02:26
→ z83420123: 喔 我腦殘 漏看 01/25 02:26
→ reinhert: 應該說已經展示出AlphaStar能判斷營運，控兵操作等在RL 01/25 02:26
→ reinhert: 中的Action判斷，代表DeepMind已經找出一個Reward方式去 01/25 02:27
→ penut85420: 不知道會不會打大後期 01/25 02:27
→ reinhert: 判斷該作的Action了 01/25 02:27
專業
→ DirtyMoney: 感謝 (希望不要話太多 趕快播完睡覺 01/25 02:27
推 Anidream: TLO 說前10%把 01/25 02:28
推 Adonisy: 職業選手就算再差，副族應該也有鑽石吧...TLO你... 01/25 02:28
※ 編輯: Jotarun (114.42.98.28), 01/25/2019 02:28:25
推 LCamel: APM 低, 而且也沒有一直切畫面位置 01/25 02:28
→ tasin: AI剛剛的操作和節奏看齊來的確有點像5000分以上的神族 01/25 02:28
→ tasin: 不過TLO沒有神族的細節 希望可以用本族這樣比較有戰略性質 01/25 02:28
推 kira925: @reinhert 不過就前期直接拉兩農防光炮 我會認為還有得練 01/25 02:28
→ kira925: 確實有點概念 然後知道自己優勢用稜鏡閃追強行操作死對面 01/25 02:29
推 b2481: 二比零了 猛 01/25 02:29
→ kira925: 不過因為TLO神族真的太菜 看不出來AI抗壓能力 01/25 02:29
推 CarbonK: 主要就是那個 reward 到底怎麼定義的… 01/25 02:29
→ CarbonK: 用那個 API 能獲取的資料多到不像話 01/25 02:29
→ CarbonK: 期待 DM 發表論文 01/25 02:29
→ Anidream: @kira 名人效應啊. 找個路人上台話都不會講 01/25 02:29
推 DirtyMoney: AI已經2:0了 QQ 01/25 02:30
→ APM99: TLO打的也沒問題 表現也是超過韓服五千分 01/25 02:30
推 b0920075: 為什麼不換種族打啊 01/25 02:30
→ tasin: 怎麼還用神族阿...誰想看他打神族阿... 01/25 02:30
推 LCamel: 直播直接講成績 AI OOXXX TLO, 播完1直接播3 01/25 02:30
推 LochtsStorM: 我也覺得還好 = = 01/25 02:30
推 Adonisy: TLO大蓋只有勝 APM 吧，這什麼 APM... 01/25 02:30
→ kira925: 歐美絕對不乏神族選手 找TLO更多是因為有名&他P太菜 01/25 02:31
推 panruru1224: 用神族應該是因為訓練的時候只針對PvP 01/25 02:31
→ kira925: 就算只連絡TeamLiquid戰隊 人家也有正牌神族Mana 01/25 02:32
推 Anidream: 不是, 開始就講了AI 只練了PVP啊, 而且地圖和版本也是 01/25 02:32
→ Anidream: 鎖定的 01/25 02:32
→ Adonisy: TLO 這 APM 沒問題嗎？ 1800多... 01/25 02:32
推 tasin: 開場拍一個電池在自己的基地...哪朝 01/25 02:32
推 CarbonK: 跟之前的表現比差太多了啊！ 01/25 02:33
→ CarbonK: 之前環境要單純的多表現都不見得比較好 01/25 02:33
→ CarbonK: 那個 feature extract 跟 reward algorithm … 01/25 02:33
→ CarbonK: 只能期待論文 01/25 02:33
推 jh520109: 現在就只是初版的展示而已，現在他們的AI能夠處理非完 01/25 02:33
→ jh520109: 美資訊的遊戲其實已經非常強了，再過一段時間可能有比 01/25 02:33
→ jh520109: 現在強很多，老實說稍微了解一下技術內容的都知道這真 01/25 02:33
→ jh520109: 的很令人振奮，是不太懂一些人在酸什麼 01/25 02:33
→ Adonisy: 竟然被溜教室... 01/25 02:33
推 b0920075: 沒打過sc，我還以為pvp是玩家對玩家XDDD 01/25 02:33
→ Anidream: mana 那個英文水平.... 01/25 02:33
→ kira925: 這一盤有針對了一下就是開場連續送兵了 01/25 02:33
→ tasin: 單況農名35xd 01/25 02:34
→ kira925: @jh 不是針對AlphaStar 而是不滿找個主副族都不是P的出來 01/25 02:34
這主要就是宣傳考量吧
→ Adonisy: TLO以前是 R，可能最近生疏了 01/25 02:35
※ 編輯: Jotarun (114.42.98.28), 01/25/2019 02:36:49
→ Anidream: 剛講了第二場是打後期的. 說明AI 有大局觀 01/25 02:35
噓 LochtsStorM: 找不是P又怎樣== 根本不是重點啊 01/25 02:35
推 CarbonK: 不是啊，目前的狀況看起來也還不穩，找頂尖來虐殺也沒什 01/25 02:35
→ CarbonK: 麼好看的啊 01/25 02:35
推 angeltear15: 這立場有夠爛 01/25 02:36
推 bbbyy: 這立場也太爛... 01/25 02:36
→ Adonisy: 打成這樣其實很可怕，以後上天梯練好了 01/25 02:36
推 kira925: 那你就找個業餘出來 不要找職業打業餘水準阿 01/25 02:36
推 stye08114: 所以TLO算強嗎（沒惡意好奇問問 01/25 02:36
→ lazioliz: 這算力場嗎 01/25 02:36
→ Adonisy: 自爆球直接就中了... 01/25 02:37
→ kira925: 神族玩家跟觀眾看TLO打這種水準火氣很大的 01/25 02:37
→ stye08114: 看他裂光球都沒躲到== 01/25 02:37
→ kira925: 幹 01/25 02:37
推 KMSNY: 不是應該開個AI帳號打到宗師一嗎 01/25 02:37
推 Anidream: 他自己說P玩家前10% 01/25 02:37
→ bbbyy: AI打得還是滿穩的呢 穩穩開礦穩穩打 01/25 02:37
推 z83420123: tlo這三小操作 01/25 02:38
→ bbbyy: TLO感覺要被球炸死了... 01/25 02:38
→ bbbyy: 各種中球 01/25 02:38
→ CarbonK: 反正我是覺得超超超強了 01/25 02:39
→ CarbonK: 之前自己也試過訓練 SC2 agent 但是真的完全找不到適合的 01/25 02:39
→ CarbonK: 回饋算法 01/25 02:39
→ CarbonK: 這還只是在只有採礦的環境… 01/25 02:39
專業喔
推 Adonisy: 變成玩球AI了 01/25 02:39
→ kira925: 在斜坡的判斷AI有問題 他會卡住不知道該不該上 01/25 02:39
推 tasin: 小眼睛騎臉 01/25 02:39
推 Anidream: 3:0 了要.... 01/25 02:39
推 tentenlee: 一直在撞球....... 01/25 02:39
→ kira925: 不過這AI很進步了 01/25 02:39
→ z83420123: 話說很好奇他的有效apm是多少 會戰要是有效apm有150-1 01/25 02:39
→ z83420123: 80人類操作上應該打不過了 01/25 02:39
→ Adonisy: ob這麼多是 F2了嗎？ 01/25 02:39
→ bbbyy: 我也覺得AI表現是真的滿好的了 01/25 02:39
推 KMSNY: 沒五隻眼睛不敢出門 01/25 02:40
推 SmallAnt: 小眼睛 五眼聯盟正夯 01/25 02:40
→ z83420123: 這ai絕對不弱了 只是tlo在打三小 01/25 02:40
→ kira925: 反隱的回饋也太大了 01/25 02:40
推 eddman: 為什麼找tlo來玩神族 根本不能代表什麼 01/25 02:40
→ bbbyy: 還會用回程!! 01/25 02:40
推 HEroKuma: 第一場apm均值大約在225 01/25 02:40
→ kira925: 看到三隻狂戰全軍Recall.... 01/25 02:41
※ 編輯: Jotarun (114.42.98.28), 01/25/2019 02:41:39
→ Adonisy: 其實 TLO未必弱，只是AI看起來很強覺得 TLO變成雞了 01/25 02:41
→ kira925: 稜鏡掛那什麼都沒刷出來 01/25 02:41
推 tentenlee: TLO在幹嗎? 01/25 02:41
推 LochtsStorM: 看他的動作就好了 他打誰 對手打怎樣 根本一點也不重 01/25 02:42
→ LochtsStorM: 要 也沒必要代表什麼 01/25 02:42
→ kira925: AI是個F2神族 01/25 02:42
→ CarbonK: 而且我很在意到底怎麼訓練才能讓 agent 學會不同兵種的操 01/25 02:42
→ CarbonK: 作 01/25 02:42
→ CarbonK: 雖然之前 Deepmind 已經發表多任務學習演算法了 01/25 02:42
推 lazioliz: AMP有300到400 01/25 02:42
→ CarbonK: 但結合情境判斷等等雜七雜八的東西到底… 01/25 02:42
→ HEroKuma: RL能做到這種程度真的很神耶……… 對於需要在資訊隨時 01/25 02:42
→ HEroKuma: 都在更新的情況下做這麼多事跟下判斷已經很厲害了 01/25 02:42
推 tasin: 我倒覺得這場TLO耗下去會贏 如果她拖得住 01/25 02:42
→ Adonisy: 跟本玩球玩出興趣了吧 01/25 02:42
推 zteboom46: 協同做好阿TLO 01/25 02:42
推 ilw4e: 這macro，從頭到尾經濟都壓著TLO打阿 01/25 02:42
推 reinhert: AlphaStar能和現役頂尖PK DeepMind早就抓出來了 01/25 02:42
→ reinhert: 有研究RL的一定對AlphaStar怎麼去做這些事非常好奇 01/25 02:43
推 Anidream: 下光砲防多線? 01/25 02:43
→ CarbonK: 看一看熱情又起來了 01/25 02:43
→ CarbonK: 明天起床繼續研究論文www 01/25 02:43
推 tasin: xdd 01/25 02:44
推 tentenlee: 自爆拉~ 01/25 02:44
