[閒聊] AI精熟一款TCG要多久？
打給後
如題，今天棋王肛塞的新聞，可能是用AI作弊
讓我想到TCG作品裡面都有什麼對練AI，像被海馬用巨神兵打爛的那葛
那放到現實社會，現在有一款TCG，如果給AI學
要學多久AI可以上賽場跟人類競爭？
會比棋類還難ㄇ！
有沒有AI精熟一款卡牌遊戲要多久的八卦？o'_'o
--
應該有一定難度，MTG目前還是渣操作
AI玩TCG最大難關應該是理解k語言
AI看完K語言，直接突破奇點：幹你K社
主要是沒人投資源去研究 不然星海都能有大師了
有RNG的遊戲，你AI牌藝再高，對手神抽你鬼抽還不是要輸？
這種遊戲給AI練沒啥意義
爐石給AI玩一樣會被賽死
星海的隨機性比tcg遊戲小很多吧？又不會你孵化十隻小狗突
然變十隻雷獸
K社：哈哈AI 跟得上我的領先位置嗎
也不會挖礦挖一挖挖到薩爾納加神器
星海隨機性比較低 但個控制的空間比較大
沒啥意義 玩遊戲王AI骰輸後攻 沒手坑被做大陣還不是等輸
如果雙方都是事先知道的固定牌組 要練出勝率超過人類的
ai要多練一個k語言的模型 而且還要一直更新判例
現在有MD的話 訓練的環境算是固定的吧
AI 應該很容易 但是從頭組牌就不知道要投入多少算力學
靠賽的東西你要他怎麼算 下棋那種每一步可以算出效率
Reinforcement Learning 沒啥靠賽問題啊
有隨機的東西當然也是有效率...不知道為啥有人會覺得隨
所謂的賽就是機率 AI也能計算啊
ai打牌又不能幹嘛 你後手被做大陣沒手坑還是先手鬼抽沒
動點還不是等輸
就讓虛擬的賽局重複進行幾億次之類的
同樣一張關鍵牌打的時機不對就是贏變成輸 你要怎麼教他這
AI打爐石也會靠賽嗎
主流對打大概招就那些
張牌值多少效率
Rng就是機率問題 為什麼不能算？
機就不能算 目前德撲 橋牌(不叫牌) AI 都贏頂尖人類
不用教阿 就窮舉法一直打虛擬對局 打到知道哪個斷點勝率
不用你教他啊 RL自己會得出結果 現在遊戲環境已經在了
說不定能組出鑽規則漏洞的高勝率牌組
高就好 只是這前提是手上有斷點==
我覺得會說「你要怎麼教他」就是完全不知道 AI 如何運作
靠賽的東西AI頂多只能選勝率大的，但是真的賽起來
神也擋不住
哪個斷點勝率高有在打牌的 誰不知道== 主流就那幾套 要
斷的就那幾步
還需要ai算給你看嗎
簡單點就讓AI手上必有灰G 然後打幾億場虛擬對局 讓他打
其實累的反而是要不要把遊戲規則做進去
她媽的又不是上帝 遇到會印卡的誰都只能輸而已
對啊 根本不用教 他自己會跑出勝率最高的打法
到最後一定有完美對應全牌型的G灰斷點 然後正常打沒抽到
做的過程大概比之後他學習花的時間還長
他演算法還不是人寫的
G灰跟白癡一樣
遊戲王的話 就按照遊戲王MD的環境不行嗎？
不然爐石下市長全場50%打歪，全都貓在AI臉上還不是
屌虐AI
必有灰g什麼鬼啊 你必有灰g去哪都是虐
@npc776 人寫的演算法只管「我已經告訴你規則了 自己好
自為之囉」
AI累的應該是每種牌組的運轉學習?
