Re: [新闻] 人工智能盯上星海争霸 韩选手：不是对手
楼主: hibbb (阿宅一生) 2017-05-23 02:17:12
这边提出一个人类赢不了的想法
首先排除APM和必胜招这种东西
(APM可以限制、最佳解可以靠FOG挡)
电脑的数学比职业选手强太多
假设选手和阿发狗都能撑过10分钟而且双方也侦查很到位
职业选手
对10分钟内获得的资源做出"大略"的判断
对手接下来可能的进攻或升级方式
自己能应对的方法或如何取得主导权
阿发狗
对双方已消耗的资源做分析
对手已经死5只蟑螂+4只狗+1工虫
少了一只工虫必须补回来导致少一颗蛋接下来会少2只狗或1只蟑螂
因为少一只工虫所以你在几秒内会减少多少资源它都会完美计算
(玩家靠猜个大概，阿发狗直接计算再做分析)
星海最重要的就是对现况做出理解
你剩下的资源可能做多少事
对手剩余资源可能的分配状况
一边操作一边预判就是决胜关键
更不用说玩家还有紧张和误操作的问题
我真的想不出人类方除了放大招外的赢法
首先排除APM和必胜招这种东西
(APM可以限制、最佳解可以靠FOG挡)
电脑的数学比职业选手强太多
假设选手和阿发狗都能撑过10分钟而且双方也侦查很到位
职业选手
对10分钟内获得的资源做出"大略"的判断
对手接下来可能的进攻或升级方式
自己能应对的方法或如何取得主导权
阿发狗
对双方已消耗的资源做分析
对手已经死5只蟑螂+4只狗+1工虫
少了一只工虫必须补回来导致少一颗蛋接下来会少2只狗或1只蟑螂
因为少一只工虫所以你在几秒内会减少多少资源它都会完美计算
(玩家靠猜个大概，阿发狗直接计算再做分析)
星海最重要的就是对现况做出理解
你剩下的资源可能做多少事
对手剩余资源可能的分配状况
一边操作一边预判就是决胜关键
更不用说玩家还有紧张和误操作的问题
我真的想不出人类方除了放大招外的赢法
作者: weltschmerz (威尔特斯克˙闷死) 2017-05-23 07:45:00
我是觉得 计算可行 但是最大的难题是决策
作者: spfy (spfy) 2017-05-23 06:54:00
你说的"完美计算"就是根本不可能办到的事情
作者: smart0eddie (smart0eddie) 2017-05-23 06:44:00
不要以为AI万能...之前alphago输惨那局就是判断失误
作者: Jotarun (forever) 2017-05-23 06:28:00
这系列文根本就是没做过的人的想像文vs做过的澄清文
作者: orze04 (orz) 2017-05-23 02:37:00
你说的比较接近以前那种AI思维RNN很多hidden unit是人类根本无法理解的而且这次电脑还要自己做图像辨识 也是可能看错
作者: kaj1983 2017-05-23 02:43:00
你也太小看ai了，只要设计出来，甚至连你目前走到地图哪个位置都能算得出来，在有限的环境下，电脑是无敌的
楼主: hibbb (阿宅一生) 2017-05-23 02:48:00
有FOG的状况下除非追着跑或是被追不然不可能知道啦除非给阿发狗的资讯是错误的不然它判断错的机率根本是0
作者: orze04 (orz) 2017-05-23 03:07:00
不是“给”阿发狗资料，是要阿发狗“自己去读”画面。读对读错(影像处理、图像辨识)也是设计的一还NN的图像辨识准确率已经比人还高了，但是一些错误的例子是人类根本不可能看错的，比如说吧公共汽车看成猫
作者: emptie ([ ]) 2017-05-23 03:12:00
不过sc的单位外观就那样…地图也是会先让他读的资讯…
作者: orze04 (orz) 2017-05-23 03:15:00
但是加上一些特效就不一样了，有些特殊例子是只差几个像素不同导致AI判断错误的。
作者: forb9823018 (风过无痕) 2017-05-23 03:17:00
光是模拟人类拉地图看视野优先度排序
作者: kaj1983 2017-05-23 03:18:00
特效也是在应辨识内容里面，如果没办法分清楚，那就是未完成的ai啦
作者: forb9823018 (风过无痕) 2017-05-23 03:19:00
算法就非常复杂
楼主: hibbb (阿宅一生) 2017-05-23 03:24:00
对电脑来说就是一些特别的图像(单位) 要看错根本不可能啊唯一问题应该是不知道该不该让阿发狗"看到"隐形单位而已
作者: forb9823018 (风过无痕) 2017-05-23 03:38:00
人类不可能同时关注所有视角 所以为了公平也要模拟人类的视角移动方式，不能移太快
作者: orze04 (orz) 2017-05-23 03:45:00
