Re: [閒聊] AI打星海爭霸，後來如何？

看板C_Chat作者 (不是綿芽的錯)時間1年前 (2022/08/30 17:12), 1年前編輯推噓38(38推 0噓 66→)
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※ 引述《kuoyipong (petohtalrayn)》之銘言： : 標題: [閒聊] AI打星海爭霸，後來如何？ : 時間: Tue Aug 30 13:23:17 2022 : : 如題 : 2019年的時候就有AI打星海的新聞，似乎是把人類電爆了 : 查了一下，新聞最新就在2019，沒什麼更新的消息了 : 那這個AI後來有繼續研究嗎？還是電爆人類就收工了 : → qd6590: 我進度只追到後來AI得到的答案就是閃追前壓操作到死 08/30 13:35 : → qd6590: 而且是有限制手速跟沒有讀作弊資訊的情況下== 08/30 13:35 : → goliath: 知道有限制啊 只是這樣就不是AI的上限了 所以我結論就是 08/30 13:36 : → goliath: AI>人 08/30 13:36 : → jjjj222: 都電爆了你還想怎樣 08/30 13:39 : → lucifiel1618: alphastar明明都一支部隊跟你正面拼團 08/30 14:10 : → tasin: alphastar我不能說他不好 只是跟星海玩家預期的有弱差 它先 08/30 14:17 : → kirimaru73: AI用純閃追打贏神族地面部隊 裡面有不朽 有不朽啊！ 08/30 14:29 : → kirimaru73: 所以說AI靠APM才贏完全沒有問題 08/30 14:29 : 推 ax9199: 我怎麼記得alpha有被抓到判斷上的問題輸掉一局 08/30 15:24 : 推 catmeat777: 人類根本不可能戰勝AI,除非你手速限制超低，不然AI全 08/30 15:25 : → catmeat777: 程都100％有效操作，比真人裝忙有效率多了 08/30 15:25 : → qoo60606: 空投抖動騙大部隊回防 08/30 15:35 : 推 NoLimination: 有看就知道ai是操作贏的 08/30 16:23 那場AlphaStar的 DEMO，有讓 AlphaStar 跟 Teamliquid Mana 進行五場戰鬥 Link: https://youtu.be/cUTMhmVh1qs
結果是：前四場 AlphaStar 都穩穩勝利，Mana 只贏最後一場 這也是為什麼很多人會覺得「結果就是AI電爆人類」 但我自己看起來是... AlphaStar 在那個階段還是贏不了人類 原因跟第五場的輸法有關 這五場 AI vs 人的對戰裡面，AlphaStar的策略差不多， 就是從遊戲早期開始逼戰，然後用高雅的操作，在消耗上穩穩地壓制人類。 很強，但也沒什麼太特別的，因為大家早就知道「操作強」就是這種樣子 但第五場的輸法暴露出AlphaStar一個滿巨大的缺陷 大家可以看 2:10:16 開始的部分 https://youtu.be/cUTMhmVh1qs?t=7816
這時候AlphaStar有一大票追獵者，看起來非常兇悍。 但 Mana 只要用稜鏡把部隊運到對方家裡騷擾，AlphaStar的大軍就會班師回朝 戰鬥上 AlphaStar 只有「大部隊集結抗衡敵人」的概念 同時，AlphaStar 策略上也不太屌兵種對抗優劣，從頭至尾貫徹「追獵者最棒！」 這個大家在猜是因為AlphaStar覺得這兵種在消耗上最有效率 然後面對 Mana 的 不朽+破壞能 大軍，AlphaStar一樣用追獵者上去對幹。 想當然爾當然是輸了 從人類的角度看起來這兵種對抗要贏實在太難了 當然你可以說結果就是 4:1 ，AlphaStar屌虐。 但我同時也相信那個時間點找其他人類高手跟AlphaStar打， AlphaStar的贏面應該是很低。因為策略認知上的缺陷被Mana暴露出來了 -- 角卷綿芽Line貼圖上市囉～ 24種可愛貼圖，只要30元！ https://pbs.twimg.com/media/FTwzC2AUYAAF5AY.jpg
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08/30 17:14, 1年前 , 1F
就操作點滿 但沒train到偷家擾亂
08/30 17:14, 1F
推
08/30 17:15, 1年前 , 2F
那個微操根本不是人類可以做到的= =
08/30 17:15, 2F
推
08/30 17:16, 1年前 , 3F
最後還是靠操作贏的話就完全不是這AI想要的方向了
08/30 17:16, 3F
推
08/30 17:17, 1年前 , 4F
因為遇到的對手都是操作滿就輸了 像李世石的神之一手
08/30 17:17, 4F
推
08/30 17:17, 1年前 , 5F
你應該說阿爾法在這幾百場戰役紀錄中學到的 就是操作
08/30 17:17, 5F
AlphaStar那是reinforcement learning， 在上場前自己跟自己玩的場次應該超過「幾百場」非常多啦
→
08/30 17:17, 1年前 , 6F
但輸了就有進化的方向
08/30 17:17, 6F
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08/30 17:17, 1年前 , 7F
這操作就是指追獵跟鳳凰那種東西 而不是多線
08/30 17:17, 7F
→
08/30 17:18, 1年前 , 8F
他選擇了這個方向 可能也跟他學習的資料有關
08/30 17:18, 8F
推
08/30 17:18, 1年前 , 9F
可是反過來說那不就代表其實不朽比較強的概念不適用AI?