推 b2481: 這個87 QQQ 01/25 02:44
推 bbbyy: 球炸了自己XD 01/25 02:44
推 Adonisy: 感覺TLO用 F2 A了上去... 01/25 02:44
→ CarbonK: 哎呀ww 01/25 02:44
推 kira925: 訓練沒有練出裂光球會TK 追著自己炸 01/25 02:44
→ tentenlee: 馬上又炸回來了 01/25 02:44
推 DirtyMoney: 單一兵種(好多自爆球 01/25 02:45
推 HEroKuma: 討論其他種族配對還有叫main種族來打還太早了 前年才剛 01/25 02:45
→ kira925: 換家orRecall 01/25 02:45
推 HEroKuma: 放出api給大家玩 然後花了兩年練PvP到這種程度已經是很 01/25 02:45
→ HEroKuma: 大的進步了 01/25 02:45
→ bbbyy: 球超多 隨便炸 電腦出的兵不知道是怎樣選的 01/25 02:45
→ kira925: Recall 01/25 02:45
噓 scmono: 好丟臉 01/25 02:45
※ 編輯: Jotarun (114.42.98.28), 01/25/2019 02:49:51
→ Adonisy: 所以球真的要玩的好才行 01/25 02:46
推 itsdelovely: wow 太驚奇了 01/25 02:46
→ HEroKuma: 這場只是先給大家看看deepmind的研究是真的有產出而且這 01/25 02:46
→ HEroKuma: 方面是真的有辦法深入研究的 01/25 02:46
→ CarbonK: 不知道是不是因為神族是個 f2a種族才先練 p www 01/25 02:46
→ kira925: 大概就是這樣吧 真的練出東西來了 01/25 02:46
推 chogosu: 球炸真好玩 01/25 02:46
→ Adonisy: 不會被剃光頭了吧... 01/25 02:47
→ tasin: 剛剛我看到追獵有去優先點先知鳳凰 挺有趣的 01/25 02:47
推 heatsink: TLO也要故意打慢打弱，因為要配合測試AI強度？ 01/25 02:47
→ kira925: 只是真的沒有測出他的底線 01/25 02:47
→ CarbonK: 我好興奮啊~ 01/25 02:47
推 z83420123: 感覺學習有連人類的無效apm一起學 不然剛3.400應該不 01/25 02:47
→ z83420123: 至於操作不來 01/25 02:47
推 AMTS: 學RL的真的興奮 尤其是看AI犯錯的時候 01/25 02:47
→ kira925: 灌了非常大量的人類RP進去 01/25 02:47
推 bbbyy: 感覺AI營運部分沒啥太大問題 01/25 02:48
→ Adonisy: 放AI上來搶天梯吧... 這樣職業選手應該會想搜到它吧 01/25 02:48
推 reinhert: SC比起一般RL就是它的Action和環境複雜太多，而且Reward 01/25 02:48
→ kira925: @bbbyy 他36農開二礦 我很懷疑 01/25 02:48
→ AMTS: 更顯得其他優秀的地方有困難實現 01/25 02:48
推 arrenwu: 我總覺得AI打得一直是同一套啊 01/25 02:48
→ reinhert: 很難訂，能打成這樣真的超有趣的 01/25 02:48
→ arrenwu: 現在能學會使用戰鬥組成是比以前進步很多 01/25 02:49
推 b0920075: 他開頭是不是說只挑兩場有娛樂性的？ 01/25 02:49
→ kira925: 是同一套 第二盤速跳航母的沒播 01/25 02:49
推 Anidream: 哦, 是5個AI..... 那就沒那麼厲害了 01/25 02:49
→ kira925: 用基因演算法自己內鬥 01/25 02:49
推 DirtyMoney: 個人是覺得比較可惜 tlo沒有贏至少1場 不知道AI的潛力 01/25 02:49
→ DirtyMoney: 能到哪... 01/25 02:50
→ Anidream: 和TLO的BO5 播2場 01/25 02:50
→ arrenwu: 這比較像是在跟大家說AlphaStar可以學既有套路了 01/25 02:50
推 a23002001: 這ai應該會被has屌虐吧 01/25 02:51
→ kira925: TLO不管操作還是營運都不如AI阿 01/25 02:51
推 CarbonK: 就算是基因演算法…拜託講講訓練方法跟回饋定義啊！ 01/25 02:51
這科普節目不可能講這個啦 等論文吧
→ PTLy2: AI嘗試用裂光球丟鳳凰,這方面算不算bug啊... 01/25 02:51
推 confucamus: 200年! 01/25 02:51
→ kira925: 也不意外 畢竟他主族Z副族T 01/25 02:51
推 LCamel: 精神時光屋 特別版的SC2 相當於玩了200年 01/25 02:51
※ 編輯: Jotarun (114.42.98.28), 01/25/2019 02:52:24
→ arrenwu: 先不要說頂尖職業，這AI打得過天梯頂尖業餘嗎？ 01/25 02:52
推 HEroKuma: 我好奇他們訓練的硬體資源用了多少ww 01/25 02:52
→ CarbonK: 就是那個 API 的加速功能吧。嗯 01/25 02:52
→ arrenwu: 我覺得TLO這兩場的營運選擇看起來很奇怪就是了 01/25 02:52
→ kira925: 沒準備的話不知道 有準備的話永遠都輸 01/25 02:52
→ kira925: 打反了 永遠都是人類贏 營運的漏洞與決策都還很破 01/25 02:53
→ kira925: 但是單純能練出這個追獵+裂光球就很強了 01/25 02:53
※ 編輯: Jotarun (114.42.98.28), 01/25/2019 02:55:17
推 confucamus: 還有dt 01/25 02:54
推 LochtsStorM: 所以只是示範賽而已R 給我們看看他們做到哪裡了 01/25 02:54
推 Anidream: 5:0?! 01/25 02:54
推 KMSNY: 慘敗 01/25 02:54
推 CarbonK: 哇XD 01/25 02:55
推 a23002001: 有下一位嗎 01/25 02:55
推 madeinheaven: 5-0............... 01/25 02:55
→ kira925: 第五盤雙方都放野兵營 TLO細節有問題放輸 01/25 02:55
推 ice0719033: TL0-5 XD 01/25 02:55
推 kaiteinomen: 看不夠啊啊啊 01/25 02:55
推 confucamus: 等第二場海航母的RP 01/25 02:56
→ HEroKuma: 不知道AlphaStar的訓練有沒有讓他從畫面資訊上得到深的 01/25 02:57
→ HEroKuma: 大局觀 01/25 02:57
→ HEroKuma: 有做到的話那這研究的價值之大啊 01/25 02:57
推 z83420123: 聽小色說剛剛有說複雜性是多少？ 01/25 02:57
推 cloudsan: 10^26 01/25 02:57
推 penut85420: 有第二個選手！ 01/25 02:58
推 g016487: 有小色的連結嗎 01/25 02:58
推 b0920075: 哇還有一場！？ 01/25 02:58
推 chogosu: 換Mana 01/25 02:58
推 DirtyMoney: 還有!!？ 我以為要準備睡了 01/25 02:58
推 CarbonK: 不知道欸，看 Deepmind 有沒有從 hidden layer 發現什麼 01/25 02:58
→ CarbonK: 嘍… 01/25 02:58
推 b2481: 還有第二個? 01/25 02:58
推 a23002001: mana要上了 01/25 02:58
推 LochtsStorM: 這不是來了嗎 01/25 02:58
→ HEroKuma: 他們有透過篩選RP的類型跟戰術讓訓練容易收斂 01/25 02:58
→ b2481: 好想睡RRR QQ 01/25 02:58
推 sisko196: 這是地球保衛戰的概念嗎XDDDDDDD 01/25 02:58
推 confucamus: mana怎麼好像胖了 01/25 02:59
→ CarbonK: 人類尊嚴保衛戰www 01/25 02:59
→ b0920075: tlo：來幫alpha star暖身加領通告費 01/25 03:00
→ HEroKuma: 上天梯練太慢了 真的要肯定是把每天的rp都收下來送到精 01/25 03:00
推 pttdolby: 會不會對上蟲族和人類啊? PVP 很無聊阿 = = 01/25 03:00
→ HEroKuma: 神時光屋練 但是以現在的結構跟回饋定義大概會發散到想 01/25 03:00
→ HEroKuma: 死 01/25 03:00
推 hung0724: 如果剛才聽得沒錯，AlphaStar 每秒掃地圖30個區域，藉此 01/25 03:01
→ leon80148: alpha star是不是只會打P? 01/25 03:01
推 z83420123: 上天梯不會是練 是測試 01/25 03:01
→ tasin: 總算請個職業p了 想看看ai面對正常神族的套路會怎麼樣 01/25 03:01
推 LochtsStorM: 只有先練PVP吧 01/25 03:01
推 CarbonK: 只有練 pvp 想看人蟲的可以睡了 01/25 03:01
→ hung0724: 來判斷哪個區域價值最高 01/25 03:01
推 arrenwu: 我比較好奇這個AI如果對上一波流會打成啥樣XD 01/25 03:01
推 kira925: 只有訓練同一張圖的PvP 01/25 03:01
推 b0920075: 保衛人類XDD 01/25 03:02
推 b2481: 想看人蟲等明年吧,說不定到時已經是一打多了www 推王副本 01/25 03:02
推 Anidream: 和mana 的BO5 播3場, mana 輸了. 然後會有一場現場 01/25 03:03
→ leon80148: 放大招應該有機會贏吧? 如果失誤不要太多 01/25 03:03
推 CarbonK: 喔喔會放 RP 啊 01/25 03:03
節目最後會現場打一場
所有Replay都會放上網
→ HEroKuma: 想看跟衛星哥上演機器人大戰 01/25 03:04
→ Anidream: @hung 是每分鍾吧. 和人類選手類似 01/25 03:04
推 ilw4e: AI表示我微操好不用堵門 01/25 03:05
推 homelife: 剛剛廁所沒聽到，所以剛已經公布mana會輸了？ 01/25 03:05
推 chogosu: alphastar放招 01/25 03:05
推 CarbonK: as 還有巡欸 01/25 03:05
