s*****V
发帖数: 21731 | 1 【 以下文字转载自 Programming 讨论区 】
发信人: saturnV (土星五号), 信区: Programming
标 题: 星际2人工智能已经取得一些进展
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Nov 9 01:33:45 2018, 美东)
2017年8月，deepmind跟暴雪合作推出SC2LE (StarCraft II Learning Environment)，
提供了一个新的强化学习研究环境。SC2LE包括三个部分：
1. linux Starcraft II binary
2. Starcraft II api
3. pysc2，python接口，开始游戏，提取各种feature map
但是Deep当时的第一版ai很弱，连星际2最弱的内置的ai都打不过。但是1年过去，今天
没事关注了一下，发现
有不小的进展。4月份，南大的团队的分层结构的ai可以在限制条件下大概率打败7级AI
. (星际2 内置AI难度分1-10，10层， 1-7是无作弊AI。9月19号，腾讯的团队报告它们
的AI TStarBots可以在固定地图上打败10级AI，迄今为止成绩最好的星际2AI。 最新的
Berkeley Pieter Abbeel也出了一篇简略的文章，通过自学习打败5级AI. 这几个都是
分层结构，而且使用宏指令（macro action），即是把完成一个目的的几个指令group
在一起。不同的是南大是从replay里面学习的宏指令，而企鹅团队是人工手写的。
10级AI就是50%的业余人类玩家水平，感觉人工智能打败顶级玩家也不远了。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/45044997
https://zhuanlan.zhihu.com/p/45560932 |
s*****V
发帖数: 21731 | 2 其实我觉得电脑打星际比下围棋容易，人类星际选手的水平估
计有6，7成都是靠操作水平，剩下的才是决策。决策本身并没有太难，至少跟围棋比起
来。对电脑来说，操作反而是可以比较容易train的，多线操作忙而不乱。比如采矿，
局部对战电脑短时间内就已经有职业水平。
5年之内，征服星际不是梦。 |
t******x
发帖数: 55 | |
s*****V
发帖数: 21731 | 4 人的大脑是层级结构的，征服星际是从单一任务到多目标任务管理，迈向通用智能坚实
的一步
【在 t******x 的大作中提到】
: 征服星际能干吗，靠电脑作弊不就行了
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M*P
发帖数: 6456 | 5 星际就是比谁手撸的快。
话说暴雪的原始ai是靠啥啊？
：其实我觉得电脑打星际比下围棋容易，人类星际选手的水平估
：计有6，7成都是靠操作水平，剩下的才是决策。决策本身并没有太难，至少跟围棋比
起来。对电脑来说，操作反而是可以比较容易train的，多线操作忙而不乱。比如采矿， |
t******x
发帖数: 55 | 6 没用，你第一句就不对
大脑没准真是上帝的代码，代码在灵魂里，通用智能到底多复杂，没人真的知道
这样所有都是瞎忙，差的远了
【在 s*****V 的大作中提到】
: 人的大脑是层级结构的，征服星际是从单一任务到多目标任务管理，迈向通用智能坚实
: 的一步
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b*******8
发帖数: 37364 | 7 原始AI是靠作弊把
电脑AI的手速太快了，现在跟人打限制了手速的，不然局部太厉害了，而且可以同时操
作好几个战场，人根本顾不上。
矿，
【在 M*P 的大作中提到】
: 星际就是比谁手撸的快。
: 话说暴雪的原始ai是靠啥啊？
:
: ：其实我觉得电脑打星际比下围棋容易，人类星际选手的水平估
: ：计有6，7成都是靠操作水平，剩下的才是决策。决策本身并没有太难，至少跟围棋比
: 起来。对电脑来说，操作反而是可以比较容易train的，多线操作忙而不乱。比如采矿，
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s****e
发帖数: 7018 | |
b*******8
发帖数: 37364 | |
h*********3
发帖数: 1 | 10 不能苟同
星际决策的重要性远大于操作。一般来说，新手要认真学，第一个要搞明白的就是
build order
【在 s*****V 的大作中提到】
: 其实我觉得电脑打星际比下围棋容易，人类星际选手的水平估
: 计有6，7成都是靠操作水平，剩下的才是决策。决策本身并没有太难，至少跟围棋比起
: 来。对电脑来说，操作反而是可以比较容易train的，多线操作忙而不乱。比如采矿，
: 局部对战电脑短时间内就已经有职业水平。
: 5年之内，征服星际不是梦。
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t******x
发帖数: 55 | 11 通用智能可能超级复杂都有可能。大脑意识是什么现在都不清楚，也找不到。不清楚正
常，但是找不到肯定大有文章。
