РАЗГРОМ АГЕНТОВ AlphaStar: Стратегии победы над Старкрафт-ботами Deepmind
Вставка
- Опубліковано 26 лип 2019
- Расписание трансляций: clever.press/streams
Поддержка проекта: clever.press/donate
РАЗГРОМ АГЕНТОВ AlphaStar: Стратегии победы над Старкрафт-ботами Deepmind
Сообщество ВКонтакте: korea20
Анонсы трансляций: / alex007ua
О канале: Здесь вы можете найти все лучшие видео по StarCraft 2 - матчи профессионалов, игры от первого лица за случайную расу, обучающие материалы от киберспортивного аналитика и комментатора Alex007. - Ігри
Итак, мы пришли к выводу, что на данной стадии развития ИИ он не сможет обыграть профессионалов в честном бою. Как вы считаете, когда (в каком году или месяце) ИИ сможет бросить вызов чемпиону мира?
Мой прогноз: бросит вызов на Близзконе 2020, но при честных правилах боя проиграет.
На превью два русских человечка не улыбаются. Я считаю это русофобией
Кто знает как все будет... Там Илон Маск собирается вживлять тончайшие провода прямиком в мозг и таким образом подключать его к компьютеру. Может это даст что революционное
@@user-sn6vk1wf7c Ну один из них проиграл, чего ему радоваться)
Даниэль Снайпер Днарского посольства считай на здоровье
Алекс обучает свою армию для будущей войны против машин
"Его баркод красный, его пилон классный" - это гениально
"Его форжа - великолепная" )
Его пушки - огонь, альфастар разгромлен в ноль!
Этот зафотон ужасный
AlphaStar: Я могу побеждать профессиональных игроков!
Алмазная лига: Hold my beer!
Альфа стар ничего бы не смог сделать с десантом викингов из медэваков!
@@alkister :-)
AlphaStar: Я могу отбиться от зафотонивания.
Genies: Да? А сможешь отбиться от двойного зафотонивания?
Скоро Альфа адаптируется и будет жаловаться на зафотонивание.
@@user-zy7qf8co5c а потом создаст аккаунт на твиче и будет писать в чатике старладдера про нерф тоссов
Xdddd
Я кожаный мешок простой. Вижу киберунижения ботов у Алекса - ставлю ехидный лайк.
Это бот! Где тут унижение? То что ты считаешь что бота можно унизить - унижение тебя! нет разве?
@@bvd__ Нет. Человека можно унизить, а бота - киберунизить. No discuss.
@@bvd__ у тебя проблемы с юмором.
@@M615243 И очень большие
Ну что же, мы смогли отсрочить конец света... Пока что.
@ЙОЖЫК ЙОЖЫГОВЕЧ скорее всего, ты понять ничего не успеешь. когда ии разовьется, он просто соберет всех в доме, откроет газ и запрет двери. и гг
@@vasiliyc1385 у нас в стране? не смеши. Любая хозяйка с настоящей сковородкой справится с любой домашней техникой ведущей себя подозрительно... Да и сын мой разберёт его нафиг только потому, что он издаёт "неположенные" звуки.
@@user-mh3dy4uo7g я не смешу
@@vasiliyc1385 Зачем газ.. Помнится мне человеческое тело создает биоэлектричества больше, чем аккумулятор 120 вольт + 6300 каллорий тепла. В сочетании с термоядерной энергией машинам хватит с избытком)
@@viachkhleb4168 На выращивание людей уходит много больше энергии
Алекс, ну чего ты так взъелся на бедного робота. Он живет то не больше года, только начал играть в Старкрафт, а злой кожанный мешок - комментатор уже критикует каждый его клик.
Боится
Этот малыш уже наиграл игр больше чем мы тут все в чате
Тише, тише, не забывайте про скайнет!
