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Re: [閒聊] AI打星海爭霸,後來如何?

看板C_Chat標題Re: [閒聊] AI打星海爭霸,後來如何?作者
arrenwu
(不是綿芽的錯)
時間推噓38 推:38 噓:0 →:66

※ 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

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mealoop08/30 17:14就操作點滿 但沒train到偷家擾亂

Ericz700008/30 17:15那個微操根本不是人類可以做到的= =

hh123yaya08/30 17:16最後還是靠操作贏的話就完全不是這AI想要的方向了

gn0085166708/30 17:17因為遇到的對手都是操作滿就輸了 像李世石的神之一手

digitai108/30 17:17你應該說阿爾法在這幾百場戰役紀錄中學到的 就是操作

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

gn0085166708/30 17:17但輸了就有進化的方向

digitai108/30 17:17這操作就是指追獵跟鳳凰那種東西 而不是多線

digitai108/30 17:18他選擇了這個方向 可能也跟他學習的資料有關

kuoyipong08/30 17:18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?

frank123ya08/30 17:19那個是他還沒練到這件事 說不定那把打完 就又進化了

gn0085166708/30 17:19一年後的柯潔就看不到車尾燈了

mealoop08/30 17:19apm還是要在限制嚴一點才能train到策略吧 不然無腦微操隨

kuoyipong08/30 17:19AI的重點其實就是挑戰傳統概念

mealoop08/30 17:19便贏

Yanrei08/30 17:19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

Yanrei08/30 17:19這種設定下根本只有噁心而已XD

frank123ya08/30 17:19因為不巧不適合AI自己的體系吧 對AI來說閃追可以單閃

p2p8ppp08/30 17:19要像圍棋找出人類沒想過的定式才算厲害

frank123ya08/30 17:19然後完美一隻一隻都閃到正確位置 這不是人能辦到

kuoyipong08/30 17:19對AI而言,不朽大概就是微操就能打掉的東西所以沒用?

frank123ya08/30 17:20APM沒問題 但他的APM準確定屌打正常人類太多

digitai108/30 17:20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

kuoyipong08/30 17:20我是覺得不能秀操作的話那MarineKing是不是也沒策略

goliath08/30 17:21AI被針對能不能演化出變通策略吧 這我也滿好奇的

mealoop08/30 17:21一大群追獵單閃玩死不朽超哭

gn0085166708/30 17:21但最後都是因為總總限制AI下找出人能擊敗他的方式

hasroten08/30 17:21靠操作贏就不是主要目的了

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

gn0085166708/30 17:22也就不如像圍棋那樣直接分成人機不同領域

hh123yaya08/30 17:22限制APM其實就是怕變成靠操作勝利 現在這結果只變成

hh123yaya08/30 17:23AI的APM即便有限 但有效操作夠高夠精準還是能虐

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

frank123ya08/30 17:23MKP也是會甩失敗的 而且他多線也不可能都完美甩

frank123ya08/30 17:23AI可以 所以策略差距就拉開了

frank123ya08/30 17:24除非你說今天讓兩個AlphaStar限制APM情況下對殺

justgetup08/30 17:24AI要的就不只是機體上的碾壓,是要策略或者說大腦上的

justgetup08/30 17:24現在繪圖AI的最終目標也是AI能自己創作

frank123ya08/30 17:24那有可能就有可參考性的META了

Ericz700008/30 17:24畢竟星海是操作跟策略都要兼具的遊戲

hh123yaya08/30 17:25拿來跟MKP比是不是搞錯了啥== 輸贏本來就不是重點

zzro08/30 17:25那是因為AI還沒訓練完 畢竟玩星海跟下圍棋比起來 速度慢很多

mealoop08/30 17:25AI甩槍超噁的

hh123yaya08/30 17:26應該說這次的輸贏結果不足以拿來代表AI學習效果

frank123ya08/30 17:26AI光單閃追獵那個操作 正常人都扛不住

goliath08/30 17:27一個階段的成果啊 確實還有成長的空間

hh123yaya08/30 17:27前幾篇講到的版本問題 其實是可以限定版本 但就沒人了

a2517236608/30 17:27只會靠操作碾壓人類就表示這個AI失敗了呀,主要就是要

a2517236608/30 17:27讓他進化到能思考策略之類的。

digitai108/30 17:27不過這部分就是有些人怕的啊 如果AI真的被訓練成

tasin08/30 17:27後來也不了了知了 沒有機會看到更多

mealoop08/30 17:27今天是用P 如果改用T就是甩槍大會了

gn0085166708/30 17:27操作也是遊戲的一環 限制到多少才合理那就沒完沒了了

digitai108/30 17:27"自己思考怎麼擊敗人類"

