作者yoyoyin0119 (UnSeenBlade)
看板StarCraft
標題Re: [情報] 機器之心報導DeepMind AlphaStar
時間Fri Jan 25 15:19:33 2019
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……
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 115.82.197.132
※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/StarCraft/M.1548400776.A.97E.html
1F：推 panruru1224: 你要考慮在訓練過程AS(除了一開始的imitation以外)01/25 15:21
2F：→ panruru1224: AS並不知道人類的玩法 而是AS互打 這表示這類型的01/25 15:21
3F：推 mrmowmow: 因為你說的早就有的ai的基本戰略是人類key進去的，deepm01/25 15:22
4F：→ mrmowmow: ind是自己學習這基本戰略01/25 15:22
5F：→ panruru1224: 戰術在雙方手速相當的時候還是很好的戰術01/25 15:22
6F：推 arrenwu: 我是覺得AS不是訓練來玩遊戲的啦01/25 15:26
7F：→ arrenwu: 先把AS訓練成「靠著神猛操作屌壓人類」這目標沒錯01/25 15:27
8F：→ arrenwu: 因為目前還做不到01/25 15:27
9F：推 Jotarun: 你真要知道他怎麼控制 先把這篇看完01/25 15:36
11F：→ Jotarun: 然後訓練成怎樣本來就是未知的01/25 15:37
12F：推 homelife: 昨天看完直播並不覺得每場都只靠控兵阿，真的誇張的不是01/25 15:53
13F：→ homelife: 只有360度追獵那場嗎? 另一場AI裂光球還誤炸自己好幾次01/25 15:54
14F：推 martinmask: 有沒有視頻連結01/25 16:22
15F：推 azeroth: VOD前面幾篇有01/25 16:24
16F：推 z83420123: 誤炸自己好幾次那是第一週01/25 16:25
17F：→ z83420123: 第一週操作看的出來沒訓練好 會戰有點忙不過來01/25 16:25
18F：→ z83420123: 但第二週那操作就不開玩笑了01/25 16:25
19F：→ z83420123: 第一週那個大家更多還是吐槽tlo在打三小 第二週被那操01/25 16:26
20F：→ z83420123: 作看傻了01/25 16:26
21F：推 jim8596: 隱刀那場輸在操作 好奇被大招電腦要怎麼解01/25 16:28
22F：推 richard82010: 或是AS經過百萬場對戰發現自己最強的方式就是提高 01/25 16:52
23F：→ richard82010: 所有單位的生存率，而最容易達成的方式就是驚人的01/25 16:52
24F：→ richard82010: 微操.....利用自己絕對不會點歪的優勢01/25 16:52
25F：推 Raikknen: 你不得不承認AI學習能力是飛快進步的01/25 16:52
26F：→ hijacker: 他的微操也是靠學習來的啊01/25 16:54
27F：推 penut85420: 因為贏得勝利的一方通常操作都很好01/25 17:10
28F：→ toya123: 一定是韓國人帶壞阿法星的01/25 17:10
29F：推 yeldnats: 其實只是控兵很誇張奪走目光，看到360追獵就認為是靠微01/25 17:21
30F：→ yeldnats: 操，不過多面夾擊優勢雖然對人是常識，要AI自己學習出來01/25 17:21
31F：→ yeldnats: 卻是困難的01/25 17:21
32F：推 willtaiwan: 很多亮點，他會分兵守先知，被菱鏡不朽弄到還是有應01/25 17:29
33F：→ willtaiwan: 對，只是不是最佳應對01/25 17:29
34F：推 miha80425: 說到底RTS是操作遊戲 圍棋限時下子差多了01/25 17:37
35F：→ miha80425: 極限大概就是防守應對 以最低代價獲得優勢+高效操作碾01/25 17:38
36F：→ miha80425: 想看到的AI戰略思維似乎是沒有01/25 17:38
37F：推 nissptt: 樓主要說的是"戰略普普"吧?對應戰爭。?縮小一級才是戰術01/25 17:41