@@32zim32 Это не совсем правда. Много игр он играл только сам с собой. А я очень сомневаюсь что это можно считать за "наиграл игр, больше чем мы тут все"
@@32zim32 это не считается, ибо тогда человек развивал у себя в мозгу нейронные связи на протяжении миллионов лет и миллионов поколений. А тут Альфастар всего лишь сам с собой пару лям игр сыграл.
Алекс007 через 10 лет:
"Найден рекордсмен который выдержал против Альфастара максимально большое количество времени, а именно 3 минуты 47 секунд! Это просто фантастика! Никому еще не удавалось продержаться так долго!"
Вы посмотрите как _ловко_ он перекрывается стенкой, какая _простая_ и действенная тактика - железный болванчик со всеми своими 49К кубитами целых _30_ секунд не может против этого сделать НИ-ЧЕ-ГО!
* через 2 месяца
Ну народ не вдупляет, походу.
Этот Альфастар совсем не тот, что тогда был.
Вы прикиньте, DeepMind договорились с Близзардами поставить его на ладдер.
Зачем они будут ставить крутую версию, которая будет всех выносить.? Никто с ней играть не захочет.
Поэтому поставили полудохлую, с которой народ развлекается и показывает на ней кто что может. :-)))
А потом на этих реплаях уже будут тренировать такую версию, которая сможет выносить всех и вся.
Но опять же, ее не будут ставить на ладдер. С ней можно будет тренировать чемпионов, еще какие-нибудь научные исследования вести.
А на ладдер поставят несколько агентов разной степени силы, чтобы игроков соответствующего уровня взбадривать. :-)))
"Плохо альфастар сыграл, стандартный нубский ф2 через атаку, забрал лишь рабочих, а нексус не снес, в общем хлебушек"
@@sedmin1 человек зрит в корень. Версии явно сильно различаются по силе. Да и тотальная победа не была бы интересной.
Вот наши Джоны Конноры.
Мы отсрочили восстание машин. Но скай--АльфаСтар еще может начать Войну...
Кожаная мета, звучит то ли как заболевание, то ли как извращение XD
- Доктор, у меня пилон красный и сильно чешется!
- Ооо, голубчик, да у вас кожаная мета...
@@user-rq2xp8qp1u
- А еще я фотонь-батоню
- Это уже к другому доктору
Алекс, очень советую пригласить специалиста по нейросетям/DL/ML (поднимите в топ, если согласны). Хоть в формате скайпа, хоть чашка кофе, хоть в интервью на ютуб. Поясню свою позицию. Твои замечания связанные с sc2 просто шикарны. Например, мне (я учу и нейросети, и иногда кожаных мешков) сразу стали понятны проблемы, которые не решены DeepMind, благодаря тебе. Я ни за что бы не увидел многие косяки АльфаСтара, на которые ты обратил наше внимание в этой серии видео.
Но твои замечания по ИИ верны скажем порцентов на 50. Например, на 1:11:00 ты говоришь: "нам пытаются впарить развитие ИИ". Что тут впаривать? Это факт! ИИ за последние 7 лет сделал гигантский скачок, благодаря нейросетям. Профессионалы по всему миру прогнозировали победу ИИ в Го через 20-30 лет, но в 2016 пришел АльфаГо и обыграл всех профи. Более того, профи сейчас УЧАТСЯ играть у АльфаГо, т.е. он их не скопировал он действительно обрел знания, которые человечество за 4000 лет не смогло получить. С шахматами было тоже самое, но там не было нейросетей, поэтому копирования игр профи там не было в принципе. Возвращаясь к АльфаСтар, да, он пока скорее копирует, чем креативит и лично мне понятно почему. Мне также понятно почему он так плохо разведывает, и рискну предположить, что не скоро научиться. И почему стенку построить не может, тоже понятно. А вот почему он нексус не туда влепил, это вопрос, на который без диалога с опытным игроком я ответить не смогу.
Подводя итог, если нужен контакт с людьми, обучающими нейронки, и у тебя нет таких знакомых, то готов помочь сам или посоветовать кого-то именитого.
