s*****V
发帖数: 21731 | 1 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 |
x****u
发帖数: 44466 | 2 人工智能早就可以打败人类了，目前难点是让电脑0知识自己玩出打败人类的办法
AI
【在 s*****V 的大作中提到】
: 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
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s*****V
发帖数: 21731 | 3 你有出处么？据我所知到目前为止还没有
【在 x****u 的大作中提到】
: 人工智能早就可以打败人类了，目前难点是让电脑0知识自己玩出打败人类的办法
:
: AI
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g*******u
发帖数: 3948 | |
s*****V
发帖数: 21731 | 5 星际一比星际2简单吧。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。
【在 g*******u 的大作中提到】
: 有本事打星际一
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g*******u
发帖数: 3948 | 6 主要是围棋 规矩都是订好了的， 在规矩内干
星际 各种策略也要非常多。比如侦查反侦查。 欺骗性侦查 放大招。等等
我个人不信 5年内 可以打过顶级职业拳手
【在 s*****V 的大作中提到】
: 星际一比星际2简单吧。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 | 7 侦查反侦查的效力没有你想那么大，电脑完全可以形成概率性决策，就是不会完全相信
侦查的结果。DM发起向星际进军才一年，已经达到目前的效果，基本相当于MCTS之前的
围棋AI最高水平。我觉得5年没问题，deepmind很久没发星际2文章了，估计在憋大招。
上面这些做的还是比较糙的，精品还要看DM.
【在 g*******u 的大作中提到】
: 主要是围棋 规矩都是订好了的， 在规矩内干
: 星际 各种策略也要非常多。比如侦查反侦查。 欺骗性侦查 放大招。等等
: 我个人不信 5年内 可以打过顶级职业拳手
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g*******u
发帖数: 3948 | 8 星际2不知道 1的话 之前和石头打过 好像是一点也没有悬念的那种。
我不知道你打不打星际， 这个和围棋的概率还不太一样。
比如电脑自己猜
根据现在这个状况
30% 报狗 30% 地刺 30% 正常。
你只要选错一个就完蛋了。这几种可能的发展策略是完全不同的。这时候概率决策有完
全可能是错的。 而一旦错了 可能不给你机会弥补。 不像围棋 最起码可以走满步数
。
恰恰星际可以不相信概率啊 概率小10% 也可以赢。
电脑占优势的是操作 和多线。 这个不知道有没有限制。 尼玛 要是要是同时 5线操作
谁也干不了啊。
【在 s*****V 的大作中提到】
: 侦查反侦查的效力没有你想那么大，电脑完全可以形成概率性决策，就是不会完全相信
: 侦查的结果。DM发起向星际进军才一年，已经达到目前的效果，基本相当于MCTS之前的
: 围棋AI最高水平。我觉得5年没问题，deepmind很久没发星际2文章了，估计在憋大招。
: 上面这些做的还是比较糙的，精品还要看DM.
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w***g
发帖数: 5958 | 9 是的。围棋有个棋盘，程序容易写得多。
但是对应的，现在正规军resource也多。
我觉得等着看结果挺有意思。
【在 g*******u 的大作中提到】
: 主要是围棋 规矩都是订好了的， 在规矩内干
: 星际 各种策略也要非常多。比如侦查反侦查。 欺骗性侦查 放大招。等等
: 我个人不信 5年内 可以打过顶级职业拳手
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P****9
发帖数: 177 | 10 打了4年星际1，发现高手间对决侦查和骚扰太重要了。电脑的最大优势是多线操作。
【在 s*****V 的大作中提到】
: 侦查反侦查的效力没有你想那么大，电脑完全可以形成概率性决策，就是不会完全相信
: 侦查的结果。DM发起向星际进军才一年，已经达到目前的效果，基本相当于MCTS之前的
: 围棋AI最高水平。我觉得5年没问题，deepmind很久没发星际2文章了，估计在憋大招。
: 上面这些做的还是比较糙的，精品还要看DM.
