Re: [新聞] 暴雪結合DeepMind人工智慧 開發星海爭霸2

[LeeGarDer (Legendre)]

其實不用想那麼多

即使不論時間演進，光是空間自由度星海就屌打圍棋了

簡化來說，圍棋的棋盤可以算是個19*19的晶格點

每個格點有三種state(黑 白 空)，因此最多也就3^(19*19)個解

這還不包含一些限制條件，像是

黑黑黑黑黑
黑空黑空黑
黑黑黑黑嘿

中不能落白子這種

因此實際上的自由度會比3^(19*19)更低



反觀星海

在空間上允許的位置比圍棋多不知幾百倍

單一空間可能出現state也超多(各類單位)

自由度 >> 圍棋



因此在阿發狗在下圍棋的文章中有提到，他們雖用CNN，但沒做max pooling

就是因為圍棋的格點數根本超少，盤面讀起來相對簡單，不做也OK

相較之下星海的地圖超大，不去想辦法大幅度簡化很難執行

但似乎也不能使用傳統的模糊化或之類的方法，這樣會影響微控

自由度越高你learn的成本就越高，需要更多的neural、更多的layer以及更多的計算資源

所以阿發購要去打星海才是個大挑戰阿

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※ 編輯: LeeGarDer (220.132.33.156), 11/06/2016 13:21:35
→ obov: 大概跑葛一百年看看會不會比較厲害
推 sunup5566: 跑個幾輪就學會用蟲海掃地圖惹
→ linzero: 可是某個單位站左邊一點或站右邊幾格，其實並不影響結果
→ linzero: 但圍棋差一格差很多
推 zeohealer: 許多人看習慣開圖+直接判讀內部資料的作弊電腦，都把AI
→ zeohealer: 想簡單了..
→ linzero: 可能要看微操能提升多少戰力，戰力差太多直接一波輾都贏
→ linzero: 像格鬥類型電腦真要耍賤，人應該打不贏，尤其有反擊技的
推 kmchao33: 感覺是求局部而非全局的最佳化 這樣處理速度才跟得上