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※ 引述《yoyoyin0119 (UnSeenBlade)》之銘言: : 我覺得AlphaStar訓練得有點歪掉了欸…… : 大家想得到的訓練成果 : 應該是AI能夠像人類一樣 : 制定策略 : 預測對手行動 : 執行戰術並反制對手戰術 : 靈活的隨機應變能力 : 從這些層面來擊敗人類選手獲得勝利 : 結果這幾場看下來 : AlphaStar練成的是戰術普普但是操作爆幹強 : 秀出人類根本做不到的微控來獲勝 : 但是這點在很久以前就有AI能做到了呀 : 何必訓練一個AlphaStar來做到一樣的事情 : 是不是因為為了訓練方便直接讓它讀取API,也沒特別限制手速 : 結果它找到最能獲勝的手段就是直接用控兵幹贏? : 畢竟星海是設計給人來玩的 : 當初可不會設想到如果有手速是選手好幾倍的超人來玩 : 會把遊戲玩成什麼樣子…… 先講結論,光是看到alphastar會野bg、拉陣型就是很大的進步了 記得約莫兩年前,關於sc2的ai研究是用暴雪的計分方式來進行 結果ai得出人族建築起飛最好,因為能撐得最久 回想一下的話,目前的進展根本超快了好不 然後關於爭議的手速問題 其實有必要一定得把手速限制在人類的程度嗎? 本來戰術的運行本來就需要仰賴一定的手速 舉例來講,單稜鏡雙執政和雙稜鏡四執政的手速需求本來就不一樣 那如果有的戰術是人類的手速無法負荷的,ai就不該去開發相關戰術嗎? 反正戰術用慣了打比賽一定會被針對 就算ai可以使用人類無法使用的戰術,只要不是到能剋制的方法相當有限的程度 應該可以算是合理使用 何況將來如果是要用ai來做戰術電腦的話 那甚至更該放開apm來打這些高apm需求的戰術 只要這些超人apm的戰術彼此能克制且多元就行,因為那就是那種環境下的戰術體系 就像用菜雞的手速不可能去支撐職業選手的大局觀 超人手速的大局觀會跟目前職業的大局觀會有所不同,應該是可以預見的 問題就是現在展現給我們看的,是不是單純微操強大導致的無解戰法 還是包含著心理戰的戰術 譬如用先知去逃離追獵,不管是人還是ai玩家,都會往追獵少的地方跑 那是不是能看到說ai故意把一些追獵隱藏在邊邊處 使得看似追獵少的地方,實際上有更多追獵 或是反過來,先知方的ai會開始考慮看見的追獵多,是不是代表那邊守著的追獵真的多 這類誘騙型的操作 不知道360度的包圍網算不算這樣 或是說同樣是打一波,何時是最強的一波等等 應該才是比較重要的地方 總之,進步神速,覺得有生之年看見天網的機率又提高了一點w -- 羽毛未豐的片片翅翼,零落四散在各個時間的夢想 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 42.77.44.198 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/StarCraft/M.1548424818.A.FF7.html
mistel: AI神操作是依靠硬體,重要的不是在開發什麼新戰術,也不 01/25 22:05
mistel: 是在要贏,而是在於能不能在AI作學習上取得突破啊 01/25 22:05
fragmentwing: 開發出有效的新戰術不能算做是學習上突破的指標嗎? 01/25 22:07
Jotarun: 光是這套學習方法能學出這樣的成果 這個學習方法就是突破 01/25 22:08
mistel: 靠硬體優勢開發出來的戰術為什麼算是突破? 目的是為了讓 01/25 22:15
mistel: AI擁有自己的知識架構啊 01/25 22:15
mistel: 戰術有效是一時的,知識是永久有效的 01/25 22:16
fragmentwing: 就是說ai在自己的手速況況下認知到適用的戰術 01/25 22:17
fragmentwing: 如果它自身的apm有1000 卻只用200就能用的 01/25 22:18
Jotarun: 重點不是開發出什麼樣的戰術 而是這套系統可以學出戰術 01/25 22:18
fragmentwing: 反而失去學習的意義吧 01/25 22:18
Pegasus99: 只要AI學習到光靠手速無法打贏相同手速的自己 就會自然 01/25 22:18
Pegasus99: 換戰術了 不用擔心 01/25 22:18
Jotarun: 學的內容什麼的都可以再學再調整 但這個可以學習的系統 01/25 22:19
Jotarun: 才是真正的突破所在 01/25 22:19
fragmentwing: 手速況況下--手速狀況下 01/25 22:19
fragmentwing: 這樣好惹,套點哲學理論 01/25 22:20
fragmentwing: 馬克思的上、下層理論 01/25 22:20
fragmentwing: 套用下層建築的生產工具 01/25 22:21
fragmentwing: 人會產生上層的思想 01/25 22:21
fragmentwing: 所以ai應該是在它所擁有的生產工具(高apm)下 01/25 22:21
fragmentwing: 去獲得它的上層建築(戰術體系走向) 01/25 22:21
fragmentwing: 而不是用了高apm卻故意只打低apm的戰術 01/25 22:22
KMSNY: 也是 重點是在學習過程 而不是成果 01/25 22:47
jim8596: ai應該先學輸了要打GG 01/25 22:56
fragmentwing: 有人留言ai太粗魯了XD 01/25 22:57
Adonisy: AI是不是還不能判斷自己輸啦?一定要拆光建築? 01/25 23:00
emptie: 星海的case 你的操作會直接影響能採取的策略啊… 01/25 23:04
Ashiev: 覺得等到AI會放哲學流,我才會服他 01/26 00:48
Adonisy: AI要說好哥哥我們再來一盤~~~我就服 01/26 01:34
AMTS: AI在玩的是SC2 但很多人想要像人一樣玩SC2的AI 01/26 03:35
AMTS: 重點是我們沒有精準的敘述我們的需求給AI去學習 01/26 03:37
EronaMori: 要是AI學人類掛機和飛建築怎麼辦 01/26 03:42
fragmentwing: 樓上 一開始用暴雪內建評分 真的是整場飛主堡 因為 01/26 09:31
fragmentwing: 這樣撐最久XD 01/26 09:31
fragmentwing: 為了和局飛主堡是認知到和局的存在 感覺這比單純靠 01/26 09:31
fragmentwing: 謀略獲勝還要難教 01/26 09:31
Benbenyale: 做機械手臂握滑鼠+打鍵盤應該比較能信服現場直播觀眾 01/26 10:18
kafai: DM的人自認為不可能輸就不設計打GG的threshold 01/26 10:58
lovinlover: 用機械手臂感覺就像是客戶對廣告設計師的各種要求 01/26 12:07