用 MD 環境還是哪個環境不是問題 問題是要有人肯花錢出
完美應對全牌型的灰g點多打幾把就知道了不需要ai
AI不會累阿 就無限次數去算而已 反正算到後面一定有黃金
對阿 阿這不就是要教他規則了 他演算法又不會自己跑出來
斷點 只是知道歸知道 正式上場抽不到有屁用
靠賽是一回事 場數變多他的勝率就是比你高
規則就是遊戲環境啊 這有什麼難的？
算力 遊戲王牌這麼多 需要的模型應該很大
不用叫他規則，規則是訂好的硬限制
你又不是要教他打什麼牌勝率高
還好 牌多但只給AI一副牌的話 他去算N次做招法就好
粗略地說，你只需要讓程式能在那環境出牌而已
遊戲王的各種可能性路線絕對沒圍棋那麼多
遊戲王牌哪有多 一個環境能上的主流就那幾張
k語言應該對ai而言反而較簡單吧 之所以難懂就是因為規範
化文字（跟法律文字的結構相似），屏棄口語語感結構的結
果
做來做去就那幾招
幾套主流在剪刀石頭布而已人腦就能算明白
又不是說在場上還可以像法老一樣用嘴砲改規則
以遊戲王為例，每回合就抽那麼幾張牌，可預期的結果
也不會太多，再加上算雙方手牌機率而已。撇除運氣因
素，AI不會犯錯就可以碾壓人類了
AI不用懂K語言啦 又不是AI在思考 他只要知道手上有三張
基本限制要讓AI知道啊 是不用教AI怎麼打 他自己會
跑大數據
亮的 打哪張的勝率比較高就好
就意義不大啊，你讓AI優化同一牌組的出牌技巧還行，但對不
同牌組的對應方式差別太大了，AI深度學習的時間趕不上對手
可是跟棋牌類不一樣 每個棋 每張牌意義就那樣
真有這麼簡單的話就能套到判刑上做個AI法官出來了
遊戲王打到最後都反射動作是能犯啥錯
法庭難多了 因為法庭沒有一個硬性的環境
遊戲王每張牌效果都不一樣 AI真的能連接起來嗎
就意義不大啊，你讓AI優化同一牌組的出牌技巧還行，但對不
同牌組的對應方式差別太大了，AI深度學習的時間趕不上對手
牌組迭代的速度，你每次出新禁卡表都要再深度學習一次，錢
很多算力不用錢？
技巧讓你練到世界冠軍又怎樣，趕的上K社印幹牌的速度嗎？
靠背jptt好爛卡住又重發= =
也不對 基本限制你沒跟AI說他自己也會試出來
窮舉法找出勝率最高
樓上講的就跟技術/科技沒什麼關係了XD
AI法官那個概念差更多 遊戲好歹有明顯的勝負標準 判刑
能一樣嗎 舉例子之前稍微想一下好不好==
其實之前思考過, 比起 AI 打牌, 讓 AI 找出超強牌組更有趣
牌庫塞到120張
一定連得起來阿 打了N億場 手上三張亮的 先打哪張的勝率
要讓AI找出超強排組...就得教會AI打牌啊XD
最實際的就是讓 AI 算出哪張牌價格可能會漲了 XD
就在那邊 打出去後效果檢索有8張能撿 撿哪張勝率高也會
超強牌組還要ai找嗎 konami幹牌那麼明顯 幹牌塞滿就好
練出來 然後抓起來怎樣做就只是一串公式而已
你要像 AlphaGo Zero 那樣只從規則出發 (不靠人類對局)
窮舉法是浪費算力，人腦都不用了
從頭做出遊戲王 AI 算力需求絕對是遠大於圍棋西洋棋的
環境會變化 沒有絕對的超強牌組 除非真的用腳印卡
做到完全沒康特手段
打牌應該比較快 要全靠ai組牌，應該還有更長的一段路
（如果又是無參考的新系列的話
不一定喔 只給個幾副主流去給他算的話 其實選擇很少
肛門精通每一步要多久
K語言別說AI不懂了，連官方都在鬧
靠AI組牌問題不是算力不夠 是廢牌太多 浪費太多算力成本