→ Anidream: 好像是5個職業選手一共? 剛開始講了的 01/25 03:06
推 Adonisy: 放招... 01/25 03:06
→ Anidream: TLO 說他只知道mana輸了, 但不知道細節 01/25 03:06
→ leon80148: 這.... 01/25 03:07
推 CarbonK: 點石頭XXD 01/25 03:07
推 confucamus: 打石頭XDDDD 01/25 03:08
推 tasin: 這...真的假的啊 01/25 03:08
推 chogosu: alphastar真屌 要贏了 01/25 03:08
→ CarbonK: 喔威脅度判定好快 01/25 03:08
推 LochtsStorM: 這比打TLO的像人多了 除了A石頭 01/25 03:08
→ chogosu: gg 01/25 03:08
推 Anidream: 剛AI 狂點那個地形 patch 做什麼? 01/25 03:09
→ cha122977: mana:gg 01/25 03:09
→ leon80148: OB好像有點鳥 01/25 03:09
推 Adonisy: 應該沒話說了....mana被幹了 01/25 03:09
推 ck321: 這樣打超強 01/25 03:09
推 DirtyMoney: AI好強QQ 01/25 03:09
→ CarbonK: 好強啊啊啊 01/25 03:09
推 z83420123: 喔 原來這是第二週 剛剛打tlo是第一週難怪操作正常多 01/25 03:09
→ z83420123: 了 01/25 03:09
MaNa比較強所以AI有進時光屋再練過XD
推 sisko196: 天網要來了...這次真的沒話說 01/25 03:09
推 homelife: 打石頭、衝斜坡還贏 01/25 03:09
→ tasin: 我發現ai這個想法很有趣 刷一堆農民讓對方開場送兩隻教室 01/25 03:09
→ LochtsStorM: 原來是AI夠勇敢上斜坡R 01/25 03:10
→ HEroKuma: ai超凶耶 還是說打營運取向的rp都被刪掉了XDD 01/25 03:10
→ leon80148: 有點可惜 01/25 03:10
推 faintyfay: 有點突然智商壓制的感覺 01/25 03:10
→ z83420123: 第一週還有操作不過來的情況 剛剛的一波流操作已經很 01/25 03:10
→ z83420123: 優秀了 01/25 03:10
→ znck: 有人可以解釋怎麼輸的嗎? 01/25 03:10
→ Adonisy: 原來4兵營就是要堅決... 01/25 03:10
推 ice0719033: 大開眼界 01/25 03:10
推 chogosu: 4bg連Mana都黨部下 哈哈 01/25 03:11
推 kira925: 沒有打不死的神族 只有不過堅決的神族 01/25 03:11
推 Anidream: 就是沒有莽不穿的! 不敢上的都是廢物! 01/25 03:11
→ LochtsStorM: MANA說那個人類的話通常不敢衝 01/25 03:11
→ HEroKuma: ai:不要慫 跟他懟下去就對了 01/25 03:11
→ Anidream: 學到了啊 01/25 03:11
→ Adonisy: 而且mana都探到對方4兵營，先知也跑去殺農還是被活活幹死 01/25 03:11
→ LochtsStorM: 看來是要夠堅決啊== 01/25 03:12
推 DirtyMoney: 開始覺得有競爭力了(至少AI有個大師的程度 01/25 03:12
推 faintyfay: 真的好兇殘的感覺 01/25 03:12
→ Adonisy: 91還說不朽出來了，沒問題，話音未落不朽掛了 01/25 03:12
推 kira925: 第二盤鳳凰大戰就不提 人類沒贏的可能 01/25 03:13
推 CarbonK: 講解來了 01/25 03:13
推 ddavid: 不過目前算是取巧只訓練一張圖一個種族，要真的通用完全版 01/25 03:13
→ HEroKuma: 我覺得有一點是ai情境切換的頻率跟穩定度都很高 可以在 01/25 03:13
→ HEroKuma: 整場都維持一樣水準的情況下選擇穩定營運或穩定騷擾 01/25 03:13
→ ddavid: 還需要一些時間 01/25 03:13
→ Anidream: 我覺得第一個開始就有韓宗了 01/25 03:13
推 zteboom46: 如果剛剛先知放陷阱拖時間 等不朽會不會贏阿 01/25 03:13
推 b2481: 99% WIN 01/25 03:14
推 Anidream: 大局觀比人類玩家強.... 01/25 03:15
推 CarbonK: 看起來基礎結構也是沿用 alphago zero 01/25 03:15
→ HEroKuma: 這結構是怎麼定義loss的啊 真好奇 01/25 03:15
→ CarbonK: 之後再回來認真聽幾遍… 01/25 03:15
※ 編輯: Jotarun (114.42.98.28), 01/25/2019 03:16:16
推 tasin: 這個第一視角好酷 有zest的味道 01/25 03:16
推 epicwonder: 對mana這有點強了... 01/25 03:16
推 kira925: 這個操作已經超過人類了 01/25 03:17
推 z83420123: 好扯 第一週一堆無效apm還會操作不過來 第二週已經幾 01/25 03:17
→ z83420123: 乎沒有無效apm了 01/25 03:17
推 faintyfay: 第二盤被電爆了QQ 01/25 03:17
※ 編輯: Jotarun (114.42.98.28), 01/25/2019 03:18:10
→ z83420123: 有效apm 150-180人類應該就打不過了 01/25 03:17
→ tasin: 這個版本已經知道賭口了 01/25 03:17
→ kira925: 不過鳳凰大戰就是這樣的東西 打輸就沒機會了 01/25 03:17
→ CarbonK: 好像是有好幾個輸出的樣子？ 01/25 03:17
→ CarbonK: 看起來除了 zero 也有的勝率預測跟動作選擇，還有多了觀 01/25 03:17
→ CarbonK: 測點重要度 01/25 03:17
推 b2481: 川普AI上線 01/25 03:18
推 Anidream: AI 會賭路口鳥.... 慌不慌? 01/25 03:18
推 lldavuull: 現在最新是AlphaZero囉 AlphaGo Zero被前者打敗 01/25 03:18
→ HEroKuma: 說超越人類 不如說他都在允許的範圍內做出無失誤且穩定 01/25 03:18
→ HEroKuma: 的極限操作 理論上是人類能辦到的 只是AS讓他每次都會 01/25 03:18
→ HEroKuma: 成真 01/25 03:18
→ kira925: 只是因為AI操作更好 更沒有翻盤可能 01/25 03:18
→ tasin: 這次建築的位置看起來就很專業了 01/25 03:18
→ arrenwu: 想問一下 一般SC2職業比賽 選手在賽前會知道地圖嗎？ 01/25 03:18
推 chogosu: 這場alphastar封門了 01/25 03:18
→ Jotarun: twitch狂洗川普牆XD 01/25 03:19
→ kira925: 對 應該這麼說 就是達到操作極限了 01/25 03:19
推 Adonisy: 已會堵口... 01/25 03:19
推 LochtsStorM: 可是我看那個操作對於選手來說是可以接受的吧 01/25 03:19
※ 編輯: Jotarun (114.42.98.28), 01/25/2019 03:21:55
推 z83420123: 不能這樣說 都是150apm 人類是做得到的 但是他的150 01/25 03:20
→ z83420123: 全部都是有效 你人類一定有廢apm 01/25 03:20
→ Anidream: 會知道. 但是一般會有7張地圖, 每次對戰不重復 01/25 03:20
→ Adonisy: 所以 AI 黃旭東的奶力就不行了 01/25 03:20
→ tasin: 操作打爆了 01/25 03:20
→ HEroKuma: 會有地圖池然後BP 01/25 03:20
推 chogosu: alpha控冰太強 01/25 03:20
推 b2481: 挖操 這操作... 01/25 03:20
推 kira925: 完全練成用操作壓過人類 01/25 03:21
推 CarbonK: zero 跟 go zero 原則算法一樣啦 01/25 03:21
推 faintyfay: AS剛RPM暴增欸 01/25 03:21
→ kira925: 那個操作對選手來說只有閃光時刻等級 不可能持續 01/25 03:21
→ Adonisy: 這次不朽終於擋下來了 01/25 03:21
→ HEroKuma: 那個追裂就是整場都在騷 人類要做也不是做不到 只是你 01/25 03:21
→ HEroKuma: 還要顧營運顧其他的品質一定會掉 01/25 03:21
→ faintyfay: APM 01/25 03:22
推 jim8596: Wtf 01/25 03:22
推 arrenwu: 如果是用操作贏過人類這倒是沒啥意思的結果 01/25 03:22
→ Adonisy: 第一周玩球，第二周鳳凰 01/25 03:22
→ kira925: 對Mana三場都是操作壓過 不是戰略獲勝 01/25 03:22
推 tasin: 這鳳凰操作真的太騷包了 01/25 03:23
推 ddavid: 看到時會不會放出AI內戰Replay，互相不能操作壓制時也許就 01/25 03:23
→ ddavid: 會看到戰術行不行了 01/25 03:23
※ 編輯: Jotarun (114.42.98.28), 01/25/2019 03:26:10
→ kira925: 所以連練出來的都是偏極限操作 01/25 03:24
推 chogosu: 樂勝 01/25 03:24
推 Adonisy: 真的慘了... 又要跪了 01/25 03:24
→ kira925: 鳳凰與追獵優先 而不是穩定的不朽與白球 01/25 03:24
→ tasin: 這鳳凰操作XDD 真的太猛了 這人類已經做不到了 01/25 03:24
推 ck321: 控兵好強阿 天啊 01/25 03:25
推 leon80148: 跟暴雪官方合作，直接打天梯就知道真實程度 01/25 03:25
推 LochtsStorM: 大概就是一個 不會失誤 操作隨時都能上HLtop1的水準 01/25 03:25
→ LochtsStorM: 吧 01/25 03:25
→ ddavid: 其實還可以注意到的是營運很好，兵力夠兇猛 01/25 03:25
推 penut85420: 我真是不敢相信我的眼睛 01/25 03:25
推 zteboom46: 豪猛喔 這操作 01/25 03:25
推 CarbonK: 真的是操作壓制欸… 01/25 03:25