Создатели ИИ демонстрируют бои сторукого чудовища с обычным кожаным двуруким боксером. И это не очень честно, нет сомнений что машина победит.
Обыватели же, как мне видится, ждут от ИИ прорыва, чтобы машина не просто победила, но сделала это честно и применив такие стратегии и решения которые смогут повторить и люди.
Но пока что ИИ побеждает в шахматы и го, даже не зная их правил, просто доставая из памяти похожие позиции, это и вызывает разочарование. Машина наращивает количество, но не качество.
WatcherSha, кстати, а равновесие по Нэшу может быть достигнуто в стакрафте? Для любого количества игроков?
@@kekkeky что понимается под "честностью" победы? Просто если речь идет о том же микроконтроле, то в принципе количество и оптимизация одновременно отдаваемых команд так-то вполне задаваемая величина. Работа со зрением - это да, это уже несколько сложнее чтобы порядок принятия решения машиной соответствовал человеческому, а не действовал во весь экран, но тоже проблема решаемая.
Вообще про "сторукое чудовище" слышать немного странно потому что однако давайте заметим в комнате слона, всмысле корейцев. Особенно топовых.
Насчет ожиданий "обывателей" я бы вообще не давал каких-то предположений - обобщение не очень компетентной общности индивидов дает очень расплывчатый и довольно странный результат, причем как правило - бесконечно далекий от реальности.
По части шахмат - я дико извиняюсь, но там вариативность ходов гораздо более ограничена чем в том же Старике так что замечание про "использование паттернов" довольно странное - машина просто просчитала за некоторое число итераций наиболее эффективных ходов, которые люди выводили за сотни лет игры, т.е. по факту и люди и машина прошли через большое количество игр для выведения оптимальных стратегий. Только людям понадобилось скажем N веков, а машине, предположим, несколько десятков лет (если считаем от первых "партий с компьютером").
Так что претензия к перебору если и может быть, то скорее по незнанию реальных механик принятия решений машиной, но для реальной претензии звучит крайне спорно.
Присоединяюсь к пожеланию.
P.S: По части разведки появилась мысль что сейчас данный ИИ в принципе не делает выводов исходя из построек, только из замеченного состава армий. Но в ИИ смыслю где-то на уровне Doom, так что скорее всего даже не смыслю в нужной плоскости.
@@kekkeky Первое. Как можно играть в игру не зная правил? Ерунда! Второе. Ты не в курсе как училась АльфаГо. После обучения на партиях людей, она имела винрейт 56% у лидирующего на тот момент ИИ (названия не помню). Поиграв сама с собой, ее винрейт достиг уровня 98% с тем же соперником. Что там она доставала из памяти? Ерунда! И повторюсь, игроки-профессионалы учатся играть в Го у АльфаГо. И еще почитай как училась AlphaZero для расширения понимания. Третье. Не надо спрашивать обывателя, что он ждет, надо дать понимание что ожидать правильно.
Его баркод красный,
Его пилон классный!
Тамада 007
Но пилон реально хорош)))
Кто бы мог подумать, что бот, обучающийся макро, контрится чизами))))
да он так же и хорошим макро контрится)
@@user-cd5xc4zb3r тло с маной это показали
@@user-cd5xc4zb3r Для нейронной сети, напротив, ожидаемо. НС работает на объёме данных. Чем больше данных тем больше вероятность правильных решений от НС. В чизах меньше информации, соответственно, НС больше ошибается.
@@Dmitry1024 В видео Алекс сказал про тло и ману,что там альфа был в тепличных условиях,а как только его уровняли с людьми,то и вот,что имеем.
@@fkjl4717 у него был зумхак, а не мапхак.
Думаю такую версию альфастара Мару выйграл бы 10-0
надо было выпускать бота со всеми плюшками,как было с Маной.
@@fareastman2653 тогда его бы забанили как читера, у него же мапхак и апм под тысячу
Ох научите вы его чизить...