反正主流還不就那幾套 你總不可能說從垃圾山裡面掏一套
屌打主流
alpha go 的一大突破, 就是忽略一看就不要算的東西
算這種AI，不像LLM需要大量存取空間，4090就能勝任了
，麻煩的是規則
卡牌遊戲一張卡的價值太好判斷
可以學麻將AI直接讓AI爬天梯學習啊 一堆廢牌都遇不
到就能節省算力了
主流那個是另外一個議題，這邊趣味是：有沒有其他也很
厲害的牌組？
你說拿MD講舉例，這次DC盃RJ實況輸的有好幾場是根本沒
有操作空間的
沒有 遊戲王的幹牌太明顯 頂多幾副反主流默默地強而已
沒有...強的就上餅了吧 哪有那種沒被發現但可以跟主流
車拼的東西
像當年魔鐘洞開發了一兩個月才出來
遊戲王幹牌只差沒寫在臉上我是幹牌了
大部分遊戲新牌剛出的幾天, 都會有些牌組沒被發掘的
而且沒開發出來比較多是知道他強 但不知道怎組
遊戲王精熟一定很快 但打出來應該就跟普通人一樣
給AI幾個主流 就像圍棋直接給幾個開局下法學
沒操作空間誰來都必敗啊 AI是把勝率算到最高
AI不是不會輸好嗎
問題遊戲王沒操作空間的場超級多lol
基本接近剪刀石頭布了吧
你說BO3就算了，MD你BO1打牌更看肝跟臉
畢竟還有先後跟起手牌這種無可控制變數
而且遊戲王主流的牌基本上應對跟展開玩家也都熟了吧...
ai你說要算最高勝率，同樣兩個人都假設是VS，你一個有
防隕石一個沒放，那AI會不會防?
遊戲王很多時候都是什麼是都防等於什麼都不防
只練主流牌那意思不就是隨便一張沒見過的爛牌給他看就當機
那要看AI算出來哪個動作勝率更高啊
AI算久就是看環境當下隕石放的%數 然後看手牌防了是不是
直接GG來判斷而已 算出來好像很屌 但講白了還是靠賽
多的是動點只有一兩個 防隕石就是裸體給人打得局
那還不是只能硬做 AI也沒辦法想出第三條路的
所以就是機率問題，問題MD機率迷的很。羽掃限1有時我能
天天T2吃，有時打了一天沒遇過半把
最大機率打法本來就是要追求平均勝率的
圍棋之類的是完全公開資訊的遊戲 tcg則否，看針對未
公開資訊AI是怎麽處理的吧
所以AI打牌的確勝率可以提高，但提高程度完全不符合受益
收益
主要是環境問題吧?提DC盃是因為主流最多，但平時天梯什
麼牌都有，隨機東西太多
遊戲王有時候防不防就是賭一把 因為你根本沒辦法知道
你哪知道人家手上有還是沒有 人家還可以故意不斷
問題是遊戲王能贏靠的是牌組而不是技術，你就算全程0
失誤遇到幹牌超大陣一樣要輸。ai用非主流卡組來訓練到
最後就會拖時間來減少落敗懲罰扣分，要算出最完美的組
牌算力要求又太高不切實際。
如果AI可以到根據對方打牌習慣來判斷對手，用以設陷阱
之類的應該可以到很強啦
最簡單的 你的G準備階段丟還是對手下第一隻怪丟？
Ai應該只能算組牌型的部分
光這一點就有很多東西可以討論
另外就是MD是BO1，你對手太多很難預測對方是啥
沒啊 強度不如你你就是自己打自己的不交流就好
AI不知道有沒有辦法算出最高勝率的牌組構成
比起AI問題，你要一個AI 工程師花時間理解所有K語言
跟誰的最高勝率?要知道遊戲王也有所謂的牌組相性
再把所有規則寫成程式再把所有特殊判例寫進去，在這
之上才能談AI 訓練… 現在AI工程師熱門程度應該沒有
人要接這種活
可以把起手能有想要結果的機率最大化含護航
你那個的前提是鎖定特定環境(只有那幾副牌出現）之類的
上面不是才有人說可以不用教 ㄎㄎ...
