Re: [討論] 我還以為是龍傲天，原來是AlphaGo啊

看板CFantasy作者 (瘋法師)時間8年前 (2017/10/19 13:54), 8年前編輯推噓13(13推 0噓 33→)
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: : ----- : https://www.facebook.com/aja.huang/posts/1705020576199173?pnref=story : 這根本小說劇情啊！！！ : 比扯鈴還扯的發展：alpha go zero，從零開始的圍棋之旅。 : 完全沒有輸入人類千年的圍棋知識，只靠著隨機落子及對輸贏的認知， : 在自我對奕之下，最後把過去的alpha go版本全部幹掉。 : 本來以為是終極大魔王了，結果隨後又被更偉大的存在屌虐， : 再回頭看人類的頭腦，我們真的有那麼厲害嗎？....(怕.jpg） 回一下好了，但我要說我對AI的了解很淺，歡迎打臉。 單純說遊戲樹： 遊戲樹就是你在遊戲中每面臨一個選擇時，每個選擇都能畫出分叉，一路下去就有如樹木 一樣，這棵樹就叫遊戲樹。 AI一開始對圍棋無解是因為圍棋是棋類中遊戲樹算大的，但後來在成功讓AI能選擇遊戲樹 特定區域運算的技術後，AI的棋力就開始上升了，最後打贏了人腦。 所以接下來挑戰的目標是更複雜的遊戲 ─ 即時戰略 (RTS)。 但目前這個挑戰卡死了...... 因為遊戲樹太大了，近於無窮大。 RTS每一秒都要做出大量判斷，偵查、推測再應用到自己戰術上。對比於圍棋這種每回合 就是一動，而且遊戲盤面完全公開的模式，RTS要做的運算量太多了。 相對之下，人腦就是有法子判斷篩選出正確要注意的資訊而加以運用。 所以在RTS的挑戰中，AI目前被卡死了，很多相關學者正在一起努力尋找新的方向。 因此，在把變數限定到一定程度之下，AI的確贏過人腦。但在大量變數之下，AI目前不行 。AI連星海爭霸中單純用作弊來戰鬥的死腦筋電腦對手都打不贏了。 也許有一天AI也會攻克RTS領域，然後再向別的領域發起挑戰。那時我們大概又會發現AI 的極限...... 我們對人腦的了解還是太少了。 -- 我的故事可不那麼讓人覺得舒服。它不是那種有著甜蜜歡樂情節的幻想小說。 我的故事充滿了混亂而又難以察覺的陰影，充滿了瘋狂和噩夢， 和那些不再自欺欺人地生活的人們一樣。 ──赫曼‧赫塞── -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.170.175.6 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/CFantasy/M.1508392464.A.36A.html ※ 編輯: wizardfizban (1.170.175.6), 10/19/2017 13:55:18
推
10/19 13:57, 8年前 , 1F
這篇有種好像講了什麼但看完又覺得沒看到什麼的感
10/19 13:57, 1F
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10/19 13:57, 8年前 , 2F
覺...
10/19 13:57, 2F
推
10/19 13:59, 8年前 , 3F
其實rts的難度應該沒有你以為的那麼難
10/19 13:59, 3F
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10/19 13:59, 8年前 , 4F
因為是很簡單就能猜想到的情況 只是沒被點破而已
10/19 13:59, 4F
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10/19 14:00, 8年前 , 5F
對AI來說很難 遊戲樹太大了 你覺得簡單是因為你是人
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10/19 14:00, 8年前 , 6F
腦
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10/19 14:00, 8年前 , 7F
純用搜尋為出發點思考 當然RTS太複雜(可能組合太多)
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10/19 14:01, 8年前 , 8F
不過就像之前有一個打dota 2的agent那樣 實際上
10/19 14:01, 8F
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10/19 14:02, 8年前 , 9F
在作的時候應該會以DL為主(也就是說以視覺)來做
10/19 14:02, 9F
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10/19 14:04, 8年前 , 10F
google了一下 Open AI打dendi的 雖然是單挑
10/19 14:04, 10F
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10/19 14:04, 8年前 , 11F
不過我想應該可以證明現有的技術是具有這個潛力的
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10/19 14:05, 8年前 , 12F
所以你要怎樣把你說的判斷方式寫成AI給電腦去跑？
10/19 14:05, 12F
推
10/19 14:09, 8年前 , 13F
@Kazimir 推薦您回去看Deepmind自己出關於SC2的論文
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10/19 14:09, 8年前 , 14F
他們已經自己承認目前掌握的所有技術都失敗了
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10/19 14:10, 8年前 , 15F
OpenAI打Dendi贏是贏了 那是中路單挑&當天就一堆
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10/19 14:10, 8年前 , 16F
"非職業"反過來又把OpenAI打趴
10/19 14:10, 16F
推
10/19 14:23, 8年前 , 17F
我覺得AI一定要把所有天才打趴才能取代人類是個盲點
10/19 14:23, 17F
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10/19 14:24, 8年前 , 18F
只要贏過99%的人應該就可以取代了
10/19 14:24, 18F
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10/19 14:24, 8年前 , 19F
說RTS多弱,你路上隨便抓個弱雞也是打不贏電腦阿
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10/19 14:27, 8年前 , 20F
樓上 照你的說法 早就被取代了 現在一堆工廠都電腦
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10/19 14:27, 8年前 , 21F
製程了....