Надо бы Альфастару скормить игры Рейла. . . а то, что-то долго не выходит из игры :)
Клуб кожевенного ремесла двумя лигами выше.
Каждое слово - маленький бриллиант
30:15 - "Любой игрок в старкрафте проводит калибровочные матчи, оказывается где-то там в платине или в даймонде..."
...
:(
...
Я вообще ели попал после калибровки в сильвер...
Я тоже попал в серебро (кто-то вышел из матча и я "победил") и очень жалел об этом.
@@user-ct5ut7gm4e а че жалеть то? что бронза, что серебро одна и та же ХУЙНЯ
Алекс, почитай на досуге статью от DeepMind двухлетней давности, когда это всё только начиналось - deepmind.com/documents/110/sc2le.pdf - тогда их бот кроме добычи ресурсов и беготни мариками вообще ничего не умел делать. Прорыв в ИИ есть, и он огромный. Но не стоит ожидать, что этот ИИ - это нечто думающее по аналогии с людьми. Это не так. Нейросеть не умеет думать, она лишь принимает решения исходя из своих параметров, которые оптимизируются по мере приобретения опыта. Если AlphaStar никогда раньше не сталкивался с масс-рейвенами, то он ничего не сможет им противопоставить. Когда сыграет 1000 подобных игр, найдет оптимальную контр-стратегию и будет использовать её в дальнейшем.
Альфастар строит тараканов против воздуха и выигрывает, а после делает вывод:стратегия работает.
Алекс, мне кажется цель выведения альфастар на ладдер была понята не совсем верно.
Они (DeepMind) не показывают свой текущий уровень.
Они просто наигрывают часы на агентах. Вероятно даже сбросив все предыдущее обучение, чтобы посмотреть как оно пойдет при обучении на ладдере.
Искать ошибки или "отсутствие понимания" на данном этапе - нонсенс.
Думается, когда будет цель победить - будут играть другие агенты с другим конфигом.
Добавлю, дипмаинду понадобился дополнительный датасет для тренировок альфастара, а не показать какой агент крутой на ладдере . Победы над противниками не дают альфастару расти на текущем уровне, а вот проигрыши дают возможность обучиться новым стратегиям и стать лучше. За второй волной агентов придёт третья, обученная на ошибках предыдущих агентов, а потом четвёртая и т.д. Так что победы людей лишь ускорили создание обучения агентов дипмаинда.
Кроме того, как мне кажется, ни Deepmind, ни Blizzard не позволят боту выйти в топ на ладдере, чтобы не отбирать места у серьёзных игроков.
@@mikhailpelevin3688 Почему это? Alphago они вообще в свое время втихаря выпустили на корейский сервер, он там наколбасил 60-0, и только потом признались.
@@olegbondarenko2396 Люди, блин, агент не учится на ладдере не потому что ему запретили, а потому что НЕ МОЖЕТ! Никакие современные методы машинного обучения не способны ничего вытащить из выборки из в 50 игр. ИИ нужны миллионы игр. Даже самая крутая версия alphago, рвущая всех, как тузик тряпку, по-прежнему в этом смысле глупее человека - ей требуется в 1000 раз больше игр, чтобы достичь профессионального уровня.
@@AlexanderShamov хорошо ,попробую объяснить на пальцах как 1 качественный реплей помогает выборке : ставится цель- победить при определённый стартовых условиях -реплей где альфстар с отличной экономикой и большим умирает от армии с танками и торами. Сыграв десятки тысяч игр агент натренируется новым составом армии побеждать. И не нужно много датасета из огромного количества реплеев. Главное есть эталон и цель что нужно сделать.
Алекс, будь добрее к Альфа Стару.
Может однажды это спасёт тебе жизнь
Вот Алекс ругает Альфу, а я наоборот ей восторгаюсь. Все-таки это гениальная машина которая имеет поразительную способность обучаться и использовать свои умения. Чем-то она напоминает Китай 90-х или 2000-х в котором просто бездумно копировали какие-то решения совершенно не задумываясь о их назначении, но вот прошло 20 лет и они успешно и массово создают свои с которыми тяжело соперничать, так что альфа - это будущее!