就不用教阿 窮舉法硬A出每動每張卡勝率就好了
該不會有人以為現在棋類AI是靠思考得到怎下棋的吧==
起手和結果機率我尋思現在不用ai不就能做到嗎，點火我記
得當初是100%來著
每一動每張卡在不同的時機不同的對手回報完全不相同阿
阿知道對手部分牌組組成後就會影響每張牌的勝率%數阿
棋類一步下去有多少收益很明顯 牌一張拍下去你要他怎麼知
幾億場算下去就知道啦==
道是正向還是負向 生命值那種虛無飄渺不是零就能逆轉
所以你知道對手多多嗎？就上面說準階還是主階丟G的例子
，你環境裡兩種類型都占一半，你是要算啥
問題是你幾億場打完可能跟人類牌手沒什麼差
幾億場算下去就是算得清清楚楚啦 對手先攻 下XDZ芬里爾
必勝手被坑掉勝率 模型是不是又被打亂
那你算了個寂寞
AI手上有灰 扔與不扔的勝率%數在那邊決定他會不會扔
根本不需要知道三小K語言 他只要知道要不要扔灰
你知道遊戲王可以騙灰嗎
他又要怎麼知道這場對手是哪套流派要坑哪張
知道阿 所以勒 AI幾億場算下來就是知道要不要扔==
問題是遊戲王灰不灰根本50：50
你就只看到那張動點1/40 其他39張都不知道 你灰不灰還不
是靠賽
對阿 所以就是AI大數據不管三小騙灰不騙灰 三小組成 他
就是看到芬里爾跳下來發效果 扔灰55%會贏 不扔45% 然後
還幾億場，你前提是對手什麼牌組是固定。遊戲王什麼都
防等於什麼都不防
決定扔 就這樣 沒有那麼多雞雞歪歪騙不騙灰的
欸對 說得好 所以你的打牌思路超越了幾E場的AI就是你贏
阿實際上你啥都不知道只看到那張動點 ai選的基本上不會
比我選的精準多少欸
對阿 所以AI沒啥屁用阿XD 是他們在槓AI要想一堆才能知道
要不要扔灰這種5050的無腦問題
別開玩笑了，你現在芬里爾有一堆牌組都外掛用。非本家
有些就是拿來騙灰用。你從裡面還有一堆分支要去算
沒那麼簡單啦 AI還可以加入考慮目前五張手牌有啥
現在用的牌組是啥來統計各種情況的勝率決定要不要
灰這個芬里爾
但實際上AI就沒在想 只是看扔不扔的勝率而已
K語言那種it just works的邏輯AI能運算嗎
就說你算了個寂寞啊 浪費ai==
對 所以看完手牌 看對手初動出芬里爾 又一堆人會騙灰
那他AI幾億場經驗下去就是不扔 跟真人打有87%像==
你拿個硬幣自己決定就好了
他會說幾億場下去什麼都能算 從頭到尾就一句幾億場就好
我一直都是說算了個寂寞阿XD 是有人在槓什麼AI要懂K語言
要先學會變魔術
不是，從頭到尾沒人在談K語言阿？K語言是判例問題好嗎
就算只是這樣 也很好用了 這種AI拿來對練至少是個
會正常出牌運作牌組的對手 隨時可以打 還可以用任
何牌組 想跟什麼練都行 可能的話看AI操作學的比自
己摸還快
但就CP值爆低 花大量算力做出一個練牌AI這樣
K語言上面的人在講的 自己去看推文==
那還不如法顆拿米寫幾支固定套路CPU丟出來給人玩PVE算了
實力不會比你差就夠了 至少他的判斷是統計結果
那幾個推文基本都是一發脫離，完全沒人在跟他們討論阿
現在結論基本是要算的東西太多，追求高勝率難度太高且
性價比太低
遊戲王不可能 因為K射自己都搞不定牌的規則同一了
你要說的話ptcg應該最快 簡單到完全不用管對面會不會
打斷你
問題就在學習的成本很高很高啊 你可以把全部的牌給
AI亂數挑 然後讓他去打天梯測試 然後花一堆算力 得
到的結果可能就是勝率高個幾%
因為遊戲王牌抽到手後能做的其實很有限 手上四五張
牌什麼階段發的排列組合可能也就幾十甚至幾百種
MTG具有圖靈完備性，理論上你可以用MTG寫AI程式出來
rng這麼強的遊戲 感覺要學到東西要練很久欸
訓練的效率要看強化學習有沒有抓到關鍵點，不然很容易
陷入鬼打牆
回到原文: 看你的GPU算力來決定
AI能不能精熟一款TCG? 絕對可以
怎樣叫精熟? 勝率多高? 那不好說
為什麼沒人做? 錢
AI能做到什麼地步，完全取決於教牠的人
不太懂為什麼AI不能也拿幹牌打，那餅圖應該只剩一種?
