[閒聊] 為什麼阿法狗團隊不去打爆英雄聯盟

看板C_Chat作者 (≡(？)≡)時間4年前 (2021/08/14 23:24), 編輯推噓7(9推 2噓 33→)
留言44則, 15人參與, 4年前最新討論串1/1
圍棋界已經被AI阿法狗打爆了 最近聽說星海爭霸這種電競項目 也被阿法狗攻陷 人類完全玩不過狗 那為什麼沒聽到阿法狗去挑戰史上最夯 玩家數最龐大 twitch觀看數最高的電競遊戲-英雄聯盟? 是AI還沒強到可以打爆FAKER和史丹利? 還是RIOT不想讓自家產品被打爆 所以不準阿法狗來亂? 如果全世界LOL職業選手組個最強人類代表隊 和五個阿法狗5V5 這不是比人類自嗨還好看很多嗎? 有沒有阿法狗啥時要稱霸峽谷的八卦? -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.160.125.66 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/C_Chat/M.1628954675.A.6A8.html
推
08/14 23:26, 4年前 , 1F
這個我記得很像有提過為啥= =當然也有可能是dota2
08/14 23:26, 1F
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08/14 23:27, 4年前 , 2F
之前看阿法狗打星海，完全是靠微操輾壓吧
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08/14 23:37, 4年前 , 3F
你怎麼不說去打CSGO
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推
08/14 23:39, 4年前 , 4F
因為是團隊遊戲吧 1v1的比較好做
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08/14 23:42, 4年前 , 5F
有說因為是五個人的遊戲
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要多考慮隊友狀況會更複雜
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推
08/14 23:43, 4年前 , 7F
ai根本是失敗的,打星海沒法開創戰術,靠微操就沒意義
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推
08/14 23:43, 4年前 , 8F
連星海 電腦都能用超高手速輾壓職業了
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08/14 23:44, 4年前 , 9F
星海人機對決要先把電腦APM鎖在200左右
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噓
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人家讓AI玩遊戲是為了讓AI學習又不是為了熱度，幹嘛
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要挑熱度高的遊戲玩？
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培養個跳追獵無敵的ai有啥用,完全無法促進進步
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08/14 23:49, 4年前 , 13F
比操作的遊戲你是秀不過電腦的
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dota2 幾年前有打過
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但必須限定選角池跟部分特定規定
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推
08/14 23:50, 4年前 , 16F
那個 你如果是說 2019年底那次，那個滿明顯AlphaStar其實
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例如dota2有鳥運道具 那時候版本一隊還只有一個
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不會對抗分兵空襲礦區
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就給AI那邊一個英雄一個(現在版本玩家也是了
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人類不僅不是玩不過，而且滿明顯地看得出AlphaStar的缺陷
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然後不能使用會分身的英雄 或使用類似的道具
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是看要不要繼續對著這個洞打而已
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08/14 23:51, 4年前 , 23F
微操當然是AlphaStar強，但這就跟AI關係不大了
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簡單說就是 AI在基本功方面 例如接技跟算血是贏的
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08/14 23:51, 4年前 , 25F
但其他部分還是大多輸 dota2結果AI是靠前期無限補品
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08/14 23:52, 4年前 , 26F
讓玩家線上打不過然後累積優勢贏的
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08/14 23:52, 4年前 , 27F
觀念應該是可以學習的吧 阿法狗好像也是學了很久才無敵
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08/14 23:53, 4年前 , 28F
而且這個dota2 AI印象中有開放很多天給玩家挑戰
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08/14 23:53, 4年前 , 29F
但確實有幾隊贏的樣子
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推
08/14 23:54, 4年前 , 30F
AlphaGO 玩的遊戲比較單純啊 星海的action space複雜得多
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08/14 23:54, 4年前 , 31F
我們當然可以說觀念可以學，但一般來說，如果1~2個月內學
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08/14 23:54, 4年前 , 32F
不完，我們會認為這叫做「學不來」
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推
08/15 00:01, 4年前 , 33F
主要還是針對有套路的遊戲，和依靠大量操作的遊戲有優勢
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08/15 00:01, 4年前 , 34F
，套路就圍棋的大量固定下棋路線中可以尋找不同的排列組
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08/15 00:01, 4年前 , 35F
合，而星海就微操而已，只要遇到被偷家這種變數就沒輒了
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08/15 00:03, 4年前 , 36F
所以才會說alphago不太成功在此，沒有真正意義上的自主
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08/15 00:03, 4年前 , 37F
判斷能力和戰術創新很難算是人工智慧，比較像超級電腦玩
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08/15 00:03, 4年前 , 38F
家
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噓
08/15 00:22, 4年前 , 39F
工三小 誰說能打贏星海了 能在歐服上大師 跟完全屌打
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08/15 00:22, 4年前 , 40F
人類差很多
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推
08/15 00:46, 4年前 , 41F
因為電腦被鎖APM...
08/15 00:46, 41F
推
08/15 00:53, 4年前 , 42F
星海這種遊戲 不鎖APM的話 電腦當然輕鬆贏人類
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08/15 00:53, 4年前 , 43F
但那就沒有比的意義
08/15 00:53, 43F
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08/15 01:07, 4年前 , 44F
研究重點是驗證AI學習，而不是到處踢館
08/15 01:07, 44F
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