38F：→ nissptt: ，對應戰役。操作又更小一級, 對應哪個詞彙我不清楚。至01/25 17:41
39F：→ nissptt: 於跨小分，不同局的應對，AI應該不如真人。01/25 17:41
40F：→ angeltear15: 花兩年弄出悍馬2000 真的廢到笑01/25 17:41
41F：推 ohmylove347: 已經很強了，這個進步是大家難以想像的快，我們幾代01/25 17:45
42F：→ ohmylove347: 的超猛AI就快來了不用擔心01/25 17:45
43F：推 miha80425: 媽的 大失業時代真的要來了XD01/25 17:47
44F：推 Jotarun: 廢到笑的是不懂內涵覺得這個廢的人吧 LUL 01/25 17:48
45F：推 miha80425: 現在商用AI可以從只回答一個問題到分辨不同問題回答01/25 17:54
46F：→ miha80425: 再進化一點 客服人員真的沒飯吃01/25 17:55
47F：推 TFsonG: 還有很長一段路要走01/25 17:55
48F：推 peanutman: 想看AI打Has XD01/25 18:11
49F：→ Jotarun: 客服AI 喔 那個真的是廢到笑01/25 18:15
50F：→ Jotarun: 頂多訂票那些制式問題還行01/25 18:16
51F：推 qoo60606: 演算法不知道用哪些 很有趣01/25 18:18
52F：→ Jotarun: 主要的演算法DeepMindblog有寫 可以找我的兩篇文都有連結01/25 18:23
53F：推 hikerLin: AI被針對弱點之後怎麼自動學習改進才是想看的01/25 18:28
54F：推 qoo60606: 只看得懂是深度神經網路 其他不懂了qq01/25 18:48
55F：推 tasin: 操作學習上我也覺得佔得太多01/25 18:52
56F：→ tasin: 導致ai的配兵從tlo的版本到mana的版本反而越來越單純01/25 18:52
57F：→ tasin: 雖然她會拉陣 包夾真的很屌01/25 18:53
58F：→ WindSpread: AS:SIMPLE IS BEST (blinkblinkblink01/25 18:54
59F：→ zephyr: 應該可以透過參數調整再訓練 現在的條件 好的解是靠操作01/25 18:57
60F：→ zephyr: 但重點是七天練兩百年的流程已經建立起來了01/25 18:57
61F：→ zephyr: 訓練條件不同可能就會生出其他的最佳解01/25 18:57
63F：推 LochtsStorM: 打的目的就是要順便看看大家的想法01/25 19:39
64F：→ LochtsStorM: 說廢到笑的還滿可憐的01/25 19:40
65F：推 catmeat777: 說廢的連AI都打不贏，不意外01/25 19:52
66F：→ confucamus: 操作也是建立在營運沒有問題的情況下好嗎，不然找個可 01/25 19:59
67F：→ confucamus: 以這樣營運的的來看看，悍馬2000有做到這個嗎?01/25 19:59
68F：→ APM99: 兩年前就說過DeepMind 選錯遊戲了 星海2是操作為主的遊戲01/25 19:59
69F：→ APM99: DeepMind 當初就該去選沒有'a'的即時戰略遊戲 可是不少阿01/25 20:01
70F：→ APM99: 只是那些遊戲都沒玩家了^^01/25 20:03
71F：→ APM99: Maru或Serral 依靠的都是操作取勝 論策略預測執行靈活01/25 20:09
72F：→ APM99: 這篇推文抽十個 說不定都能有五個比這兩位頂尖選手強01/25 20:09
73F：推 fragmentwing: 覺得戰術搭配到敵我手速差別也不是不行01/25 20:28
74F：→ fragmentwing: 不過這得有個度01/25 20:28
75F：→ fragmentwing: 故意讓對方要用高手速來互拼的當然可以01/25 20:28
76F：→ fragmentwing: 但是不是靠手速萬解打法01/25 20:28
77F：→ fragmentwing: serral、maru也算很會變換戰術和心理戰的選手了01/25 20:29
78F：推 z83420123: 這篇推文論策略預測執行靈活我可以說一個都不會有比他01/25 20:38
79F：→ z83420123: 們強01/25 20:38
80F：推 fragmentwing: 八卦是 剛剛看到TLO手速也飆到1350過w01/25 20:39
81F：推 Jotarun: 光沒玩家這件事就不行啊 這已經是賠錢生意 連知名度都沒01/25 20:39