08/30 17:18, 9F
推
08/30 17:19, 1年前 , 10F
那個是他還沒練到這件事 說不定那把打完 就又進化了
08/30 17:19, 10F
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08/30 17:19, 1年前 , 11F
一年後的柯潔就看不到車尾燈了
08/30 17:19, 11F
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08/30 17:19, 1年前 , 12F
apm還是要在限制嚴一點才能train到策略吧 不然無腦微操隨
08/30 17:19, 12F
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08/30 17:19, 1年前 , 13F
AI的重點其實就是挑戰傳統概念
08/30 17:19, 13F
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08/30 17:19, 1年前 , 14F
便贏
08/30 17:19, 14F
推
08/30 17:19, 1年前 , 15F
光想電腦可以完美的同時操作前線跟後方所有東西，就覺得
08/30 17:19, 15F
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08/30 17:19, 1年前 , 16F
這種設定下根本只有噁心而已XD
08/30 17:19, 16F
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08/30 17:19, 1年前 , 17F
因為不巧不適合AI自己的體系吧 對AI來說閃追可以單閃
08/30 17:19, 17F
推
08/30 17:19, 1年前 , 18F
要像圍棋找出人類沒想過的定式才算厲害
08/30 17:19, 18F
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08/30 17:19, 1年前 , 19F
然後完美一隻一隻都閃到正確位置 這不是人能辦到
08/30 17:19, 19F
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08/30 17:19, 1年前 , 20F
對AI而言，不朽大概就是微操就能打掉的東西所以沒用?
08/30 17:19, 20F
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08/30 17:20, 1年前 , 21F
APM沒問題 但他的APM準確定屌打正常人類太多
08/30 17:20, 21F
推
08/30 17:20, 1年前 , 22F
只要操作速度上贏剋重甲火力與護盾被動 追獵就比不朽好
08/30 17:20, 22F
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08/30 17:20, 1年前 , 23F
我是覺得不能秀操作的話那MarineKing是不是也沒策略
08/30 17:20, 23F
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08/30 17:21, 1年前 , 24F
AI被針對能不能演化出變通策略吧 這我也滿好奇的
08/30 17:21, 24F
→
08/30 17:21, 1年前 , 25F
一大群追獵單閃玩死不朽超哭
08/30 17:21, 25F
推
08/30 17:21, 1年前 , 26F
但最後都是因為總總限制AI下找出人能擊敗他的方式
08/30 17:21, 26F
→
08/30 17:21, 1年前 , 27F
靠操作贏就不是主要目的了
08/30 17:21, 27F
是啊 因為如果只是要操作強 悍馬5000 很早就是大家知道人類打不過的東西
→
08/30 17:22, 1年前 , 28F
也就不如像圍棋那樣直接分成人機不同領域
08/30 17:22, 28F
推
08/30 17:22, 1年前 , 29F
限制APM其實就是怕變成靠操作勝利 現在這結果只變成
08/30 17:22, 29F
→
08/30 17:23, 1年前 , 30F
AI的APM即便有限 但有效操作夠高夠精準還是能虐
08/30 17:23, 30F
According to the Reddit AMA, the limitation is at most: 600 APM every 5 seconds, 400 APM every 15 seconds, 300 APM every 60 seconds 這個APM雖然有限，但其實還是滿高的
推
08/30 17:23, 1年前 , 31F
MKP也是會甩失敗的 而且他多線也不可能都完美甩
08/30 17:23, 31F
→
08/30 17:23, 1年前 , 32F
AI可以 所以策略差距就拉開了
08/30 17:23, 32F
→
08/30 17:24, 1年前 , 33F
除非你說今天讓兩個AlphaStar限制APM情況下對殺
08/30 17:24, 33F
推
08/30 17:24, 1年前 , 34F
AI要的就不只是機體上的碾壓，是要策略或者說大腦上的
08/30 17:24, 34F
→
08/30 17:24, 1年前 , 35F
現在繪圖AI的最終目標也是AI能自己創作
08/30 17:24, 35F
→
08/30 17:24, 1年前 , 36F
那有可能就有可參考性的META了
08/30 17:24, 36F
還有 29 則推文
還有 1 段內文
→
08/30 17:36, 1年前 , 66F
人類來說一點幫助都沒有
08/30 17:36, 66F
推
08/30 17:37, 1年前 , 67F
不對 有輸掉資料反而更好進化 之前就是用這種打法一直贏反