数字辨识现在都还是会看错了 图像辨识怎不会之前的Demo影片有几秒连敌我都不分
作者: yshinri (ISML实习分析师) 2017-05-23 03:47:00
关于所谓 RNN 的处理原理可以看这个, 虽然讲的是 youtube影片推荐算法但大概念上有到:https://www.youtube.com/watch?v=BSpAWkQLlgM简而言之, 现在的类神经网络里面单节点是在判断什么已经超出人类的理解范围了外部能调控的只有 RNN 输出的成败效果如何
作者: orze04 (orz) 2017-05-23 03:54:00
可以知道单节点是前一层哪些和哪些的函数组合，不知道代表的意义
作者: a2935373 (...) 2017-05-23 04:04:00
" target="_blank" rel="nofollow"> 图解ML作者: orze04 (orz) 2017-05-23 04:05:00
" target="_blank" rel="nofollow">左边是只猫熊 加了一点噪声后变右边，人眼看起来一样，电脑却判断成是猴子了" target="_blank" rel="nofollow">左边是只狗 右边是只鸵鸟" target="_blank" rel="nofollow">这张更扯了 完全的噪声还能看出动物来
作者: weltschmerz (威尔特斯克˙闷死) 2017-05-23 05:40:00
因为白底+白色物体很难搞XDD要再加上锐利的边缘萃取或是多次改灰阶 组合才做判断类神经的节点 确实是没什么人类理解的意义...是真的黑箱
作者: andy831020 (Liszt1020) 2017-05-23 08:05:00
对 以资工背景来说 你所说的少几只工兵会在多久之后亏多少经济 这种都是靠人的经验 相信我 职业选手的计算 绝对比算法去算准得多
作者: seaEPC (没看见,我没看见 >_<) 2017-05-23 08:12:00
宣传一下alphago vs 柯洁 人机大战第一盘今天开打喔可以来观察一下alphago过了一年有什么改变(虽然一月的60盘快棋已经打爆中日韩全部棋手了,不过那毕竟是快棋)
作者: arrenwu (键盘的战鬼) 2017-05-23 08:16:00
老实说人机大战我是一点期待都没有资讯完全公开的竞技，人脑比不过电脑是正常的以前只是搜寻最佳解的方式还没成熟而已
作者: JOKO58802218 (钢铁加鲁鲁) 2017-05-23 08:19:00
手速差太多
作者: arrenwu (键盘的战鬼) 2017-05-23 08:20:00
星海AI如果要去实践，那肯定是会限制APM的
作者: seaEPC (没看见,我没看见 >_<) 2017-05-23 08:21:00
我倒认为不会给太多限制. 要做为赢过人类选手的大新闻先赢才是重点, 等更成熟了再加限制是之后的事了
作者: phoenix286 (团子大家族) 2017-05-23 08:23:00
AI不是找最佳解啊
作者: arrenwu (键盘的战鬼) 2017-05-23 08:24:00
你说得对，我应该说找寻sub-optimal 的方式这次的AI实验室想看到AI在战术对抗上赢过人类拼操作的话人类老早不知道输到哪里去了
作者: seaEPC (没看见,我没看见 >_<) 2017-05-23 08:29:00
看他搞不搞新闻吧,纯研究就另一回事了
作者: arrenwu (键盘的战鬼) 2017-05-23 08:31:00
也不是说纯研究，想成一个大型的project就好了这实验如果做失败了，算预期中；成功的话 前途不可限量
作者: seaEPC (没看见,我没看见 >_<) 2017-05-23 08:37:00
终究是会赢的,AI在算法在硬件等等有的是时间进步
作者: weltschmerz (威尔特斯克˙闷死) 2017-05-23 08:59:00
真的硬件进步最实在XDDD
作者: iwinlottery (我民乐透头彩) 2017-05-23 10:17:00
等AI会买股就再也没什么挡得住了
作者: a29022792 (我猫厨我骄傲) 2017-05-23 12:18:00
总算有人提出影像辨识没这么强了
作者: anlam (木田) 2017-05-23 12:25:00
AI早就会买股了吧？
作者: ming1144 (永痕之恋) 2017-05-23 12:28:00
看到DL豆页痛啊...
作者: hanmas 2017-05-23 17:11:00
扯影像辨识是什么鬼 星海影像资讯完全固定没有噪声 只要辨识一个超小的集合 搞不好连神经网络都不用放 直接写几个函式爆一爆就可以辨识完了