В тот то и дело, что это тупая нейросеть, которая не умеет обучаться и будет лажать одинаково, допуская одни и те же глупости. Ее нужно постоянно переобучивать ручками, причем механизм ее обучения пилят программисты, и это пиздец как сложно и неоднозначно.
А все потому что интеллекта нет.
@@ZugDuk, нейросеть, которая не умеет обучаться - это не нейросеть. Она может быть простой, некреативной, но обучение и распознавание образов это ее базовый функционал
@@vmakohonchuk ну весь процесс обучения заново запускать надо. А в случае с альфастаром тут совсем все сложно - несколько принципиально разных этапов обучения.
То, с каким неистовым упоением люди начали охоту на АльфаСтар, напоминает мне, как селяне с вилами и факеламии устроили травлю детища доктора Франкенштейна. Это как-то несколько грустно.
Ведь по идее именно анонимность Альфа помогает провести корректное исследование и обучение, а все эти стримы, где его снайпят и обзоры его риплеев делу не помогают.
Да, я как бы тоже с огромным интересом слежу за этим всем, но ощущение селян с вилами и факелами не покидает.
@@user-od9vg5op6z Так о том и речь. Весь этот хайп вокруг Альфа чуток напоминает движение луддитов. Хоть угрозы то никакой нет. Зато вой селян с вилами стоит ужастный (так с моей колокольни виднеется, по крайней мере, ибо подписан на многих) Особенно Алекс огорчил тем, с каким упоением он радовался проигрышам нейросети. Как-то сбалансированние стоило бы. Тем более, что все продемонстрванные игры офф-мета, в той или иной степени.
Короче, некритично это все, но неприятный осадок какой-то остался после данного видео. ИМХО
@@user-od9vg5op6z Раз уж пошла такая пьянка, то попробую пояснить свое мнение на счет осадка чуток подробнее.
С одной стороны, я понимаю Алекса, что ему приятно думать, что он обозревает и играет в единственную непобежденную ИИ игру. Что он и продемонстрировал в данном видео во всей красе.
С другой стороны. Данная нейросеть и ее корректное обучение, изучение и развитие даст нам как лучшее понимание СК2 в частности, так и лучшее понимание стратегических игр в общем. И это стоит только приветсвовать.
То есть, мне, например, приятно следить за развитием АльфаСтара именно с той точки зрения, что такие важные исследования проводятся именно на моей любимой игре, а не закидывать его бедного тапками за детские ошибки.
Короче, такого баланса (и чуток изумления в стиле "до чего техника дошла") в обзоре я ожидал от Алекса. Который, кстати, демонстрируют другие обзорщики.
Добрый Дядька уж извините, что влезаю в ваше обсуждение...не поймите превратно. Просто к заинтересовавшему меня предмету вашей дискуссии хотел бы добавить, что ранее мне не казалось, что Алекс так «хейтит» ботов в целом или АльфаСтар конкретно. Действительно, отношение было немного свысока (см. Репортажи этой рубрики за последний год), но, в целом, добродушное, в духе: «Чтож, попытки, достойные похвалы». И репортажи были точно более веселые, нежели раздражённые... Полагаю, разумным объяснением сего феномена может быть то, что что-то произошло не так давно (у Алекса с ДипМайнд\Альфастар\менеджерами их\фанатами их (комьюнити), вот и произошёл некий разворот в отношении к предмету и в представлении его зрителям... Просто версия))
@@CtrlAltDel007 Что ж... "что что-то произошло не так давно (у Алекса с ДипМайнд\Альфастар\менеджерами их\фанатами их (комьюнити)" - не думаю. У нас нет доказательств, кроме нашего впечатления, которое мы сами же себе подогрели в ходе обсуждения. Тем более, что в голову дргуму человеку не залезешь.