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w***g
发帖数: 5958 | 11 估计以后的军事发展方向就是拼AI了。
【在 P****9 的大作中提到】
: 打了4年星际1，发现高手间对决侦查和骚扰太重要了。电脑的最大优势是多线操作。
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s*****V
发帖数: 21731 | 12 我星际1打过也经常看高手对决，高手对决都是打演练好的套路，什么双兵营开局，5农
民爆狗开局，玩极致的电脑根本不怕。而且这还是在限制电脑操作速度的前提下，不限
制操作速度电脑的微操人类更不是对手。按照游戏规则，操作速度是不应该限制的。如
果是纯粹概率，那电脑至少有一定的概率赢。
【在 g*******u 的大作中提到】
: 星际2不知道 1的话 之前和石头打过 好像是一点也没有悬念的那种。
: 我不知道你打不打星际， 这个和围棋的概率还不太一样。
: 比如电脑自己猜
: 根据现在这个状况
: 30% 报狗 30% 地刺 30% 正常。
: 你只要选错一个就完蛋了。这几种可能的发展策略是完全不同的。这时候概率决策有完
: 全可能是错的。 而一旦错了 可能不给你机会弥补。 不像围棋 最起码可以走满步数
: 。
: 恰恰星际可以不相信概率啊 概率小10% 也可以赢。
: 电脑占优势的是操作 和多线。 这个不知道有没有限制。 尼玛 要是要是同时 5线操作
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s*****V
发帖数: 21731 | 13 通过分层决策，已经macro actions组合，可以大量减少决策空间。就好比人大脑只要
指挥喝水。下面神经拉动胳膊移动这个不用大脑操心。像企鹅的论文里面，他人工组合
了163个macro actions，每一个包含几个操作序列。 现在这些方案人工的痕迹还是很
重，现在就指望有一个通用的优化架构。
【在 w***g 的大作中提到】
: 是的。围棋有个棋盘，程序容易写得多。
: 但是对应的，现在正规军resource也多。
: 我觉得等着看结果挺有意思。
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g*******u
发帖数: 3948 | 14 要是电脑也能出一些围棋看似特别傻 实际是特别高的 招式 出来的话 还是很有意思
但是你第一段对星际1的描述 感觉 你不太会打 我感觉。
【在 s*****V 的大作中提到】
: 我星际1打过也经常看高手对决，高手对决都是打演练好的套路，什么双兵营开局，5农
: 民爆狗开局，玩极致的电脑根本不怕。而且这还是在限制电脑操作速度的前提下，不限
: 制操作速度电脑的微操人类更不是对手。按照游戏规则，操作速度是不应该限制的。如
: 果是纯粹概率，那电脑至少有一定的概率赢。
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w***g
发帖数: 5958 | 15 多谢解释！这么说来生物神经系统真是很牛。
目前多层CNN模仿了视觉中枢。你说的分层决策很明显跟
CNN在人脑的机制是一样的。
【在 s*****V 的大作中提到】
: 通过分层决策，已经macro actions组合，可以大量减少决策空间。就好比人大脑只要
: 指挥喝水。下面神经拉动胳膊移动这个不用大脑操心。像企鹅的论文里面，他人工组合
: 了163个macro actions，每一个包含几个操作序列。 现在这些方案人工的痕迹还是很
: 重，现在就指望有一个通用的优化架构。
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c******n
发帖数: 16666 | 16 然 这些套路都是入门级别的 之后侦察反侦察 骚扰反骚扰 针对性攀科技树才是重点
话说AI这些真搞定了 那我们不是主动插管享受人生就 被动插管当电池了
【在 g*******u 的大作中提到】
: 要是电脑也能出一些围棋看似特别傻 实际是特别高的 招式 出来的话 还是很有意思
: 但是你第一段对星际1的描述 感觉 你不太会打 我感觉。
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w*****r
发帖数: 197 | 17 最近听到个新词，explainable AI
: 估计以后的军事发展方向就是拼AI了。
【在 w***g 的大作中提到】
: 多谢解释！这么说来生物神经系统真是很牛。
: 目前多层CNN模仿了视觉中枢。你说的分层决策很明显跟
: CNN在人脑的机制是一样的。
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