10/19 14:27, 21F
推
10/19 14:30, 8年前 , 22F
恩.. 我要講的不是這個問題很容易 而是現有技術具有
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10/19 14:32, 8年前 , 23F
1)從CNN能萃取足夠資訊 2)RL能夠確實讓agent變強
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10/19 14:33, 8年前 , 24F
主要是技術有這樣的capacity 突破的希望就比較大
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10/19 14:34, 8年前 , 25F
樓上 重點其實是 判斷
10/19 14:34, 25F
推
10/19 14:34, 8年前 , 26F
有時候就是你什麼都有了，可是你偏偏辦不到，簡單
10/19 14:34, 26F
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10/19 14:34, 8年前 , 27F
說就是還沒找到突破點而已
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10/19 14:34, 8年前 , 28F
有空的確應該去看一下XD 最近對圖片語意分割比較
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10/19 14:34, 8年前 , 29F
感興趣
10/19 14:34, 29F
推
10/19 14:35, 8年前 , 30F
其實取代大部分人類很快了 不然比爾蓋天也不會在那
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10/19 14:35, 8年前 , 31F
邊說要加收企業家的機器人稅
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10/19 14:36, 8年前 , 32F
不過不用擔心台灣啦 一堆中小企業頂多用到CNC 然後
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10/19 14:37, 8年前 , 33F
拼命請22K跟外勞 想要讓他們用機器人再等100年
10/19 14:37, 33F
推
10/19 14:40, 8年前 , 34F
現在AI被RTS卡住的原因是因為目標是能自我思考進化
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10/19 14:41, 8年前 , 35F
的AI，如果是舊式的那種固定思考邏輯的AI，要贏遊戲
10/19 14:41, 35F
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10/19 14:41, 8年前 , 36F
電腦沒很困難....
10/19 14:41, 36F
推
10/19 14:46, 8年前 , 37F
entd to end trainning 跟 rule based 的差別
10/19 14:46, 37F
推
10/19 15:18, 8年前 , 38F
APM 2000 甩機槍就贏了
10/19 15:18, 38F
推
10/19 15:30, 8年前 , 39F
如果每場都大招兩隻死神跳上去神微操那也別比了XD
10/19 15:30, 39F
推
10/19 15:36, 8年前 , 40F
RTS要猜測這要經驗累積判斷
10/19 15:36, 40F
推
10/19 16:28, 8年前 , 41F
其實就沒有創造力而以 這也是最大的差別
10/19 16:28, 41F
→
10/19 16:30, 8年前 , 42F
如果是樣本數夠大的老遊戲 是能整理出較佳的方案
10/19 16:30, 42F
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10/19 19:33, 8年前 , 43F
問題就是AI持續在成長 擔心的是他的未來性
10/19 19:33, 43F
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10/19 19:34, 8年前 , 44F
而Alpha Go就是達成展現了他的一個可能性
10/19 19:34, 44F
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10/22 11:52, 8年前 , 45F
你說的決策樹那是幾十年前的 AI 了，現在不這樣幹的
10/22 11:52, 45F
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10/22 11:54, 8年前 , 46F
現在只要能設計夠好的評分機制，都可以算
10/22 11:54, 46F
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