推 orze04: 你說的比較接近以前那種AI思維 05/23 02:37
→ orze04: RNN很多hidden unit是人類根本無法理解的 05/23 02:40
→ orze04: 而且這次電腦還要自己做圖像辨識 也是可能看錯 05/23 02:41
推 kaj1983: 你也太小看ai了，只要設計出來，甚至連你目前走到地圖哪 05/23 02:43
→ kaj1983: 個位置都能算得出來，在有限的環境下，電腦是無敵的 05/23 02:43
→ hibbb: 有FOG的狀況下除非追著跑或是被追不然不可能知道啦 05/23 02:48
→ hibbb: 除非給阿發狗的資訊是錯誤的不然它判斷錯的機率根本是0 05/23 02:49
推 orze04: 不是“給”阿發狗資料，是要阿發狗“自己去讀”畫面。 05/23 03:07
→ orze04: 讀對讀錯(影像處理、圖像辨識)也是設計的一還 05/23 03:07
→ orze04: NN的圖像辨識準確率已經比人還高了，但是一些錯誤的例子 05/23 03:10
→ orze04: 是人類根本不可能看錯的，比如說吧公車看成貓 05/23 03:10
推 emptie: 不過sc的單位外觀就那樣…地圖也是會先讓他讀的資訊… 05/23 03:12
推 orze04: 但是加上一些特效就不一樣了，有些特殊例子是只差幾個像 05/23 03:15
→ orze04: 素不同導致AI判斷錯誤的。 05/23 03:15
→ forb9823018: 光是模擬人類拉地圖看視野優先度排序 05/23 03:17
→ kaj1983: 特效也是在應辨識內容裡面，如果沒辦法分清楚，那就是未 05/23 03:18
→ kaj1983: 完成的ai啦 05/23 03:18
推 forb9823018: 演算法就非常複雜 05/23 03:19
→ hibbb: 對電腦來說就是一些特別的圖像(單位) 要看錯根本不可能啊 05/23 03:24
→ hibbb: 唯一問題應該是不知道該不該讓阿發狗"看到"隱形單位而已 05/23 03:26
推 forb9823018: 人類不可能同時關注所有視角 所以為了公平 05/23 03:38
→ forb9823018: 也要模擬人類的視角移動方式，不能移太快 05/23 03:38
推 orze04: 數字辨識現在都還是會看錯了 圖像辨識怎不會 05/23 03:45
→ orze04: 之前的Demo影片有幾秒連敵我都不分 05/23 03:46
推 yshinri: 關於所謂 RNN 的處理原理可以看這個, 雖然講的是 youtube 05/23 03:47
→ yshinri: 影片推薦演算法但大概念上有到: 05/23 03:47
→ yshinri: 簡而言之, 現在的類神經網路裡面單節點是在判斷什麼 05/23 03:48
→ yshinri: 已經超出人類的理解範圍了 05/23 03:48
→ yshinri: 外部能調控的只有 RNN 輸出的成敗效果如何 05/23 03:49
推 orze04: 可以知道單節點是前一層哪些和哪些的函數組合，不知道代 05/23 03:54
→ orze04: 表的意義 05/23 03:54
→ orze04: 左邊是隻貓熊 加了一點雜訊後變右邊，人眼看起來一樣，電 05/23 04:06
→ orze04: 腦卻判斷成是猴子了 05/23 04:06
→ orze04: 左邊是隻狗 右邊是隻鴕鳥 05/23 04:08
→ orze04: 這張更扯了 完全的雜訊還能看出動物來 05/23 04:12
推 weltschmerz: 因為白底+白色物體很難搞XDD要再加上銳利的邊緣萃取 05/23 05:40
→ weltschmerz: 或是多次改灰階 組合才做判斷 05/23 05:41
推 weltschmerz: 類神經的節點 確實是沒什麼人類理解的意義... 05/23 05:48
→ weltschmerz: 是真的黑箱 05/23 05:48
推 Jotarun: 這系列文根本就是沒做過的人的想像文vs做過的澄清文 05/23 06:28
推 smart0eddie: 不要以為AI萬能... 05/23 06:44
→ smart0eddie: 之前alphago輸慘那局就是判斷失誤 05/23 06:44
推 spfy: 你說的"完美計算"就是根本不可能辦到的事情 05/23 06:54
推 weltschmerz: 我是覺得 計算可行 但是最大的難題是決策 05/23 07:45
推 andy831020: 對 以資工背景來說 你所說的少幾隻工兵會在多久之後 05/23 08:05
→ andy831020: 虧多少經濟 這種都是靠人的經驗 相信我 職業選手的 05/23 08:05
→ andy831020: 計算 絕對比演算法去算準得多 05/23 08:05
推 seaEPC: 宣傳一下alphago vs 柯潔 人機大戰第一盤今天開打喔 05/23 08:12
→ seaEPC: 可以來觀察一下alphago過了一年有什麼改變(雖然一月的60 05/23 08:13
→ seaEPC: 盤快棋已經打爆中日韓全部棋手了,不過那畢竟是快棋) 05/23 08:14
推 arrenwu: 老實說人機大戰我是一點期待都沒有 05/23 08:16
→ arrenwu: 資訊完全公開的競技，人腦比不過電腦是正常的 05/23 08:17
→ arrenwu: 以前只是搜尋最佳解的方式還沒成熟而已 05/23 08:17
推 JOKO58802218: 手速差太多 05/23 08:19
推 arrenwu: 星海AI如果要去實踐，那肯定是會限制APM的 05/23 08:20
→ seaEPC: 我倒認為不會給太多限制. 要做為贏過人類選手的大新聞先贏 05/23 08:21
→ seaEPC: 才是重點, 等更成熟了再加限制是之後的事了 05/23 08:22
推 phoenix286: AI不是找最佳解啊 05/23 08:23
→ arrenwu: 你說得對，我應該說找尋sub-optimal 的方式 05/23 08:24
→ arrenwu: 這次的AI實驗室想看到AI在戰術對抗上贏過人類 05/23 08:24
→ arrenwu: 拚操作的話人類老早不知道輸到哪裡去了 05/23 08:25
推 seaEPC: 看他搞不搞新聞吧,純研究就另一回事了 05/23 08:29
推 arrenwu: 也不是說純研究，想成一個大型的project就好了 05/23 08:31
→ arrenwu: 這實驗如果做失敗了，算預期中；成功的話 前途不可限量 05/23 08:31
推 seaEPC: 終究是會贏的,AI在演算法在硬體等等有的是時間進步 05/23 08:37
推 weltschmerz: 真的硬體進步最實在XDDD 05/23 08:59
推 iwinlottery: 等AI會買股就再也沒什麼擋得住了 05/23 10:17
推 a29022792: 總算有人提出影像辨識沒這麼強了 05/23 12:18
推 anlam: AI早就會買股了吧？ 05/23 12:25
推 ming1144: 看到DL豆頁痛啊... 05/23 12:28
推 hanmas: 扯影像辨識是什麼鬼 星海影像資訊完全固定沒有雜訊 只要 05/23 17:11
→ hanmas: 辨識一個超小的集合 搞不好連神經網路都不用放 直接寫幾 05/23 17:11
→ hanmas: 個函式爆一爆就可以辨識完了 05/23 17:11
噓 WrongHole: 05/23 21:43