推 Wwc0130: 操作很強 可是不想看操作阿... 有沒有別的東西 01/25 03:25
推 znck: 靠控兵就屌打了XD 01/25 03:25
→ HEroKuma: 前期差異不大的時候一直給你壓力跟製造小優勢 後面我也 01/25 03:25
→ HEroKuma: 不用戰術了 雪球把你滾翻 01/25 03:25
→ leon80148: 這種比賽選手的壓力跟思維一定會受影響 01/25 03:25
推 apporience: 應該可以把apm降低吧 01/25 03:25
推 KMSNY: AI是用跑百米的速度在跑馬拉松的概念? 01/25 03:25
→ kira925: 很有價值啦 就是認識到操作優勢&什麼有效發揮優勢 01/25 03:25
→ leon80148: 打天梯最實際 01/25 03:26
推 gofee: = = 等等不是手速差不多嗎 01/25 03:26
推 arrenwu: 前面鏡像開局的時候Mana就吃虧啦 01/25 03:26
→ kira925: 但或許180APM太高了 01/25 03:26
噓 jim8596: zest:丟臉 01/25 03:26
推 oh123oh: 打不贏啊…snapback ai 01/25 03:26
→ ddavid: APM有控制上限啊，但是有效APM更高就會有操作差異了 01/25 03:26
推 faintyfay: 操作太強會影響到策略的演進嗎？ 01/25 03:26
推 z83420123: apm可能要改了 不然這樣的操作太扯了 20天後應該4.5追 01/25 03:26
→ z83420123: 獵甩光serral整隊兵 01/25 03:26
→ penut85420: 這個操作不算太浮誇，但就是水準直逼職業選手 01/25 03:26
→ oh123oh: maphack 01/25 03:26
→ gofee: 前提應該是電腦跟人的手速差不多 01/25 03:26
→ HEroKuma: 現在的問題是操作面已經到一定的水平了 對於戰術的抽象 01/25 03:27
→ HEroKuma: 認知跟切換理解到什麼程度 01/25 03:27
→ kira925: 是 就是不會失誤的機器強逼你拼操作 01/25 03:27
推 Anidream: 不是, 這三場電腦的大局觀非常強啊 01/25 03:27
→ LochtsStorM: 他們可能沒考慮到要從一群鳳凰選殘血拉出來有多難XD 01/25 03:27
→ z83420123: 前面就說150-180有效apm人類打不過的 01/25 03:27
→ ddavid: 可能要找以操作著稱的選手來打看看守下來之後持續力行不行 01/25 03:27
→ arrenwu: 這三場看得出什麼大局觀嗎 需要解說@@" 01/25 03:28
推 Adonisy: 看胖丁了...專門玩操作的.. 01/25 03:28
→ z83420123: 你人類不可能沒有無效操作 而且他還有精準點擊 01/25 03:28
→ HEroKuma: 兩邊apm高 但是ai的有效apm幾乎是100% 這樣優勢就巨大了 01/25 03:28
→ kira925: 其實就是herO打法完美版 01/25 03:28
→ ddavid: APM或許也再降一點比較好吧，鳳凰這種東西操作完美太OP XD 01/25 03:28
→ reinhert: 16TPU ? 01/25 03:28
→ LochtsStorM: 跟圍棋很像啊 不會失誤的那種感覺 01/25 03:28
推 RonChen: 他是說50GPU嗎 我有沒有聽錯..... 01/25 03:29
→ Adonisy: 這樣 apm 應該要調成100 01/25 03:29
→ ddavid: 大局觀還未必看得出來，但要攻要退的決定都蠻好的 01/25 03:29
→ arrenwu: 跟圍棋又有點不同吧 圍棋比較像是戰術能不能得到 01/25 03:29
→ kira925: 4BG拼贏 鳳凰大戰拼贏 強轉鳳凰拼贏 大局？ 01/25 03:29
→ arrenwu: 但SC2 他是跟你做一樣的事情會做得比你好 01/25 03:30
→ kira925: 操作上限太高了 01/25 03:30
→ HEroKuma: @Anidream 我是指ai對於戰術大局的理解有沒有辦法抽取出 01/25 03:30
推 Anidream: 第一場 mana都說了人類選手一般不敢上它上去了. 第二場 01/25 03:30
→ HEroKuma: 來呈現或有其他可以呈現的理解方式 因為這才是這場研究 01/25 03:30
→ HEroKuma: 的核心之一 01/25 03:30
→ ddavid: 而且營運面也是夠好所以兵力量算很漂亮 01/25 03:30
→ Anidream: 二礦那裏拉扯它知道不要上去 01/25 03:31
推 Adonisy: mana應該也懷疑人生了 01/25 03:31
→ HEroKuma: 50張gpu 貧窮真的限制了我的想像力呢 01/25 03:31
夠強就可以直接去DeepMind燒錢燒機器XD
推 faintyfay: 第一場好像比第三場有趣 01/25 03:31
→ Anidream: 是的. 我的意思就是它的 decision making 非常厲害 01/25 03:32
推 reinhert: 他們應該都是直接TPU上了，GPU還嫌慢勒 01/25 03:32
推 gofee: 我問一下 所以電腦設定的APM合理 但是有效APM比人類高太多? 01/25 03:32
→ gofee: 現在是這樣嗎? 01/25 03:32
推 CarbonK: 從之前 alphago zero 就開始 tpu 的優良傳統了啊 01/25 03:33
推 arrenwu: 這不難想像吧 01/25 03:33
→ reinhert: DNN到最後都是軍備競賽了啊，拼誰錢多砸硬體XD 01/25 03:33
推 RonChen: 雖然TPU很猛，但如果真的是用GPU練出來的會更有研究價值 01/25 03:33
推 kira925: 是 選手有效APM是180~200 但這個用AI換算出來太高了 01/25 03:33
推 jim8596: recall耶 01/25 03:34
推 cloudsan: 練是用gpu，不過實際執行只用一般的電腦而已 01/25 03:34
推 Anidream: 是電腦的有效APM比選手差不多. 但是電腦不會操作失誤 01/25 03:34
→ CarbonK: gpu 應該照樣要大量啦，就是需要那個算力來解決多到噁心 01/25 03:34
→ CarbonK: 的資料… 01/25 03:34
推 tasin: 這農民真的是學到了 01/25 03:34
推 gofee: 那這樣差異是否要改啊? 還是這也是機器學習的一部分? 01/25 03:34
推 arrenwu: 砸硬體這個倒是還好 RL 是你機制要對 不然偶硬體沒用 01/25 03:35
推 Wwc0130: 以後補農民捕到24 25!!! 01/25 03:35
→ CarbonK: 同意 01/25 03:35
推 Adonisy: 農民學到了 01/25 03:35
推 reinhert: 他們有說用到GCP，所以應該是在上面跑，這NN的深度看來 01/25 03:35
→ arrenwu: 我是覺得電腦manipulation比較強這點不需要太計較啦 01/25 03:35
推 aaronshell: 好想看一百多人口跟韓國選手打會戰... 01/25 03:36
→ reinhert: 不太可能在一般桌機上跑 01/25 03:36
推 ddavid: 就算是軍備競賽，演算法的架構還是要夠好不然光硬體好還是 01/25 03:36
→ arrenwu: automation2000 已經告訴你電腦操作一定強 01/25 03:36
※ 編輯: Jotarun (114.42.98.28), 01/25/2019 03:36:50
→ ddavid: 練不贏的，校調架構一直都是深度學習的關鍵之一 01/25 03:36
→ arrenwu: 演算法時間複雜度有落差的話 你的配備根本就沒辦法彌補 01/25 03:37
推 homelife: 前面有說，其實apm平均下來比職業選手慢，而且對事件的 01/25 03:37
→ homelife: 反應速度好像說大約是350毫秒，反應速度跟人類很接近。 01/25 03:37
→ homelife: 看來是蠻合理的 01/25 03:37
推 Anidream: 照這個節奏, 接下來怕是showtime, 然後就韓P了 01/25 03:37
→ HEroKuma: 閃追要來了 01/25 03:37
推 confucamus: 一直滾雪球也不用什麼大局觀了 01/25 03:38
→ reinhert: 演算法當然重要，但要是沒有足夠的硬體光訓練時間就先讓 01/25 03:38
→ reinhert: 實驗先GG了XD 01/25 03:38
※ 編輯: Jotarun (114.42.98.28), 01/25/2019 03:41:13
推 z83420123: 原來全太陽是先知XDD 01/25 03:38
→ arrenwu: 這實驗大家感興趣的是AI能不能像以前Jaedong想出那個早期 01/25 03:38
→ arrenwu: 的飛螳騷擾 讓T玩家哀號一陣子 01/25 03:39
→ HEroKuma: 操作的問題就是ai那一方就是永遠都是打針狀態 人類方也 01/25 03:39
→ HEroKuma: 有可是cd長還有副作用只能在關鍵時刻打 01/25 03:39
推 musie: 交戰時 800 APM 這啥 XD 01/25 03:39
→ musie: 應該要限制peak APM 01/25 03:39
推 CarbonK: 演算法原則上就只有 BP 啊 01/25 03:39
→ CarbonK: 有問題的是硬體跟回饋算法啊 01/25 03:39
推 tasin: ai開局農民真的很有趣 不過後面就是操作輾人了 01/25 03:39
→ CarbonK: 喔還有特徵提取啦 01/25 03:40
推 ilw4e: 800多APM，這個一定要限制...不然micro玩不贏 01/25 03:40
推 Anidream: 另外一個AI 優勢就是它不會韓宗, 看到就是看到 01/25 03:40
推 Adonisy: 終於有隱刀了 01/25 03:40
→ CarbonK: 馬上叫小眼睛… 01/25 03:40
推 jim8596: 哇草 2攻了 01/25 03:41
推 LochtsStorM: 800一定有參無效 不然你看他這操作有800嗎= = 01/25 03:41
推 musie: 1200 APM XDDD 01/25 03:41
→ Anidream: AI 開三礦了.... 01/25 03:41
推 b2481: 1000APM是沙小 XDD 01/25 03:41
→ musie: 1500 APM了 XD 01/25 03:42
推 Wwc0130: 好可怕 真的是游擊戰的感覺 01/25 03:42
推 tasin: AI示範了操作好真的可以為所欲為xd 01/25 03:42