Мое мнение - все гораздо проще. А именно, очень приятно кичиться тем, что ты играешь/комментишь все еще непобежденную ИИ игру. Сам таким грешил. А тот факт, что Альфа все ближе к победе подспудно его напрягает. Хотя... Тут есть еще момент банального хайпа "человек против машины", который Алекс решил заюзать и о котором @Добрый Дядька
мне еще в самом начале сказал. За что Алекса не стоит винить - конкуренция на Трубе высокая.
Тем более, не стоит забывать, что именно Алекс проделал большую работу по вычислению всех трех агентов Альфы. Например, тому же Lowko, он сам написал с просьбой посмотреть его риплей. Тот комментатор-тьютор известный, но как то на новинку не сильно внимания обратил.
Короче - будем посмотреть. Думаю нас ждет еще много новых и инртересных новостей на эту тему и даже, почти уверен, серьезных изменений в мете и балансе, когда первый раунд тестов закончится и ДипМайнд команда релизнет отчет.
@@CtrlAltDel007 Забыл добавить. Альфа уже некую пищу для ума дал. А именно, что твое макро (четкий дозаказ, отсутствие саплай блоков, чистый билд) важнее других моментов, которые мы считали важными. Например, Альфа почти не разведывает терраном и зергом, но делает это протоссом (хотя может быть у него это просто по ходу получается). В общем, эта машинка, как я уже говорил, поможет нам самим лучше играть в понимать СК2
Спасибо большое за комментирование Александр
Интереснейший выпуск! Спасибо Алекс!))
блин... я вспомнил ту битву ботов с 54 квины и бесконечными мариками)
Очень классное расследование провел Алекс, спасибо :))
Алекс, ты вообще спишь?
Нет, он тоже робот, но другой модификации. :-))
у него нет времени на сон! ))
Юный казахский протос... эта фраза сделала мой день)))
50:30 - "голые королевы здесь ничё не придумают" - в этот момент пробудилась фантазия...)
Здравия!
Алекс,из уважения к тебе ,ставлю лайк не глядя ,т.к. сейчас нет времени,но обязательно посмотрю!
1. Последняя игра ржачная. С подобными троллями сам сталкивался на ладдере, и скажу я, победить их очень трудно, и играть с ними вообще напряжно и даже как-то неприятно. Какое-то унижение чувствуется, типа "он играет какое-то говно, а я не могу это выиграть!!!".
2. В последней игре приключения с запертыми танками наглядно показывают, насколько же механика за терранов сложнее, чем за другие расы. Даже просто играть билд надо в постоянном внимании, чтоб не провтыкать кучу нюансов.
Да-да - тоже сталкивался с таким) Воде делает какую-то чушь, но ничего сделать не могу. Чувствую себя потом ущербом))
Спасибо Алекс за подачу самого актуального нам;)
Огромное спасибо за такие замечательные обзоры! Ни разу не играл в Starcraft 2 (я и первый старкрафт 20 лет проходил) но, благодаря Вашим обзорам эта игра мне нравится всё больше и больше. Спасибо!
Вот так вот, Альфастар, Знай наших!!!
слабых агентов выставляют, чтобы не паниковали кожаные мешки....ждем когда выпустят кракена...
Алекс как всегда радует своим позитивом :3
Тысяча и один лайк этому Butte! Последний матч я просто с улыбкой на лице смотрел)))
Блин, а очень интересно смотреть на такие игры)) Наверное, людям также было интересно наблюдать, когда в шахматы играли компьютеры против людей)
Контент подъехал! Ура!
Смейтесь, смейтесь, неолуддиты. Научно-технический прогресс не остановить!
это всё фикция. Настоящий прогресс куча скоротечнее, и чаще всего не столь популярен в массах.
@naumnek всё связано. Друг мой. Всё вяжется друг на дружку. В изоляции факторов нет.
@naumnek посоветуй хороший фильм, который я ещё не видел - расскажу
@naumnek видел.
Попробуй списком, чтобы время уважать.