82F：→ kira925: 阿那個就刷出來的東西 不一樣的01/25 20:39
83F：→ Jotarun: 還搞啥 而且操作也是要學習的 又不是亂按按的快就行01/25 20:40
84F：推 Jotarun: 看之前其他AI打起來都什麼鬼樣子就可以知道這個問題的難01/25 20:43
85F：→ Jotarun: 度 人家看上的也是難度01/25 20:43
86F：推 Jotarun: 話說Facebook上次圍棋輸 這次SC2也是暫時落後蠻多的01/25 20:45
87F：→ Jotarun: 不知道Lecun私底下會不會發飆XD01/25 20:46
88F：推 Pegasus99: 如果每個人都知道DeepMind是什麼意思 就不會有人以為AI 01/25 20:51
89F：→ Pegasus99: 是靠手速贏的01/25 20:51
90F：→ kira925: FB好像是去玩星海一的AI 不過....第一名也沒拿到XD01/25 20:51
91F：→ kira925: 不 AI昨天確實就是用手速贏的 他的戰略很明確 因為有可靠01/25 20:52
92F：→ kira925: 的高手速 所以他的戰略就是純粹堆追獵然後拼操作強壓01/25 20:53
93F：→ kira925: 當然這個跟簡化成"AI只是會操作"有點微妙的不同01/25 20:53
94F：→ kira925: 但是要說這個不是靠手速...他是靠手速阿01/25 20:54
95F：推 Pegasus99: 那就是你只知道表面了 很高興你自告奮勇的解釋01/25 20:54
96F：→ APM99: 這跟表面無關 這跟遊戲本質有關 這遊戲本來就是靠操作01/25 20:54
97F：→ kira925: 我想這邊已經辯論過兩輪到底怎樣了 半途跳出來喊你們不懂01/25 20:55
98F：→ kira925: 呵呵呵01/25 20:55
99F：→ Pegasus99: DeepMind一定要選星海這種複雜度夠高的RTS 才能代表他01/25 20:56
100F：→ Pegasus99: 真的有學到東西01/25 20:56
101F：→ Pegasus99: 所謂的DeepMind就是為了跟一般的學習型AI做區分:如果01/25 20:56
102F：→ Pegasus99: 開發團隊有照著定義的話 DeepMind是指人類從來沒有教他01/25 20:57
103F：→ Pegasus99: 要做什麼 甚至不應該給他棋譜/RP 而是單純讓他學習星海01/25 20:58
104F：→ Pegasus99: 是什麼樣的遊戲 告訴她操作方法後 讓他自己去跑 也就是01/25 20:59
105F：推 kira925: 好 現在我們明確知道是誰只知道表面了01/25 20:59
106F：→ Pegasus99: 說DeepMind是在不知道大家怎麼玩星海的前提下去打到現01/25 21:00
107F：推 paul012011: k大前面的意思是 因為手速設定的問題 理論上應該要鑽01/25 21:00
108F：→ paul012011: 研戰略的AI一頭鑽進去生基本兵後瘋狂微操01/25 21:00
109F：→ Pegasus99: 在地的程度的 這我想不是只要拚操作就能學到的事01/25 21:00
110F：→ Pegasus99: 也就是因為人類不告訴她要研究戰略 所以他玩出了不超越 01/25 21:01
111F：→ KTZest: 這個AI打得贏韓國頂尖神族嗎？01/25 21:01
112F：→ Pegasus99: 人類想像的戰略 這樣不能否定從無到有的這種驚人的自學01/25 21:02
113F：→ Pegasus99: 成果01/25 21:02
114F：推 miha80425: AI沒有聰明到會證1+1 他會找最簡單的方式解決01/25 21:03
115F：→ miha80425: 但是人類想讓AI變到會證1+1 而不是直接給2這個答案01/25 21:03
116F：→ miha80425: 用這例子解釋不會看不懂吧01/25 21:04
117F：→ Pegasus99: 一個AI為了勝利 從單純的拚操作 自己學習到原來有"戰略01/25 21:04
118F：→ Pegasus99: "這樣的東西 並且實際表現出來 且逼近人類認同的想像01/25 21:05
119F：→ Pegasus99: 這是非常美麗且厲害的事情01/25 21:05
120F：推 qoo60606: 內行看門道01/25 21:06
121F：推 Jotarun: 我理解看了AlphaGo以後有些人希望AlphaStar一樣是智取01/25 21:06