推 Adonisy: 原來追獵這麼強 01/25 03:42
推 CarbonK: 真的…追獵打天下 01/25 03:43
→ Anidream: 不是, AI 真的是單獨操作一個個追獵啊 01/25 03:43
→ HEroKuma: sorry 操作好是真的可以猥瑣欲為的 01/25 03:43
推 LCamel: 三面同時包夾 01/25 03:43
推 ddavid: 這種游擊隊多線作戰人類玩不來啊XD 01/25 03:43
推 kira925: 還是操作贏的 01/25 03:43
推 z83420123: 不朽打不贏純追獵 笑死 01/25 03:43
推 homelife: 超人類操作來惹 01/25 03:43
※ 編輯: Jotarun (114.42.98.28), 01/25/2019 03:47:07
推 confucamus: 剛剛隱刀有機會說... 01/25 03:43
推 SmallAnt: stalkers good unit 01/25 03:43
推 DirtyMoney: 我覺得這不行.... 01/25 03:43
推 enchyi: 沒有追獵不能解決的問題 如果有 就讓它APM破千 01/25 03:44
推 zteboom46: BG兵屌虐 01/25 03:44
推 jim8596: 交換太差 被甩爆 還以為可以撐到後期 01/25 03:44
→ kira925: 這條件設錯 廢了 01/25 03:44
→ CarbonK: APM 不調不行 01/25 03:44
→ leon80148: 閃追科技在AI手中根本無敵阿 01/25 03:44
推 tasin: 這操作真的太扯了拉...純追獵 戰術 配冰都是狗屁 01/25 03:44
推 faintyfay: AS操作應該要再限制一下，不然好像很難想出新東西 01/25 03:44
推 chogosu: apm300, 但問題不是apm是控兵準確度有效性時機點太屌了 01/25 03:44
→ Anidream: 這個和前面幾個不一樣啊. 前面的追獵還是一團的 01/25 03:44
→ jim8596: 還好剛沒閃電 不然我看更扯 01/25 03:44
推 kamoya: 這操作太可怕... 01/25 03:45
→ kira925: 1500APM完美操作閃追 大哥 你難怪都是操作型AI 01/25 03:45
推 oh123oh: 打不贏 ai有效操作太高 人類不能失誤吧 01/25 03:45
→ CarbonK: 也許其中一個問題在 API 允許 as 直接準確選取單位 01/25 03:45
→ CarbonK: 反之人類有操作精準度的問題 01/25 03:45
→ Anidream: 這個基本上就是練成悍馬2000 01/25 03:46
推 ck321: 太強了 連哨兵都不用蓋 01/25 03:46
推 ddavid: 現在期待的還是看會不會放AI自戰Replay，操作沒優勢怎麼打 01/25 03:46
→ HEroKuma: 這樣我很想看SR對SR 兩邊極限操作會怎麼發展 01/25 03:46
→ kira925: 那完全解釋問題了 條件給到遠超過人類上限 01/25 03:46
推 check3210: 純追獵打不朽就… 01/25 03:46
推 rodney228: 頂級選手APM也能飆到千，但是真正有效精準的操作一定少 01/25 03:46
→ HEroKuma: 不然人類都頂不到後期XD 01/25 03:46
→ kira925: 花兩年做一隻悍馬兩千 01/25 03:46
→ CarbonK: 真的要同一起跑線必須限制 as 只能用框選了 01/25 03:46
→ HEroKuma: 奇怪怎麼打成SR. AS才對 01/25 03:47
推 faintyfay: 開始會偷東西了XD 01/25 03:47
推 musie: 哪個人類可以一秒1500/60 25 action? 01/25 03:47
→ DirtyMoney: AS有2點是人類要練很久才能練起來的東西，但AS能立刻 01/25 03:47
推 jim8596: rouge曾經飆到5000apm 但就是一瞬間而已 01/25 03:47
→ leon80148: 我覺得閃追科技在AI手中真的太強 封這個科技或者換種族 01/25 03:47
推 Adonisy: mana被剃光頭了 01/25 03:47
推 LochtsStorM: 84啊 除了操作部分 感覺也有做出東西來 01/25 03:47
→ Anidream: G5 封氣礦前置VR電池 01/25 03:47
推 reinhert: 最早記得是模擬滑鼠圈單位以及鍵盤下指令等動作，但不曉 01/25 03:47
推 barry00561: 主要操作被玩爆 01/25 03:47
→ reinhert: 得AS是不是也是這樣 01/25 03:48
→ DirtyMoney: 克服 1個是點選單位的精確度 1個是專注力的持續時間 01/25 03:48
→ kira925: 你條件給太好 長歪了 01/25 03:48
→ leon80148: 不然除了操作以外星海其他的內容根本好好讓AI發揮 01/25 03:48
→ Anidream: mana推薦P玩家學習下G5 01/25 03:48
推 ddavid: @kira925 也不能這麼說，悍馬2000是不會開局營運的 01/25 03:48
推 tasin: 開局的農民我覺得很棒 後面真的太扯了 01/25 03:48
→ Adonisy: 不過胖丁也是閃追用的很好的選手，確實可以翻盤啊 01/25 03:48
推 chogosu: 讓我想起來之前AI玩sc1. 每隻飛膛個別操作攻擊超屌ww 01/25 03:48
→ CarbonK: 不是吧， api 根本不允許框選啊 01/25 03:48
→ chogosu: 不過這沒那次誇張 01/25 03:48
→ kira925: 講什麼大局觀判定 有這種APM不判定了 一定都是直接壓上 01/25 03:48
→ ddavid: 至少看得出營運跟進退判斷都是OK 01/25 03:49
→ ddavid: AI也沒有碰到就壓上啊，剛剛比賽中很多時間點AI懂得先退 01/25 03:49
推 LochtsStorM: 其實該播的是G5吧 那才是放招= = 01/25 03:49
→ CarbonK: 成果是有，但大多數人都看起來是操作碾壓就是了 01/25 03:49
→ Anidream: 這只是其中一只罷了. 其他的9只都不能算悍馬了 01/25 03:49
推 jim8596: 不是阿 剛剛alpha recall雙教士耶 LUL 01/25 03:49
→ reinhert: 我記得之前的論文是這樣說，很久沒看忘了，等這次論文出 01/25 03:50
→ kira925: 你訓練結果就是 爆閃追或鳳凰 判斷能贏就A 01/25 03:50
→ chogosu: AI已經盡量把控兵的內力降到最低了ww 01/25 03:50
→ HEroKuma: 操作的光芒太強了 其他的東西也沒有簡單的呈現方式給大 01/25 03:50
→ HEroKuma: 家看 這是沒辦法的 01/25 03:50
推 rodney228: 聽說第五場還封瓦斯 01/25 03:50
推 ilw4e: 運營沒輸過，不過剛那個閃追打不朽就真的純靠操作贏的 01/25 03:50
→ LochtsStorM: 啊就是這隻這麼認為R 01/25 03:50
→ reinhert: 來在研究，但DM最主要還是想模擬人類的操作動作，所以應 01/25 03:51
→ reinhert: 該不會直接使用API指定單位這樣的方式 01/25 03:51
推 Adonisy: 好好回去練基本功了，每個兵都要能獨立控制才行... 01/25 03:51
推 faintyfay: 主動換打法感覺強強的 01/25 03:51
→ LochtsStorM: 除了操作的部分也都做的很好 01/25 03:51
推 kira925: 即時戰略遊戲是要把操作強度放進來做平衡的 01/25 03:52
→ LochtsStorM: 只是大部分人看到操作就高潮了 01/25 03:52
→ kira925: 你給操作福利太大 那就遠離現實的非常遠 01/25 03:52
推 chogosu: 之前打得超鳥,現在都有模有樣了 01/25 03:52
推 ddavid: 確實操作光芒太強，但是仔細看還是有其他部分 01/25 03:53
推 a23002001: 要打現場了？ 01/25 03:53
對 但AI又更強了XD
推 CarbonK: api 指定單位也沒法簡單做到 01/25 03:53
→ CarbonK: 它只允許取得某種單位的群體 01/25 03:53
→ CarbonK: 如果要準確選取勢必要結合演算法來找到最近的符合單位 01/25 03:53
→ ddavid: 然後其實你要注意一點，訓練的時候是AI自戰訓練的 01/25 03:53
※ 編輯: Jotarun (114.42.98.28), 01/25/2019 03:54:06
→ chogosu: 光工兵就一直從頭到尾領先 開礦也是 01/25 03:53
→ kira925: 換句話說 兵種生剋在電腦操作這一級與人類是不同的 01/25 03:53
→ ddavid: 這表示AI有可能就算在對手操作實力同等的情況下也選擇鳳凰 01/25 03:53
→ ddavid: 追獵XD 01/25 03:53
→ kira925: 你是在訓練一個不同的東西 01/25 03:54
推 DirtyMoney: 看來就只有這2位teamliquid選手 沒了~ 01/25 03:54
→ leon80148: 就因為操作太強 讓人無法知道其他到底有沒有贏過人 01/25 03:54
→ chogosu: Live show~~ 01/25 03:54
→ CarbonK: Carbot 探測機w 01/25 03:54
推 jim8596: ai:稜鏡電梯是殺小 領北閃現電爆你 01/25 03:55
推 faintyfay: 第一場就爆了？ 01/25 03:55
推 b2481: AI營運不像人類會有延遲,什麼時間該幹什麼都不會有延遲 01/25 03:55
→ ddavid: 確實是把APM再壓低一點看看有沒有辦法用慢手流打贏比較有 01/25 03:55
→ ddavid: 趣啦 01/25 03:55
推 znck: 阿法狗:操作是這遊戲中的一環，不爽不要玩。 01/25 03:55
推 Anidream: 研究就是看 AI 能"學習"到什麼啊. 你看的重點應該也是AI 01/25 03:55
→ chogosu: 用力場偶爾可以殺到, 控制對應力場還不完美 01/25 03:56
→ Anidream: 到了閃追操作可以贏而不是它會閃 01/25 03:56
→ chogosu: ob的使用好像也只是拿來防隱形單位,沒拿去偵查. 01/25 03:57
推 Adonisy: 看來教主把對手當電腦的玩法對 AI應該不行了 01/25 03:57
→ Anidream: *學習到了閃追操作可以贏而不是它會閃 01/25 03:57
推 homelife: 好帥的影片 01/25 03:57