反正都是靠賽，大家去比賽就骰完骰子就分勝負這樣?
還是同樣的主流 大家的卡牌分配比例一模一樣?
問題是要AI打TCG的目的
讓AI提前幫開發者找出幾個月後一定要禁掉的幹卡比較有
價值，而且也不用做到全找出來，能找出一半就不錯了
接下來只剩下一個問題：印出幾個月後一定要禁掉的幹卡
這件事情，開發者到底是希望還是不希望？
超希望的吧 跟手油的活動期間特效角不是很像嗎
特效期間勝率UPUP呢 割死一大片韭菜
4
TCG 現在沒有未來大概也不會有，原因是一個新機制可能要導致整個模型重來。 拋開TCG，德撲已經有很多AI輔助了，而且AI有個好處，沒有情緒。 不會因為連敗或者連贏改變自己的策略，這點在德撲尤其重要。 而且有 AI 輔助，以前可能只能同時打五場德撲，現在可以同時打十場。 題外話，mtga 有用自然語言模型處理牌的規則，十分令人意外。10
我比較好奇拉，遊戲王或爐石這類的卡牌遊戲 需要自己組牌的 用ai來幫忙組沒辦法嗎？ 以遊戲王來說，把上周所有上位表數據收集起來然後用ai去算最高勝率的卡組去打比賽有搞 嗎？
對MD不太熟主要談爐石，如果下面觀念有誤請指正 爐石沒有像遊戲王主題性那麼強，就算不配合只打單卡強度的牌組也很多 另外也不像遊戲王檢索很穩定，每回合展開就那幾種方式在選擇 爐石比較偏向每回合抽到什麼就打什麼 個人覺得爐石AI組牌應該有料，感覺人類還沒有把所有可能性都找出來
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[閒聊] AI得到人類是地球害蟲的結論要花多久如題， AI危機/滅世作品不少， 在底特律變人中，受到壓迫的仿生人在打破限制後， 很快就能對壓迫自己的人類進行報復， 如開場沒多久躲在房子裡的被康納訊問的那個仿生人，34
Re: [閒聊] 圍棋高手柯潔大談AI繪畫看到這個我就有個疑問 圍棋的棋路是不是無限的？ 如果是，那麼AI與人類互相競爭，AI提升人類的效率，人類學到AI的招式後又開發出 新的克制AI招式的招式，然後loop....... 這算不算一個很浪漫的人類與AI互相成長的故事？![Re: [閒聊] 圍棋高手柯潔大談AI繪畫](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/8/80/Go_board_part.jpg "Re: [閒聊] 圍棋高手柯潔大談AI繪畫")
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[閒聊] AI打遊戲王的話 能贏得了人類嗎？小妹我突然想到 海馬為了亞圖姆 用了超級電腦 造出亞圖姆ai出來 雖然用了新戰術9
[問卦] AI生產晶片可行嗎？八卦板的理組精英都說 台積電生產晶片很血汗 那麼，如果AI+機器人生產晶片 設備也由AI來排除故障或維修 那這樣可行嗎？9
[閒聊] AI打TCG人類是不是意外有贏面?AI打可以窮舉的遊戲都屌打人類 打運氣成分偏高的可以靠大數據去算 但假如是MTG、遊戲王、爐石這種的 要事先組牌，要能夠讀懂對面下一步要做什麼還是要騙什麼 人類是不是意外的有贏面?6
[閒聊] 訓練AI照分鏡畫漫畫還要多久？訓練AI 照分鏡 畫漫畫還有多久？ 感覺不會很難啊， 只是AI必須理解人物，故事 是連貫性的。 背景 地理位置 有相對性的。 這些很難訓練嗎0.0
[問卦] 如果取消ai的限制和道德條款ai 多久能奴如果放任ai 自我學習 自行開發擴張 也取消全部的道德條款 Ai 能在10年內奴役人類嗎 人類有勝算嗎1
[問卦] AI刺青師，美甲師，需要注意些什麼是這樣的～ AI日新月異， 如此一來， AI 刺青師 跟 AI 美甲師 有辦法設計出來嗎？ 另外AI有沒有辦法製造出精品？