122F：→ Jotarun: 但是系統學出來怎樣就是怎樣 他們並沒有直接去設定01/25 21:07
123F：→ Pegasus99: miha的舉例我覺得可以 不過正因為星海的難度(或我們稱01/25 21:07
124F：→ Pegasus99: 規則)複雜 所以當他能夠自學出人們想出的戰略時 比起01/25 21:08
125F：→ Pegasus99: 棋類這種容易有最佳解的遊戲來說更讓人驚豔01/25 21:08
126F：推 paul012011: 問題在於 原本AI的APM設定理論上要在人類水準(以下)的01/25 21:09
127F：→ paul012011: 結果這次比賽的裡已經飆到有點像悍馬2000了01/25 21:09
128F：→ Pegasus99: 舉個例子:以往的學習型AI(也是像人類的學習方式) 如果01/25 21:10
129F：推 Jotarun: 他們並沒有特別設定APM01/25 21:10
130F：→ paul012011: AI學習的前提是其他條件要和人類相仿啊01/25 21:10
131F：→ Pegasus99: 你給他一堆建築設計圖 告訴他哪個好 哪個不好 學習過後01/25 21:10
132F：→ Pegasus99: 他能夠自己創新出一棟沒人看過的好房子 01/25 21:11
133F：→ Jotarun: 他就是從人學來的啊 人不也是平常某個APM 但偶而會飆起來01/25 21:11
134F：→ Pegasus99: 但deepmind不一樣 他的學習方式是:你給他一推設計圖 可01/25 21:12
135F：推 kira925: 再說一次 人類飆上去的APM與AI飆上去的APM不等價01/25 21:12
136F：→ Jotarun: 這以後他們應該會再看要怎麼處理01/25 21:12
137F：→ Pegasus99: 能還參雜了幾間狗屋的設計圖 然後跟他說:請你造出好房01/25 21:12
138F：→ Jotarun: 我沒有說最後打這麼快對人類公平 但這並不是特別去弄的01/25 21:12
139F：推 miha80425: 就用卡爾達肖夫類似的說法 AI實現分三階段01/25 21:13
140F：→ kira925: 我的意思就是 Deepmind一開始就設計錯規格了01/25 21:13
141F：→ Pegasus99: 子 這時他根本不知道什麼是好房子 但她在學習中發現房01/25 21:13
142F：→ miha80425: 1.阿發狗 自我學習機制達已知條件達最佳解01/25 21:13
143F：→ miha80425: 2.阿發星 未知條件學習找出特殊解01/25 21:14
144F：→ Jotarun: 我再講一次 沒有設計規格01/25 21:14
145F：→ Pegasus99: 子之間的差異 而且他能推納出有些是好的有些是壞的 最01/25 21:14
146F：→ miha80425: 3.阿發X 特殊最佳解 也就是超越人類01/25 21:14
147F：→ Pegasus99: 後做出自己的房子01/25 21:15
148F：→ lovinlover: 小色現在在Olimo講解AlphaStar XD01/25 21:15
149F：推 kira925: 他就是這裡錯誤好了嗎? 他沒有規範好邊界條件 把所有超過01/25 21:16
150F：→ kira925: 人類合理操作極限的所有模型幹掉01/25 21:16
151F：→ kira925: 做出來 對 很強 操作天下第一 但是收斂錯了01/25 21:16
152F：→ miha80425: 人類文明無法實驗到最佳解 資源 金錢實在不夠用01/25 21:16
153F：推 qoo60606: 別這樣 圍棋也是超過人類合理思考極限阿 他就是做出超過01/25 21:17
154F：→ qoo60606: 人類水平的正常發揮嘛 01/25 21:17
155F：→ miha80425: 要阿發X算出好的方案 再進行實驗 這才是AI發展01/25 21:17
156F：→ kira925: 星海爭霸是一個在設計上就透過引入操作性去設計單位交換01/25 21:17
157F：推 Jotarun: 太早設限才不對 你根本不知道系統出來的結果是怎樣01/25 21:18
158F：→ kira925: 的遊戲 忘記這一點講的天花亂墜根本沒有用01/25 21:18
159F：→ Jotarun: 人家是在作實驗 不是在滿足大家的夢想01/25 21:18
160F：→ Jotarun: 光是能訓練出超人類的操作就已經很厲害01/25 21:19