→ chogosu: 不知道現在LIVE會不會更進化 01/25 03:57
推 LochtsStorM: 同意Ani 這才是重點= = 01/25 03:57
→ tasin: 我之前覺得不可能 我相信她能幹serral了XD 01/25 03:57
推 faintyfay: 如果工程師沒那麼了解星海，那要怎麼教AS啊？ 01/25 03:57
推 b2481: 很想看兩個AI用閃追互打,各種閃來閃去 01/25 03:57
推 CarbonK: 啊啊啊啊好期待論文啊！ 01/25 03:57
→ tasin: 他這樣練z 每天狗毒爆 rogue dark serral也是隨他輾 01/25 03:57
推 hung0724: 每個版本的 AS 都會有各自的弱點 XDDD 01/25 03:58
→ CarbonK: 喔安幹四點了 01/25 03:59
→ HEroKuma: 應該保持有效apm100%但是下限不斷更新 證明apm99也是能 01/25 03:59
→ HEroKuma: 完爆宗師 這樣就有意義了XD 01/25 03:59
推 ddavid: @HEroKuma 確實XD 01/25 04:00
推 reinhert: 不是教AS啊，是定好結構和函數等東西後丟下去自己學 01/25 04:00
推 chogosu: 用apm99教大家怎麼用apm99打宗師 01/25 04:00
→ CarbonK: 不知道有沒有辦法追加操作失誤到訓練中 01/25 04:00
→ ddavid: 按照他們在圍棋上的做法，到時他們對於成果的穩定性有自信 01/25 04:01
推 faintyfay: 喔喔喔喔，mana視角 01/25 04:01
→ HEroKuma: 不用很很理解sc的所有內容 只要知道怎麼玩 怎麼操作所 01/25 04:01
→ HEroKuma: 有給的指令 跟設計一個判斷機制回饋給ai想辦法讓他收斂 01/25 04:01
→ HEroKuma: 就可以了 01/25 04:01
→ ddavid: 後應該就會丟個帳號上網玩了XD 01/25 04:01
推 jim8596: 至少剛剛那場隱刀我認為人類贏了 01/25 04:01
→ CarbonK: 這就是 RL 的核心思想啊 01/25 04:01
→ CarbonK: 所以東西都從環境跟回饋中學習 01/25 04:01
→ reinhert: 幹嘛加失誤XD 又不是要完全模擬人類，不然再加個疲勞參 01/25 04:01
→ reinhert: 數好了XD 01/25 04:02
推 Anidream: 比如第十下點擊必然無效麼? 01/25 04:02
→ faintyfay: 嗯嗯，所以怎麼做比較好就全部讓AI自己找出來 01/25 04:02
→ faintyfay: 是這樣嗎？ 01/25 04:02
→ ddavid: 深度學習的規則不是工程師寫程式寫進去而是自行學習來的， 01/25 04:02
→ CarbonK: 機率性變成 none op這樣XD 01/25 04:02
→ ddavid: 不需要工程師是高手去教，工程師懂遊戲只是為了寫操作介面 01/25 04:03
推 homelife: 舊版本，其實現在打live mana直接就吃虧，就是當作表演 01/25 04:03
→ homelife: 賽看了 01/25 04:03
推 heatsink: 現場對戰好棒 01/25 04:03
→ CarbonK: 詳細 wiki reinforcement learning 可以了解更深 01/25 04:03
推 Anidream: mana 也爆農了 01/25 04:05
推 jim8596: 挖 送先知 01/25 04:06
推 tasin: mana現學現賣XD 01/25 04:06
推 homelife: 有換哨兵 01/25 04:06
推 CarbonK: 感覺快被多線煩死 01/25 04:08
推 confucamus: 隱刀? 01/25 04:09
推 LochtsStorM: 看得出AI也有忙不過來的時候 01/25 04:10
推 jim8596: ai不太守空投啊 01/25 04:10
推 CarbonK: 把對方煩到沒時間空投就好嚕 01/25 04:11
推 tasin: mana好像發現漏洞了 01/25 04:11
推 Anidream: 嗯, ob被打掉了 01/25 04:11
→ HEroKuma: 被拉扯了 或許是AS的罩門 01/25 04:11
推 ddavid: 說不定AS還不懂換家，所以會一直被空投拉回去XD 01/25 04:12
→ CarbonK: 想辦法囤高質量兵啊 01/25 04:12
推 jim8596: 這樣2船兵就爆了 這完全是ai笨的地方 01/25 04:12
→ Anidream: 看它會不會換家! 01/25 04:12
→ HEroKuma: 或許對AS來說他還沒辦法看到換家的長遠利益衡量 01/25 04:13
→ CarbonK: as 笨了 www 01/25 04:13
推 tasin: 這場alhpastar就超蠢 01/25 04:13
→ jim8596: Gg 果然只是操作作弊的電腦 01/25 04:14
→ CarbonK: 啊…棱鏡 01/25 04:14
推 z83420123: gg抓到bug啦 01/25 04:14
推 faintyfay: 快逼AS想新招出來啊！ 01/25 04:14
推 reinhert: 看來更長遠的戰略規劃AS還不行XD 01/25 04:14
→ CarbonK: 有待加強XD 01/25 04:15
推 b2481: 人類終於贏啦!! 01/25 04:15
推 ddavid: 時間還不夠學到換家，就看要學多久才會發現可以換家了 01/25 04:15
→ CarbonK: as can not go XDDDDD 01/25 04:15
→ faintyfay: GG 01/25 04:15
推 RonChen: 看來新論文還要一陣子了XD 01/25 04:15
推 barry00561: 會長戰術領先AI阿 01/25 04:15
推 enchyi: 不給你秀操作 XD 直接抄家 AS呆住了 01/25 04:15
→ barry00561: 100種戰術轉換家 01/25 04:15
推 LochtsStorM: 這隻AI的空軍沒學會鳳凰XD 01/25 04:15
→ CarbonK: 等到時候期待你來個閱讀心得w 01/25 04:16
推 DirtyMoney: 為什麼突然覺得AS智商瞬間降低了 01/25 04:16
推 Wwc0130: 這把贏的 前面學習的就是中期靠操作幹你 01/25 04:16
推 angeltear15: 阿法狗 扣掉悍馬2000=廢物 01/25 04:16
推 a54534: 期待改善後的AS 01/25 04:16
→ reinhert: 現在的成就已經可以發了，表面上的整體操作已經很好了 01/25 04:16
→ HEroKuma: 一個問題是現在的網路結構對於換家這種衡量利益時間點在 01/25 04:16
→ HEroKuma: 很後面的戰術有沒有記憶到 01/25 04:16
推 z83420123: 那個稜鏡沒訓練到怎麼應對 01/25 04:16
→ DirtyMoney: AS懂得包夾 但不會分兵防守啊 01/25 04:16
推 jim8596: 會分兵包夾 不會分兵守空投 恩…… 01/25 04:17
→ tasin: alphastar現在前期很有想法 中間就變得只想靠操作輾人 01/25 04:17
推 chogosu: 前期還不錯.被亂到以後呆了 01/25 04:17
推 ddavid: 這種換家的判斷需要比較後期的判斷，應該是時間還不夠學到 01/25 04:17
→ HEroKuma: 照他demo的結構來看他每次的判斷好像都只跟當前的影像 01/25 04:17
→ HEroKuma: 跟經濟兵力有關下判斷 大局觀等長遠的東西還不是很夠 01/25 04:17
→ ddavid: 這部分，就要看需要學多久了 01/25 04:17
→ CarbonK: 對於超長期的戰術考量不知道有沒有 LSTM 之類會用進去 01/25 04:18
推 LochtsStorM: 以AI來說已經打的非常好了 更何況上面留言還有說頂多 01/25 04:18
→ LochtsStorM: 中階電腦XD 01/25 04:18
→ chogosu: 現在好像出的兵種比較單調,想靠極限爆兵控兵壓制 01/25 04:18
推 hung0724: 剛才聽到它有 LSTM 應該不是只有當前狀況 01/25 04:18
→ ddavid: 其實之前有一場Replay有看到AS其實會分兵防守，但可能目前 01/25 04:18
推 znck: 川普牆又可以晚點蓋了 01/25 04:18
→ ddavid: 認為聚兵準備出擊後就不會再分兵了 01/25 04:19
→ CarbonK: 沒記錯的話 AlphaZero 也是只用近期資訊判斷 01/25 04:19
→ HEroKuma: 我覺得可能是練一個專門看大局觀的 然後跟現在的結合 01/25 04:19
→ HEroKuma: 直接開啟執政官模式 01/25 04:19
→ ddavid: 現在主要就是訓練還不夠久吧，這種換家或分兵的判斷案例還 01/25 04:19
推 Anidream: parting, soo 01/25 04:19
→ ddavid: 不夠，沒有掌握到 01/25 04:19
→ CarbonK: 嗯…我錯過那部分了 01/25 04:19
→ HEroKuma: 這樣可以確保訓練過程的穩定度也能分別觀察內容 01/25 04:20
推 jim8596: 還以為會學zest那樣故意藏追獵在一次閃現點掉 01/25 04:20
推 ilw4e: 剛應該是AI判斷優勢準備出兵，然後被迫一直回防，兵力優勢 01/25 04:20
→ ilw4e: 期就被拖過了 01/25 04:20
→ CarbonK: 可是大局很難具現化啊 01/25 04:21
→ CarbonK: 應該說要怎麼表現大局 01/25 04:21
→ HEroKuma: 我覺得不是不夠久 他們都用精神時光屋法練200年了 肯定 01/25 04:22
→ HEroKuma: 收斂到某種範圍再下去可能是花倍數時間得到很小的效果 01/25 04:22
→ HEroKuma: 那不如以這次比賽為參考繼續更新網路結構 01/25 04:22
推 hung0724: 就剛才一個小片段，AS 彼此之間也是在拚閃追操作 01/25 04:22
→ CarbonK: 這幾場看下來，as 是不是還不會看雙方質量差距啊 01/25 04:22
推 LochtsStorM: 其中一個目標應該就是要讓AI學會這個jim8596: 還以為 01/25 04:22
→ LochtsStorM: 會學zest那樣故意藏追獵在一次閃現點掉 01/25 04:22
→ HEroKuma: 對那就是我一開始最好奇的問題 對於大局觀這一個沒辦法 01/25 04:23
→ HEroKuma: 明確定義的東西他要怎麼練 怎麼呈現 01/25 04:23
推 DirtyMoney: 沒了QQ 大家晚安 睡覺去 01/25 04:23