所以AI能解决一些特定问题就行了，不要想着超过人 |
t******x
发帖数: 55 | 12 白人其实很笨的，这么简单的可能性都想不到
什么事情先要设定方向，评估有没有希望，是不是短期努力能达到
大脑意识找都找不到，不是个找到搞不懂的问题
通用智能超过人就明显是个没希望的方向，还不如只去解决特定问题
人脑这样通用的东西，某些专业性必然差点，比如计算器 |
b*******8
发帖数: 37364 | 13 属实。人打星际主要比操作，因为星际里的很多东西跟人类现实符合，采矿，格斗啥的
，人其实在星际之外的地方已经就学到了很多技巧。比如分散农民采矿，哪怕新手都很
容易发现农民聚在一块矿排队等是效率很低的，立即就会改进。如果星际规则完全跟现
实不一样，人也要抓瞎，得学好久。围棋其实并没有星际难，也不一定比象棋难的有那
么夸张，但围棋难在跟现实差距太大，人得完全从头建立概念，别的地方的经验没有用。
【在 s*****V 的大作中提到】
: 其实我觉得电脑打星际比下围棋容易，人类星际选手的水平估
: 计有6，7成都是靠操作水平，剩下的才是决策。决策本身并没有太难，至少跟围棋比起
: 来。对电脑来说，操作反而是可以比较容易train的，多线操作忙而不乱。比如采矿，
: 局部对战电脑短时间内就已经有职业水平。
: 5年之内，征服星际不是梦。
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s*****V
发帖数: 21731 | 14 build order很好学，比围棋定式少多了。
【在 h*********3 的大作中提到】
: 不能苟同
: 星际决策的重要性远大于操作。一般来说，新手要认真学，第一个要搞明白的就是
: build order
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n********g
发帖数: 6504 | 15 这个很重要。现在培养下一代的方向是他们将带领一个班的终结者作战。如果电脑干得
更好，那么人类当宠物直接享福得了。
【在 t******x 的大作中提到】
: 征服星际能干吗，靠电脑作弊不就行了
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t******x
发帖数: 55 | 16 如果是带领一个班终结者，在游戏里作战还差不多
对AI这种问题，评估什么是可能的，其实是第一个要做的，怎么评估，当然看人脑。
尼玛，人脑的意识在哪里，竟然物理找不到。这和物理找得到，搞不懂，是完全不同的
两回事。
这种情况应该怎么评估还不知道，要不我说白人笨
【在 n********g 的大作中提到】
: 这个很重要。现在培养下一代的方向是他们将带领一个班的终结者作战。如果电脑干得
: 更好，那么人类当宠物直接享福得了。
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n********g
发帖数: 6504 | 17 扯太远没用。具体问题，具体分析。
能赢就行。跑得没气人快，打得没气人准，如果连指挥都不行，还是当宠物算了。
【在 t******x 的大作中提到】
: 如果是带领一个班终结者，在游戏里作战还差不多
: 对AI这种问题，评估什么是可能的，其实是第一个要做的，怎么评估，当然看人脑。
: 尼玛，人脑的意识在哪里，竟然物理找不到。这和物理找得到，搞不懂，是完全不同的
: 两回事。
: 这种情况应该怎么评估还不知道，要不我说白人笨
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t******x
发帖数: 55 | 18 做不确定难度的事情，开始评估是最重要的。否则连能走到哪里都不知道
如果只是为了打星际，做游戏冠军，当然可以具体问题具体分析。
显然不是为了打星际
【在 n********g 的大作中提到】
: 扯太远没用。具体问题，具体分析。
: 能赢就行。跑得没气人快，打得没气人准，如果连指挥都不行，还是当宠物算了。
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M*P
发帖数: 6456 | 19 我觉得难点在于ai要学怎么点鼠标
：【 以下文字转载自 Programming 讨论区 】
：发信人: saturnV (土星五号), 信区: Programming |
c****3
发帖数: 10787 | 20 没啥意思，和围棋一样，不是真实环境的问题。
觉得可以扩展到真实环境，是白日梦
AI就是方向，方向错了，每次都要推倒重来，用游戏证明方向，挺搞笑的 |
h*********3
发帖数: 1 | 21 只是给个例子，说明macro比micro重要
这个游戏很多时候，是要你在有限资源的时候，决策应该把资源倾斜到什么地方去，还
有就是要counter对方的计划.我觉得是很好的大局观训练
【在 s*****V 的大作中提到】
: build order很好学，比围棋定式少多了。
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o***o
发帖数: 194 | 22 deepmind 快混不下去了吧，它这种拼命刷游戏的策略太小儿科了，谷歌还能让它烧钱
多久？ |