161F：推 miha80425: 放心啦 阿發星團隊也不會接受這樣的結果01/25 21:19
162F：→ Jotarun: 如果只要APM就贏了那怎麼不見其他AI早早用這招?01/25 21:20
163F：→ Jotarun: 而且現在只是過程而已 一直抓著這點說人家錯很奇怪01/25 21:20
164F：推 Pegasus99: 就我所看到的是 阿法星在deepmind的學習行為下 發明了01/25 21:22
165F：推 Jotarun: 實際上在訓練的過程之中 AlphaStar確實也展現了很多策略01/25 21:22
166F：→ Jotarun: 一開始只會rush 後來就會農 或者騷擾01/25 21:23
167F：→ Pegasus99: 營運 產兵 作戰 而作戰時要使用戰術 最後再加上大家詬01/25 21:23
168F：→ qoo60606: 你看FB團隊沒設APM還是打不贏阿(欸01/25 21:23
169F：→ Pegasus99: 病的APM01/25 21:23
170F：→ Pegasus99: 你可以討厭APM 但不能否認前面的學習已經快超越人類給01/25 21:24
171F：→ Pegasus99: 他的想像力了01/25 21:24
172F：推 kira925: 你們根本沒認知到 在沒有合理規範收斂範圍下01/25 21:26
173F：推 aCCQ: 討論的前題不一樣 一個是人機大戰公平性 一個是著重學習成果01/25 21:26
174F：→ kira925: 昨天AlphaStar在打的實際上是不同的遊戲01/25 21:26
175F：→ aCCQ: 你們討論是沒有結果的01/25 21:27
176F：→ kira925: 對 學習成果很了不起 他是把之前沒人解決的模型做出來了 01/25 21:27
177F：→ kira925: 但是他實際上解錯了東西好嗎01/25 21:27
178F：→ kira925: 這個遊戲的設計裡面就已經先隱藏預定了操作的限制01/25 21:28
179F：推 Pegasus99: 那是你以為他解錯了:他並沒有因為知道高APM能夠追獵能01/25 21:29
180F：→ kira925: 單位的傷害輸出與血量裝甲云云都與這有牽連01/25 21:29
181F：→ kira925: 現在你扔一個超過設計規範的東西下去 那玩的就已經不同了01/25 21:29
182F：→ Pegasus99: 夠反打不朽而這樣打 因為他根本不知道敵人達不到她的01/25 21:29
183F：→ Pegasus99: APM 是他發現了追獵本來就能打贏不朽才這樣打的01/25 21:30
184F：→ Pegasus99: 所以他證明了他能突破人類以為的框架發現人類發現不到01/25 21:31
185F：→ Pegasus99: 的問題 這絕對是成功的AI01/25 21:31
186F：推 kira925: .........你以為人類真不知道操作完美的追獵可以贏不朽?01/25 21:31
187F：推 Pegasus99: 知道 但因為不會形成問題所以不會解決這個現象 如果是01/25 21:34
188F：→ Pegasus99: 其他領域呢? 一個沒有人為定義或種族平衡的世界 他不能01/25 21:35
189F：→ Pegasus99: 想出人類無法解決的問題的答案嗎?01/25 21:36
190F：推 kira925: 所以我在說 你們想像的星海不是現實人類在打的星海01/25 21:37
191F：→ Pegasus99: 如果你是因為熱愛星海所以看出星海的缺陷 那你完全沒有01/25 21:37
192F：→ Pegasus99: 問題01/25 21:37
193F：→ Pegasus99: 但從這場比賽 同時也讓看到deepmind的未來01/25 21:37
194F：推 Rex1009: 你們講的就兩回事 完全沒有交集01/25 21:38
195F：→ Rex1009: P大覺得我performance變好就能發paper了01/25 21:39
196F：→ Rex1009: K大覺得我要買一個solution結果你給我一個我做不到的01/25 21:39
197F：→ Rex1009: 問題的定義不一樣01/25 21:41
198F：推 Pegasus99: 我會這樣解釋很簡單:因為deepmind不是為了成為星海第一 01/25 21:42
199F：→ Pegasus99: 而研發的 他是研發一個超級AI能夠解決問題包括星海01/25 21:43
200F：→ Pegasus99: 如果為了解決單一問題而發展AI 就跟前一世代的AI沒什麼01/25 21:44
201F：→ Pegasus99: 兩樣了01/25 21:44