推 homelife: 明天會有AMA哦，不知道是在哪AMA? 01/25 04:23
→ homelife: 今天這個蠻好看的，開心 01/25 04:23
推 Anidream: 哼, 狡猾的人類! 01/25 04:24
→ CarbonK: 關於這點有誰記得 az 怎麼做的嗎？ 01/25 04:24
推 ddavid: 以圍棋來說，大局觀它有兩個層面 01/25 04:24
推 hung0724: 早年的 AG 是用決策網路+價值網路合起來用 01/25 04:24
→ ddavid: 第一個是所有下到終局結果的統計資訊，另一個是計算勝率的 01/25 04:25
推 ilw4e: 兵種質量一定會判斷的，如果不會判斷他就A上去了還閃半天XD 01/25 04:25
→ ddavid: 選點機制，兩者合起來就變成像是大局觀的東西，事實上所謂 01/25 04:25
推 panruru1224: 棋類是perfect information 跟 SC差很多 01/25 04:25
→ HEroKuma: az我記得是基於ag加上殘差網路 01/25 04:25
→ ddavid: 大局觀就是它算過比你多比你深的資訊 01/25 04:25
→ CarbonK: hung 那跟大局無關 價值網路判斷的是勝率 決策判斷的是落 01/25 04:26
→ CarbonK: 點 01/25 04:26
→ ddavid: 至於Starcraft因為還有不完整資訊的部分，我不知道這部分 01/25 04:26
→ ddavid: 他們額外有加什麼機制來解決這部分 01/25 04:26
推 faintyfay: 如果做出會投降的ai，是不是就可以做出大局觀比較好的a 01/25 04:26
→ faintyfay: i了？ 01/25 04:26
推 hung0724: AGZ 也是把 value head 跟 policy head 丟進一長串的 01/25 04:26
推 arrenwu: 也不用特別定義什麼是大局觀 就看有沒有不同的戰術就好 01/25 04:27
→ hung0724: Res Layer 01/25 04:27
→ ddavid: 對大局觀不要有過度的想像，事實上大局觀可以看成是一種經 01/25 04:27
→ HEroKuma: 圍棋是完全資訊遊戲 所以可以用搜尋法跟剪支的概念來減 01/25 04:27
→ HEroKuma: 少計算量並推敲接下來的走勢 01/25 04:27
→ ddavid: 驗跟推理的展現，你經驗多能推測的材料比新手多，大局觀就 01/25 04:28
→ ddavid: 比新手好一些，因為你經歷過什麼情況做錯什麼事會死很慘 01/25 04:28
推 et00211: 要來毀滅星海了嗎 強大的營運能力跟紀律 01/25 04:28
→ HEroKuma: SC開場就只有自己的視野 資訊會慢慢增加 計算量隨遊戲 01/25 04:28
→ HEroKuma: 時間慢慢增加 跟圍棋剛好相反 肯定有別的方法來算大局觀 01/25 04:28
→ ddavid: 深度學習就是某種程度用高速度去經歷過玩家花時間一場一場 01/25 04:29
推 CarbonK: Ddavid 你這樣就等於是在說機器學習的根源 統計學 嘛 01/25 04:29
推 LochtsStorM: 今天的成果已經證明這個完全是可行的了... 等他變狡 01/25 04:29
→ LochtsStorM: 猾的AI的那一天 01/25 04:29
→ ddavid: 累積的大局觀，當然架構不好它會累積出錯誤的大局觀 01/25 04:29
→ ddavid: @CarbonK 本質上是啊，只不過它的統計是用多層架構來實現 01/25 04:30
→ ddavid: 能夠找出多特徵多種資訊同時並存，而不是簡單統計一次只能 01/25 04:30
→ ddavid: 觀測很少的特徵 01/25 04:31
推 jim8596: 乾 該不會下一場換ai三線空投吧 01/25 04:31
→ CarbonK: 不過說到底目前不管哪個版本，所謂大局觀都仍然沒被具現 01/25 04:31
→ CarbonK: 化，還藏在 hidden layers 裡唉 01/25 04:31
→ tasin: 我只希望下次他的兵種不要全部在建立在操作上 能用點組合 01/25 04:31
→ ddavid: 而且還能自動篩選出相對更必要保留的資訊，而不是單純的大 01/25 04:31
推 arrenwu: AI也可能告訴大家目前存在必勝策略啊─如果操作夠好的話 01/25 04:32
推 RonChen: AZG是把棋類的盤面資訊丟到ResNet生出Policy跟Value Head 01/25 04:32
→ ddavid: 量統計而已，因為複雜度已經明確告訴你這不是一個單純統計 01/25 04:32
→ HEroKuma: 我覺得是發散在各個子網路裡了所以不好觀察 01/25 04:32
→ ddavid: 可以統計得完的遊戲，圍棋跟星海都是。星海還有資訊不完備 01/25 04:32
→ RonChen: 我覺得AlphaStar，應該是用別種方式了 01/25 04:32
→ ddavid: 這個問題要解決，難度更高 01/25 04:33
→ ddavid: 深度學習本來就是黑盒子演算法啊，本來就難以直接從數據具 01/25 04:33
→ RonChen: 星海我想不到要怎麼用類似棋類的"盤面"資訊丟到神經網路 01/25 04:34
→ ddavid: 現化其學到的策略了 01/25 04:34
→ HEroKuma: 現在已經幾乎確定操作方面有良好基礎了 或許可以降amp 01/25 04:34
→ HEroKuma: 跟rp繼續練看能不能練出大局觀 或是用剛剛講的執政官法 01/25 04:34
→ HEroKuma: 來來 01/25 04:34
→ ddavid: 就算圍棋的部分也是靠職業棋手盡可能嘗試解讀出它學到的東 01/25 04:34
推 CarbonK: @Ron 只看直播的話似乎是沒變喔，仍然是動作決策跟勝率判 01/25 04:34
→ CarbonK: 斷，多了個盤面注意力就是了 01/25 04:34
→ HEroKuma: 來練 01/25 04:34
→ ddavid: 西，而不是直接從那堆權重可以看出什麼來 01/25 04:35
→ HEroKuma: 用電腦視覺或最暴力的把影像丟給cnn就能練了 01/25 04:35
→ ddavid: @RonChen 現在這東西能跑就是他們已經搞定好一套盤面編碼 01/25 04:35
→ CarbonK: 所以才有一群人在探尋 nn 的可行性來源為何啊… 01/25 04:36
→ ddavid: 輸入的方式了啊，不然是連訓練都無法開始啊 01/25 04:36
推 arrenwu: NN的可行性不就 fundamental appoximation thm? 01/25 04:36
→ arrenwu: 今天這結果絕對是令人肯定 只是也不是太驚艷就是 01/25 04:37
推 RonChen: 上面幾位大大講的有道理 真神奇 期待論文 01/25 04:37
→ ddavid: 也不用想的那麼複雜，直覺把整張地圖用座標編碼每個座標上 01/25 04:37
→ CarbonK: 我之前看好像說是不足以解釋還什麼的，有點忘了我要再查 01/25 04:37
→ CarbonK: ，先不提這個好了 01/25 04:37
→ ddavid: 有什麼東西，未知的地方就填個特殊碼，這也是一種方法，丟 01/25 04:37
→ ddavid: 進去後深度學習怎麼解讀那就是學習機制在運作 01/25 04:38
推 ilw4e: 星海的勝率判斷跟圍棋差很多，兵種組合相剋跟時點差很多 01/25 04:38
→ RonChen: 我可能是卡在星海會要一直即時行動的部分 覺得很不知道 01/25 04:38
→ CarbonK: 其實就直接把 API 提供的資訊直接扔進去也是一個辦法 01/25 04:38
→ RonChen: 該怎麼丟到神經網路吧XD 01/25 04:38
→ CarbonK: 那個提供超多層視覺資料的 01/25 04:38
推 arrenwu: 即時行動這個倒是還好 你把他想成他可以很多個瞬間停止 01/25 04:39
→ HEroKuma: 是說這東西的話開源了誰TM練的起來啊…… 01/25 04:39
推 LochtsStorM: 還好還有很多人看的懂 原本怕大部分看的懂星海的只 01/25 04:39
→ LochtsStorM: 認為他是悍馬兩千 看的懂AI的卻看不懂SC 01/25 04:39
→ ilw4e: 像剛那場AS追獵海出門時兵力一定贏，但被拖一陣沒轉型就是 01/25 04:39
→ ilw4e: 反被輾壓 01/25 04:39
→ ddavid: AI而言星海難度是比圍棋難很多，現在這個成果夠令人吃驚了 01/25 04:39
→ arrenwu: 這項實驗最主要是想知道他能不能像圍棋實驗一樣 做出一些 01/25 04:40
→ HEroKuma: RonChen你可以看看跟物件偵測相關的影像處理技術就知道 01/25 04:40
→ HEroKuma: 了 像是yolo 01/25 04:40
→ arrenwu: 概念上連專家都看不大懂的東西 01/25 04:40
→ ddavid: 我是SC1就有玩而且一路追職業賽很久的玩家，然後我本身是 01/25 04:40
→ ddavid: 做DM ML相關的XD 01/25 04:40
→ RonChen: 好的 我會去研究個HE大說的內容 感謝~~~ 01/25 04:41
→ ddavid: 圍棋版我也是有很多AlphaGo的討論在那邊XD 01/25 04:41
→ CarbonK: 我跑去學 AI 的東西有很大原因就是Deepmind 有要打星海的 01/25 04:41
→ CarbonK: 風聲啊XD 01/25 04:41
→ CarbonK: 正好資訊科學生就花了兩年多慢慢打基礎唸論文動手實作 01/25 04:41
推 panruru1224: 跟AGZ比起來這是非常大的突破 POMDP可以model很多 01/25 04:41
→ panruru1224: 現實問題 01/25 04:41
→ HEroKuma: 我蟲心之後就沒什麼在打了 今天看這場又燃起來了 可是RL 01/25 04:41
→ HEroKuma: 不是我的專精QQ 01/25 04:41
推 arrenwu: 不能model成 POMDP的話 也只能打手槍而已 01/25 04:42
→ arrenwu: 其實就是能不能寫成一個MDP，寫不出MDP就打手槍 01/25 04:42
→ tasin: 感覺這版高手好多 我只有學過監督式學習簡單的辨識訊號... 01/25 04:43
→ tasin: 講什麼都看不懂・∀・ 01/25 04:43
推 ddavid: 其實未必不能寫MDP就不能實用啦，像圍棋那樣由職業棋手解 01/25 04:43
→ ddavid: 讀也是有所幫助，或是就保持一個黑盒子投入實用也是選項 01/25 04:44
推 ilw4e: SC2已經比較吃大局了，SC1很多戰術就是吃幾秒的空窗，這對 01/25 04:44