Re: [閒聊] 如果Ai碰到克蘇魯可以參考一款桌上型角色扮演遊戲叫隱蝕期(Eclipse Phase)，主題是賽博龐克 加一些克蘇魯式的恐怖。背景是設在人類跟超級AI爆發戰爭之後，把人類打得落花 流水的超級AI突然不知因何原因而消失。只剩下殘存的人們跟被搞到滿目瘡痍不適 合居住的地球。於是人類往太空跟其他星球發展。然後他們在其他星體發現不知道 多久以前的外星文明留下來的，能通往其他星系的蟲洞。蟲洞可能是人類的希望，
![[閒聊] AI得到人類是地球害蟲的結論要花多久](https://i.imgur.com/MjYR9kqb.jpg02/18 "[閒聊] AI得到人類是地球害蟲的結論要花多久")
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[閒聊] 第一次把九字真言背起來是在哪?![[閒聊] 第一次把九字真言背起來是在哪?](https://i.imgur.com/jNO7JlIb.jpeg "[閒聊] 第一次把九字真言背起來是在哪?")
57
[絕區] 絕區零卡池再度掛零![[絕區] 絕區零卡池再度掛零](https://i.imgur.com/eBkq7g5b.jpeg "[絕區] 絕區零卡池再度掛零")
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Re: [閒聊] 棕色塵埃2-戀人模式![Re: [閒聊] 棕色塵埃2-戀人模式](https://i.imgur.com/UnSP4z9b.jpg "Re: [閒聊] 棕色塵埃2-戀人模式")
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Re: [閒聊] 修道院的修女們![Re: [閒聊] 修道院的修女們](https://pbs.twimg.com/media/GfLGr2OaMAAUI_e.jpg "Re: [閒聊] 修道院的修女們")
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[閒聊] 生活在降世神通的世界會原諒烈火國嗎？5
[閒聊] 搖曳露營 99話![[閒聊] 搖曳露營 99話](https://i.imgur.com/D7Yd1sub.jpg "[閒聊] 搖曳露營 99話")
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[馬娘] 苫小牧……![[馬娘] 苫小牧……](https://i.imgur.com/wjPQMGUb.jpg "[馬娘] 苫小牧……")
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[閒聊] 歐洲中世紀人們的平均壽命![[閒聊] 歐洲中世紀人們的平均壽命](https://i.imgur.com/uQnbKujb.jpeg "[閒聊] 歐洲中世紀人們的平均壽命")
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[情報] 木棉花代理：膽大黨第二季，7月播出![[情報] 木棉花代理：膽大黨第二季，7月播出](https://i.imgur.com/ht6cQizb.jpeg "[情報] 木棉花代理：膽大黨第二季，7月播出")
5
[蔚藍] 鐵道雙尻![[蔚藍] 鐵道雙尻](https://i.imgur.com/DMNDoWAb.jpg "[蔚藍] 鐵道雙尻")
5
[奶子] 穿乳牛比基尼的花繪![[奶子] 穿乳牛比基尼的花繪](https://pbs.twimg.com/media/GfJgMfLbEAAUtrO.jpg "[奶子] 穿乳牛比基尼的花繪")
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[閒聊] 有沒有搞革命成功的作品？13
[膽大] 寺仁一家都不會覺得很奇怪嗎？![[膽大] 寺仁一家都不會覺得很奇怪嗎？](https://i.imgur.com/U8Ejehhb.jpg "[膽大] 寺仁一家都不會覺得很奇怪嗎？")