08/30 17:37, 67F
→
08/30 17:37, 1年前 , 68F
而不會應對其他戰術
08/30 17:37, 68F
推
08/30 17:37, 1年前 , 69F
不過alphastar的操作確實還是比那些悍馬更像人一點是真的
08/30 17:37, 69F
→
08/30 17:37, 1年前 , 70F
只是拉鳳凰 跳閃追還是超乎常人
08/30 17:37, 70F
推
08/30 17:37, 1年前 , 71F
遊戲設計師再推出英雄與單位往往都會有設計理念
08/30 17:37, 71F
→
08/30 17:38, 1年前 , 72F
更多的是會有聚光燈影片告訴你怎麼做怎麼配置
08/30 17:38, 72F
→
08/30 17:38, 1年前 , 73F
但讓AI學習時可不會把應對什麼的比重該提高告訴AI
08/30 17:38, 73F
推
08/30 17:39, 1年前 , 74F
假設只有三種兵「剪刀兵」「石頭兵」「布兵」，互相
08/30 17:39, 74F
→
08/30 17:39, 1年前 , 75F
相剋，然後價格、移動速度、升級差距...等策略，電腦
08/30 17:39, 75F
→
08/30 17:39, 1年前 , 76F
說了那就變成引導的極難電腦
08/30 17:39, 76F
推
08/30 17:39, 1年前 , 77F
alphastar光是調陣形 跳恰恰這點來看確實很像人在打
08/30 17:39, 77F
→
08/30 17:40, 1年前 , 78F
仍然會選性價比最高的兵，而人會選克制的兵
08/30 17:40, 78F
→
08/30 17:41, 1年前 , 79F
不寫進去那在迷霧下當然就變成操作至上
08/30 17:41, 79F
推
08/30 17:41, 1年前 , 80F
他之後就知道了
08/30 17:41, 80F
推
08/30 17:46, 1年前 , 81F
策略這種事情很難用演算法克服吧
08/30 17:46, 81F
這個就是AlphaStar這個專案想嘗試的事情。 ※ 編輯: arrenwu (165.225.243.22 美國), 08/30/2022 17:47:35
推
08/30 17:49, 1年前 , 82F
如果取消戰爭迷霧，AlphaStar依然在爆追獵者，表示這A
08/30 17:49, 82F
→
08/30 17:49, 1年前 , 83F
I是失敗的
08/30 17:49, 83F
→
08/30 17:53, 1年前 , 84F
AI沒辦法學到像選手看幾分鐘什麼建築猜出什麼 真的很難
08/30 17:53, 84F
推
08/30 17:55, 1年前 , 85F
幹carbot的影片是真的==
08/30 17:55, 85F
推
08/30 17:56, 1年前 , 86F
「大部隊集結抗衡敵人」簡稱「F2A」
08/30 17:56, 86F
推
08/30 18:00, 1年前 , 87F
AlphaStar也有跟Serral打過 看起來還是沒什麼策略性
08/30 18:00, 87F
推
08/30 18:01, 1年前 , 88F
另外贏的點是AI缺陷團進團出給了人營運的時間
08/30 18:01, 88F
→
08/30 18:02, 1年前 , 89F
當學會了分兵那就是分2線追獵幹爆人
08/30 18:02, 89F
→
08/30 18:02, 1年前 , 90F
用人類那場到後期的操作優先度跟方式感覺有很大的問題
08/30 18:02, 90F
→
08/30 18:05, 1年前 , 91F
那其實應該討論 AI這種判斷上的問題能不能再改進
08/30 18:05, 91F
推
08/30 18:06, 1年前 , 92F
星海2在幾分看到什麼建築什麼科技都大概能推出戰術走向
08/30 18:06, 92F
→
08/30 18:06, 1年前 , 93F
來針對，這個AI可能無法理解。
08/30 18:06, 93F
推
08/30 18:10, 1年前 , 94F
AI理解有時候很神奇 人類不封門 蟑螂莾對方 完全不管
08/30 18:10, 94F
→
08/30 18:10, 1年前 , 95F
對空
08/30 18:10, 95F
推
08/30 18:12, 1年前 , 96F
用操作彌補戰略問題啊
08/30 18:12, 96F
推
08/30 18:44, 1年前 , 97F
2018打Mana的只能算半成品，2019年暴雪嘉年華有在現場設
08/30 18:44, 97F
→
08/30 18:44, 1年前 , 98F
電腦給玩家對戰，那次Serral有去打，全部打營運，結果是
08/30 18:44, 98F
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08/30 18:44, 1年前 , 99F
Serral戰績1-4
08/30 18:44, 99F
→
08/30 18:45, 1年前 , 100F
不過那次Serral用的是現場設備，熱鍵也是預設，不過完整
08/30 18:45, 100F
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08/30 18:45, 1年前 , 101F
度比2018那時候好很多
08/30 18:45, 101F
推
08/30 18:49, 1年前 , 102F
不過說到底能不能打贏人類本來就不是Alphastar的重點，
08/30 18:49, 102F
→
08/30 18:49, 1年前 , 103F
如何把研究成果應用到其他領域才是
08/30 18:49, 103F
→
08/30 19:00, 1年前 , 104F
AI沒做模擬滑鼠鍵盤嗎？這樣比純粹限制APM好吧
08/30 19:00, 104F
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