的確
作為一名觀眾，或是作為星海/圍棋的愛好者
看到阿發狗那個棋藝，你會覺得「靠……怎麼這麼猛，人類沒希望了」
但是你看到AlphaStar打贏人類
卻是覺得「靠！AlphaStar作弊！」
反應完全不同
但是作為AI開發者
他們會覺得很開心
因為AI確實能夠學會玩星海這麼困難的遊戲並且打贏頂級選手
畢竟AI唯一知道要達成的目標就是打贏遊戲
他可不管是靠什麼贏的
也沒什麼道德觀念
要是訓練途中發現有遊戲BUG可以利用
AlphaStar一定是毫不猶豫用下去
202F：→ Pegasus99: 就跟你沒辦法定義一個從小栽培數學且表現特好的孩子為01/25 21:45
203F：→ Pegasus99: 數學天才 但你可以稱略懂基本知識而能解決延伸問題的01/25 21:46
204F：→ Pegasus99: 為天才01/25 21:47
205F：推 Rex1009: 我相信Deepmind有野心要有一個強AI演算法01/25 21:48
206F：→ Rex1009: 但是AlphaStar的限制條件會被挑戰也很正常01/25 21:49
207F：→ Rex1009: 所以這個project這樣肯定是不型的01/25 21:49
208F：推 Pegasus99: 老闆大怒01/25 21:50
209F：→ lovinlover: 老仙剛剛說了 5:0MANA的系列戰是刻意不限制APM01/25 21:53
※ 編輯: yoyoyin0119 (115.82.197.132), 01/25/2019 21:54:50
210F：噓 energyy1104: 客服AI聽起來超廢 大家就是想對活生生的客服狂罵啊 01/25 21:55
211F：推 tsairay: 這個再發展下去..AI控制的兵器很快就會出現了 01/25 23:40
212F：推 miha80425: 根據國外一些八卦 google離職員工說不想間接參與戰爭 01/26 02:41
213F：→ miha80425: 搞不好早就有了 01/26 02:42
214F：推 AMTS: 認真覺得純粹立場不同 AI開發者其實沒很在意輸贏 01/26 03:31
215F：→ AMTS: 只是想觀察他表現出來的模式 以現在來說算很有成果了 01/26 03:31
216F：推 angeltear15: 事實上就是兩年算出 操作>>>>>all 01/26 10:26
217F：推 angeltear15: 不是廢到笑是什麼？ 01/26 10:28
218F：推 angeltear15: 不就跟花幾百萬研究證明冰箱耗電比較大一樣 01/26 10:30
219F：推 Jotarun: 不懂裝懂還言之鑿鑿真可悲 01/26 10:50
220F：推 Jotarun: 先把這個研究的目的搞懂吧 01/26 10:51
221F：推 eyesg: 星海就屁孩遊戲 不需要啥智商越年輕手越快越有優勢 01/26 12:47
222F：推 angeltear15: 麻煩那個所謂懂的人 快去把阿法Go 弄好 我再來推你 01/26 13:46
223F：推 angeltear15: 不然其實也只是死魚在裝高潮 誰比較可悲? 哈 01/26 13:51
224F：推 Jotarun: 都2019了還在Go 先去念點書吧 01/26 14:18
225F：推 eyesg: 這種AI強大在於它沒有壽命 你會死 我會死 怎麼學習都有歸零 01/26 14:27
226F：→ eyesg: 的一天 悍馬2000不會成長更是垃圾 01/26 14:27
227F：推 eyesg: 但是阿發系列 他們有精神時光屋 只要砸錢在硬體上可以達到 01/26 14:29
228F：→ eyesg: 非人的學習時間 星海普通玩家打十年 最多15000場 20000場 01/26 14:29
229F：→ eyesg: 但是他可以一秒數十盤 01/26 14:29
230F：推 eyesg: 而且他沒有壽命 雖然學習的速度跟人類比極慢慢 需要人類幫 01/26 14:31
231F：→ eyesg: 他調整方向增加效率...但是他永恆不死 目標又又由人類設定 01/26 14:31
232F：→ eyesg: 未來在軍事上 工程上 維護跟管理 將會大幅淘汰人類 01/26 14:31
233F：→ eyesg: 你覺得垃圾 只是代表你很無知 01/26 14:32
234F：推 arrenwu: 那個前提是AI要能夠越來越強啊 01/26 14:32
235F：推 micbrimac: 無知的是讓AI練的下去 以後取代人類 01/27 06:29
236F：→ juicylove: 就沒那麼容易做到啊 已經進步很多了 01/27 09:56