lucifiel161808/30 17:28都2022了還有人講破壞能= =

gn0085166708/30 17:28沒辦法給出到底限制哪總程度才公平 那就沒有公平可言

我沒有覺得不公平。只是覺得AlphaStar沒帶來什麼太特別的結果

hh123yaya08/30 17:28與其說限制到多少才合理 不如說是要達到研究目標才對

hh123yaya08/30 17:29因為本來就不是在探討人機對戰的公平性

hh123yaya08/30 17:29不然就像前面推文講的 兩個AI對戰訓練看有沒有新戰術

mealoop08/30 17:29問題也不是公平 是要限制讓AI不要純拼操作

hh123yaya08/30 17:29不過我記得也不能完全這樣訓練 AI會直接變智障

mealoop08/30 17:30好象也沒錯

ZoddKiWi08/30 17:31AI會進化吧?

cycy77148908/30 17:33戰爭迷霧就是讓AI無法擬定強而有效的兵種策略,AI只會

cycy77148908/30 17:33制定綜合系統性價比最高的兵來打

Yanrei08/30 17:34靠操作直接打爆人類就沒意義了吧

sdd542608/30 17:34只是靠操作贏根本不需要AI 十幾年前的腳本就能辦到了

sdd542608/30 17:36最經典不就散狗躲坦克AOE 都做到這種程度隨你怎麼贏 但對

sdd542608/30 17:36人類來說一點幫助都沒有

LAODIE08/30 17:37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

LAODIE08/30 17:37而不會應對其他戰術

tasin08/30 17:37不過alphastar的操作確實還是比那些悍馬更像人一點是真的

tasin08/30 17:37只是拉鳳凰 跳閃追還是超乎常人

gn0085166708/30 17:37遊戲設計師再推出英雄與單位往往都會有設計理念

gn0085166708/30 17:38更多的是會有聚光燈影片告訴你怎麼做怎麼配置

gn0085166708/30 17:38但讓AI學習時可不會把應對什麼的比重該提高告訴AI

cycy77148908/30 17:39假設只有三種兵「剪刀兵」「石頭兵」「布兵」,互相

cycy77148908/30 17:39相剋,然後價格、移動速度、升級差距...等策略,電腦

gn0085166708/30 17:39說了那就變成引導的極難電腦

tasin08/30 17:39alphastar光是調陣形 跳恰恰這點來看確實很像人在打

cycy77148908/30 17:40仍然會選性價比最高的兵,而人會選克制的兵

gn0085166708/30 17:41不寫進去那在迷霧下當然就變成操作至上

DON300008/30 17:41他之後就知道了

ChikanDesu08/30 17:46策略這種事情很難用演算法克服吧

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

cycy77148908/30 17:49如果取消戰爭迷霧,AlphaStar依然在爆追獵者,表示這A

cycy77148908/30 17:49I是失敗的

goliath08/30 17:53AI沒辦法學到像選手看幾分鐘什麼建築猜出什麼 真的很難

chris529tw08/30 17:55幹carbot的影片是真的==

kerycheng08/30 17:56「大部隊集結抗衡敵人」簡稱「F2A」

lsckinoko08/30 18:00AlphaStar也有跟Serral打過 看起來還是沒什麼策略性

gn0085166708/30 18:01另外贏的點是AI缺陷團進團出給了人營運的時間

gn0085166708/30 18:02當學會了分兵那就是分2線追獵幹爆人

lsckinoko08/30 18:02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

tindy08/30 18:05那其實應該討論 AI這種判斷上的問題能不能再改進

a2517236608/30 18:06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

a2517236608/30 18:06來針對,這個AI可能無法理解。

doremon129308/30 18:10AI理解有時候很神奇 人類不封門 蟑螂莾對方 完全不管

doremon129308/30 18:10對空

KuBiLife08/30 18:12用操作彌補戰略問題啊

cain118708/30 18:442018打Mana的只能算半成品,2019年暴雪嘉年華有在現場設

cain118708/30 18:44電腦給玩家對戰,那次Serral有去打,全部打營運,結果是

cain118708/30 18:44Serral戰績1-4

cain118708/30 18:45不過那次Serral用的是現場設備,熱鍵也是預設,不過完整

cain118708/30 18:45度比2018那時候好很多

cain118708/30 18:49不過說到底能不能打贏人類本來就不是Alphastar的重點,

cain118708/30 18:49如何把研究成果應用到其他領域才是

DendiQ08/30 19:00AI沒做模擬滑鼠鍵盤嗎?這樣比純粹限制APM好吧