→ ddavid: 只是黑盒子在某些運用上會讓人害怕萬一有隱藏錯誤決策就出 01/25 04:44
推 arrenwu: 我指的是想要在一個 controlled process找optimal policy 01/25 04:44
推 LochtsStorM: 過了今天更期待他之後的成果了 01/25 04:45
→ ddavid: 大事XD 01/25 04:45
→ ilw4e: AI不知道是更困難還是容易？我猜會更難 01/25 04:45
→ arrenwu: 現在業界有人在屌這件事情嗎？ 錯了就錯了啊 XD 01/25 04:45
→ arrenwu: 反正人犯錯的機會更高 人如果都可以做 AI肯定可以做 01/25 04:46
推 CarbonK: 真希望有能力能直接接觸第一線…有夠燃 01/25 04:46
→ CarbonK: 然而自己只是個廢物學店生(′Д⊂ヽ 01/25 04:46
→ arrenwu: Reinforcement Learning 線上有課程 01/25 04:46
→ ddavid: @arrenwu 話不是這樣說，要看什麼應用 01/25 04:46
→ HEroKuma: 論文有說什麼時候會發嗎？想找人一起討論 01/25 04:46
→ arrenwu: 不過你對要了解 Markov Decision Process 有基本了解 01/25 04:46
→ arrenwu: RL目前的應用全部都是這種吧？ 01/25 04:47
→ ddavid: 核電廠控制敢擺個不確定會不會有隱藏問題的黑盒子進去嗎XD 01/25 04:47
→ arrenwu: 我還真的沒啥看過投入NN-based AI有在怕做錯的 01/25 04:47
→ ddavid: 如果只是輔助決策，那當然錯就錯沒在怕，最後還有人類把關 01/25 04:47
→ ddavid: 自動車輛駕駛目前算是人類勉強接受的最邊緣吧 01/25 04:48
推 CarbonK: nn 能投入的市場一定要對錯誤有容忍度啦，另外就是客製化 01/25 04:48
→ CarbonK: 的服務 01/25 04:48
推 arrenwu: 自動車講法一樣啊：會出車禍？ 比你人類少啦! 01/25 04:49
→ ddavid: 至於像那種畫風學習、寫小說什麼的，寫錯又不會造成什麼危 01/25 04:49
→ ddavid: 害，大家當然不怕黑盒子啦XD 01/25 04:50
→ arrenwu: Performance Guarantee? 講這個的 都拿不到錢 哭哭喔 01/25 04:50
→ ddavid: @arrenwu 你這觀念不太對，這不是單看比例而是有可能隱藏 01/25 04:50
→ ddavid: 致命必然出錯的狀況，比如剛剛空投必回救這種東西 01/25 04:51
→ arrenwu: 甚至有一群人只差沒講出"數學是啥小？我只知道training" 01/25 04:51
推 CarbonK: 不知道什麼時候發，不過到時候想聊隨時歡迎XD 01/25 04:51
→ ddavid: 你就算其他學到超完美，藏了一條未知問題規則在裡面，用在 01/25 04:51
→ arrenwu: 沒啦 我開個玩笑而已XD 01/25 04:51
→ ddavid: 有危險性的領域上就是恐怖的未爆彈 01/25 04:51
→ arrenwu: 找尋adversarial case 現在也是有一批人在研究 01/25 04:52
→ qwer911: 上面聊得都好專業喔 01/25 04:52
→ arrenwu: 我是屬於「覺得NN-based AI其實不聰明」的那票XD 01/25 04:52
→ ddavid: 這就要談到哲學問題了，但現在據說是五點了，看來不該談下 01/25 04:53
→ ddavid: 去XDDDD 01/25 04:53
推 CarbonK: 我決定睡醒再來繼續聊了，晚安 01/25 04:54
→ arrenwu: 至少我是不覺得現在的AI有機會毀滅人類就是了 01/25 04:54
→ HEroKuma: 我是覺得大部份的ai就是在填鴨 只是你調教的nn會多快收 01/25 04:54
→ ddavid: 人工智慧到底智不智慧這種不完全是工程問題而是偏哲學的問 01/25 04:55
→ HEroKuma: 斂效果多好 怎麼學大家常常簡單幾句帶過了XD 01/25 04:55
→ CarbonK: 當然啊，現在的AI根本沒有I，本質還是統計歸納 01/25 04:55
→ ddavid: 題，也沒有定論，就算有定論也不會改變啥，自己決定就好XD 01/25 04:56
推 arrenwu: 不用怕 至少玩公主連結 AI贏不了我們! 01/25 04:56
→ ddavid: 有個重點是，你其實不知道你腦子裡是不是其實也只是比較複 01/25 04:56
→ ddavid: 雜的統計，所以根本沒有辦法直接說AI真的不是I 01/25 04:57
→ ddavid: 現在頂多只能說在什麼方面表現比較好比較不好，要談是不是 01/25 04:58
→ ddavid: I，在人腦機制徹底解明以前都只是各說各話的哲學問題 01/25 04:58
→ qwer911: 網上有找到團隊2017年發的學習環境的論文 應該就是依那 01/25 04:59
→ qwer911: 個為基礎吧 01/25 04:59
推 apporience: 有點久沒來了，星海板素質怎麼這麼高 XD 01/25 06:56
推 capita: 後面都是有在學AI的在聊啊 XD 01/25 07:14
推 lturtsamuel: 這邊有跟我一樣是nn hater我人嗎 01/25 07:59
推 horseorange: 請問有中文解說的vod嗎 太久沒玩了 純粹想看ai的表現 01/25 08:29
推 Benbenyale: AlphaStar前途一片光明 01/25 08:54
推 davidpanda: 找韓國人練兩個星期會很可怕…… 01/25 09:33
推 qaws68: 期待2/15 Serral VS AlphaStar 01/25 09:52
那要AlphaSatar先有參賽
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本文已經補齊所有官方資源 上面一堆AI專家可以先去看
另外Reddit有AMA 選手跟DM的人都會在 不管對選手方或者AI方有問題的都可以去問
https://redd.it/ajgzoc
推 herosan: 68 01/25 10:33
推 Apple0230: 天梯撞這種ai只會想刪遊戲或者封鎖吧 要測試去另闢戰 01/25 10:43
→ Apple0230: 場讓參與者決定要不要被測試 不是放任這類型ai去天梯.. 01/25 10:43
→ zseineo: 不會啊，除了他開了幾百個帳號同時線上打，不然就偶爾 01/25 10:53
→ zseineo: *除非 會撞到的程度，這種程度又不會怎樣XD 01/25 10:53
→ zseineo: 你還要撞的到他 01/25 10:53
→ Apple0230: 那麼期待你可以撞撞看 但我不要 01/25 11:10
照blog來看 目前並沒有放出來在天梯打
現在只能PVP應該也沒法打
→ kira925: 目前還只會在同一張圖上打PvP 01/25 11:24
推 amsmsk: 沒想到剛出來 就要限制AI手速了 01/25 11:46
推 boy21603: 沒有人開不起地圖嗎? 01/25 11:54
推 likemeizu999: 我大Alphastar 毀滅星海的時刻終於到了 01/25 11:54
推 arrenwu: 不限制手速也沒關係啊 Mana 現場比賽不就屌打AS了XD 01/25 11:57
推 PA5566: 求實況講解一下 01/25 12:20
推 gn00604767: 這AI怎麼可以這麼強,超乎預期了 01/25 14:32
→ leon80148: 其實可以跟暴雪合作一下弄個特殊帳號 天梯只會遇到pvp 01/25 16:44
→ leon80148: 這樣丟上去測試 比較可以知道真實實力在哪 01/25 16:44
→ leon80148: 我還是認為如果已經知道對手是AI 反而人類不好發揮實力 01/25 16:45
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推 Mariah: 小色下禮拜要來公司跟AI工程師座談，有人有問題想問嗎 01/25 17:08
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推 lturtsamuel: 不限制手速就可以看到純狗淹死坦克陣的畫面惹 01/25 17:13
推 Mariah: 他來跟AI專家還有開發者對談阿 01/25 17:20
我個人是覺得找選手/主播談他在玩的遊戲的AI其實沒啥意義的 :P
因為其實他們不懂AI在幹嘛 所以通常是娛樂性/啟發性 大於實際比較多
就像之前AlphaGo 請很多圍棋大師預測AI的表現 跟瞎猜也沒啥兩樣
領域專家應該還是比較適合分析結果 例如分析之前打完的VOD
不過機會難得大家還是可以問問題 Mariah 說關於小色的或者是問AI工程師的都可以喔
※ 編輯: Jotarun (114.42.98.28), 01/25/2019 17:34:52
推 qoo60606: 請問1080的顯卡跑得動deepmind嗎(誤 01/25 19:17
推 fragmentwing: ai能感測到東方神秘力量嗎?(誤 01/25 23:39
→ fragmentwing: 認真說，人類會不會不能講ai的比賽 01/25 23:40
→ fragmentwing: 因為apm導致了我們和ai間的戰術思維就不一樣了 01/25 23:41
→ fragmentwing: 就像大家會覺得拿追獵抗不朽很難 01/25 23:41
→ fragmentwing: 可是ai和某些職業選手就能夠做到 01/25 23:42
→ fragmentwing: 不過人類不講，就沒有人能講了XD 01/25 23:43
→ fragmentwing: #請問 01/25 23:43
推 fragmentwing: 另外，請問ai是怎麼適應patch更動的? 01/25 23:49
→ fragmentwing: 是直接打掉重練嗎? 01/25 23:50
這個我可以回答 目前他們打的還是去年Blizzcon時的版本XD
※ 編輯: Jotarun (114.42.98.28), 01/26/2019 00:59:30
推 fragmentwing: 咦？那麼久以前的？不是說這次的養了7、14天嗎 以為 01/26 09:34
→ fragmentwing: 至少是上個patch下培養的 01/26 09:35
推 fragmentwing: 話說如果是那個版本 下次打帶鳳凰的AI還是出高階用 01/26 09:38
→ fragmentwing: 饋蝕吧 不然AI的鳳凰抬舉太英霸了XD 01/26 09:38
推 kira925: 手速對決對人類來說根本是找死 再加上HT與鳳凰產量不對等 01/26 10:11