作者fragmentwing (片翼碎梦)
看板StarCraft
标题Re: [情报] 机器之心报导DeepMind AlphaStar
时间Fri Jan 25 22:00:13 2019
※ 引述《yoyoyin0119 (UnSeenBlade)》之铭言：
: 我觉得AlphaStar训练得有点歪掉了欸……
: 大家想得到的训练成果
: 应该是AI能够像人类一样
: 制定策略
: 预测对手行动
: 执行战术并反制对手战术
: 灵活的随机应变能力
: 从这些层面来击败人类选手获得胜利
: 结果这几场看下来
: AlphaStar练成的是战术普普但是操作爆干强
: 秀出人类根本做不到的微控来获胜
: 但是这点在很久以前就有AI能做到了呀
: 何必训练一个AlphaStar来做到一样的事情
: 是不是因为为了训练方便直接让它读取API，也没特别限制手速
: 结果它找到最能获胜的手段就是直接用控兵干赢？
: 毕竟星海是设计给人来玩的
: 当初可不会设想到如果有手速是选手好几倍的超人来玩
: 会把游戏玩成什麽样子……
先讲结论，光是看到alphastar会野bg、拉阵型就是很大的进步了
记得约莫两年前，关於sc2的ai研究是用暴雪的计分方式来进行
结果ai得出人族建筑起飞最好，因为能撑得最久
回想一下的话，目前的进展根本超快了好不
然後关於争议的手速问题
其实有必要一定得把手速限制在人类的程度吗?
本来战术的运行本来就需要仰赖一定的手速
举例来讲，单棱镜双执政和双棱镜四执政的手速需求本来就不一样
那如果有的战术是人类的手速无法负荷的，ai就不该去开发相关战术吗?
反正战术用惯了打比赛一定会被针对
就算ai可以使用人类无法使用的战术，只要不是到能克制的方法相当有限的程度
应该可以算是合理使用
何况将来如果是要用ai来做战术电脑的话
那甚至更该放开apm来打这些高apm需求的战术
只要这些超人apm的战术彼此能克制且多元就行，因为那就是那种环境下的战术体系
就像用菜鸡的手速不可能去支撑职业选手的大局观
超人手速的大局观会跟目前职业的大局观会有所不同，应该是可以预见的
问题就是现在展现给我们看的，是不是单纯微操强大导致的无解战法
还是包含着心理战的战术
譬如用先知去逃离追猎，不管是人还是ai玩家，都会往追猎少的地方跑
那是不是能看到说ai故意把一些追猎隐藏在边边处
使得看似追猎少的地方，实际上有更多追猎
或是反过来，先知方的ai会开始考虑看见的追猎多，是不是代表那边守着的追猎真的多
这类诱骗型的操作
不知道360度的包围网算不算这样
或是说同样是打一波，何时是最强的一波等等
应该才是比较重要的地方
总之，进步神速，觉得有生之年看见天网的机率又提高了一点w
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羽毛未丰的片片翅翼，零落四散在各个时间的梦想
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1F：推 mistel: AI神操作是依靠硬体，重要的不是在开发什麽新战术，也不 01/25 22:05
2F：→ mistel: 是在要赢，而是在於能不能在AI作学习上取得突破啊 01/25 22:05
3F：→ fragmentwing: 开发出有效的新战术不能算做是学习上突破的指标吗? 01/25 22:07
4F：推 Jotarun: 光是这套学习方法能学出这样的成果 这个学习方法就是突破 01/25 22:08
5F：推 mistel: 靠硬体优势开发出来的战术为什麽算是突破？ 目的是为了让 01/25 22:15
6F：→ mistel: AI拥有自己的知识架构啊 01/25 22:15
7F：→ mistel: 战术有效是一时的，知识是永久有效的 01/25 22:16
8F：→ fragmentwing: 就是说ai在自己的手速况况下认知到适用的战术 01/25 22:17
9F：→ fragmentwing: 如果它自身的apm有1000 却只用200就能用的 01/25 22:18
10F：推 Jotarun: 重点不是开发出什麽样的战术 而是这套系统可以学出战术 01/25 22:18
11F：→ fragmentwing: 反而失去学习的意义吧 01/25 22:18
12F：推 Pegasus99: 只要AI学习到光靠手速无法打赢相同手速的自己 就会自然 01/25 22:18
13F：→ Pegasus99: 换战术了 不用担心 01/25 22:18
14F：→ Jotarun: 学的内容什麽的都可以再学再调整 但这个可以学习的系统 01/25 22:19
15F：→ Jotarun: 才是真正的突破所在 01/25 22:19
16F：→ fragmentwing: 手速况况下--手速状况下 01/25 22:19
17F：→ fragmentwing: 这样好惹，套点哲学理论 01/25 22:20
18F：→ fragmentwing: 马克思的上、下层理论 01/25 22:20
19F：→ fragmentwing: 套用下层建筑的生产工具 01/25 22:21
20F：→ fragmentwing: 人会产生上层的思想 01/25 22:21
21F：→ fragmentwing: 所以ai应该是在它所拥有的生产工具(高apm)下 01/25 22:21
22F：→ fragmentwing: 去获得它的上层建筑(战术体系走向) 01/25 22:21
23F：→ fragmentwing: 而不是用了高apm却故意只打低apm的战术 01/25 22:22
24F：推 KMSNY: 也是 重点是在学习过程 而不是成果 01/25 22:47
25F：推 jim8596: ai应该先学输了要打GG 01/25 22:56
26F：→ fragmentwing: 有人留言ai太粗鲁了XD 01/25 22:57
27F：推 Adonisy: AI是不是还不能判断自己输啦？一定要拆光建筑？ 01/25 23:00
28F：推 emptie: 星海的case 你的操作会直接影响能采取的策略啊… 01/25 23:04
29F：推 Ashiev: 觉得等到AI会放哲学流，我才会服他 01/26 00:48
30F：推 Adonisy: AI要说好哥哥我们再来一盘～～～我就服 01/26 01:34
31F：推 AMTS: AI在玩的是SC2 但很多人想要像人一样玩SC2的AI 01/26 03:35
32F：→ AMTS: 重点是我们没有精准的叙述我们的需求给AI去学习 01/26 03:37
33F：→ EronaMori: 要是AI学人类挂机和飞建筑怎麽办 01/26 03:42
34F：→ fragmentwing: 楼上 一开始用暴雪内建评分 真的是整场飞主堡 因为 01/26 09:31
35F：→ fragmentwing: 这样撑最久XD 01/26 09:31
36F：→ fragmentwing: 为了和局飞主堡是认知到和局的存在 感觉这比单纯靠 01/26 09:31
37F：→ fragmentwing: 谋略获胜还要难教 01/26 09:31
38F：推 Benbenyale: 做机械手臂握滑鼠+打键盘应该比较能信服现场直播观众 01/26 10:18
39F：推 kafai: DM的人自认为不可能输就不设计打GG的threshold 01/26 10:58
40F：→ lovinlover: 用机械手臂感觉就像是客户对广告设计师的各种要求 01/26 12:07