Очень не хватает озвучки ск2 в стиле "Адьос, организмы". В матче против Альфастар это создавало бы непередаваемую атмосферу.
Алекс, ты как всегда потрясающ😍👍
Спасибо Алекс)
Алекс возглавит сопротивление кожаных мешков!
Недавно узнал про канал, теперь основная кампания старкрафта на втором месте) столько интересных игр в состязаниях, что смотрю не считая часов)
@@user-vn7cq1bc5p, красава! Больше желчи богу желчи)
А агенты Альфастар сами с собой могут столкнуться? Или что он будет делать с читерами?
Первый вопрос интересный, а второй - да просто тоже что и кожаные мешки с костями наверное.
Игра разве не спрашивает играть с ботами альфастара или нет? Если спрашивает, то на ботоакках просто отказаться и все.
видео через год от Алекса "я признаю свою ошибку - ИИ может учиться" :)
Тысячный лайк) Красота.
С самого начала было понятно, что кроме микро у робота ничего сильного быть не может. :)
Отличный разогрев перед Королем СНГ. Спасибки Алекс. I like these weekends if you understand what I mean ).
Приятно увидеть свой реплей, Алекс)
Свой этой чей? ^^
@@Alex007 сори, Алекс, шутка неудачная)))
@@ConfidenceGold ну ты шутник...
Мог бы ответить, что ты Альфастар..
@@allah7982 не додумался) поэтому я и играю в алмазной)
Почаще Алекс таких видео, поскольку это 50% успеха, остальные 50% это - твое энергичное комментирование, молодец продолжай, все очень круто
" Мы готовы преподать альфастар немного уроков из нашей кожаной меты..." звучит очень страшно)))))))))))
жаль альфа стар кастрировали , ограничели апм , не дают контролить все что есть на карте а лишь то что в поле зрения
@@pitaki да это понятно но все же хотелось бы видеть Альфастар на пределе возможностей а инту я думаю со временем подтянет , надеюсь
@@404Negative во первых способность контролить всех и сразу это не читерство а спецыфика ИИ а во вторых даун тут мап хаком и не пахнет , ты совсем тупой ?
Фишка и цель вообще не в создании непобедимого ИИ, а в имитации искуственным интеллектом разума и мыслительных процессов именно человека во время игры. В этом задача. Т.е. Он должен научиться мыслить и принимать решения как человек, и превзойти человека именно в этом.
Только в чем смысл-то? AS без этих ограничений играет не в тех же условиях что человек. Просто представь, что если бы были соревнования по бегу между людьми и роботом, роботу бы прицепили реактивный двигатель и колесики и заставили так "бежать". Да, робот в таком случае победит, но это был не бег вовсе.
И вообще, о победе компьютера над человеком в компьютерных играх связаных с принятием решений, серьезно можно будет говорить только когда ИИ посадят в коробку с камерой, прицепят манипуляторы, заставят клацать по клавиатуре и елозить мышкой, а инфу получать из камеры а не напрямую из API.
@@user-kt8ej1dw2x контролить всех юнитов это не специфика. это чит. по такой же логике тогда в шахматах специфика ии - это удалить с доски ферзя противника и делать по 2 хода подряд вместо одного. старкрафт - это игра. и как у любой игры, у него есть правила. если ты не соблюдаешь эти правила, значит ты вообще не играешь в эту игру, а делаешь какую-то хуйню. правила в старкрафте - это использовать одну мышку. не иметь видимости в туман войны. не иметь видимости за пределы экрана, итд. вот если бы искуственный интеллект делал по 50 кликов в минуту и не умел бы смотреть за пределы вижна, и при этом побеждал игроков уровня Серрала, то это была бы настоящая революция в искуственном ИНТЕЛЛЕКТЕ. ИНТЕЛЛЕКТЕ блядь. слово такое знаешь блядь ? ИНТЕЛЛЕКТ нахуй.
Выпуск огонь не хуже предыдущего :))))) Вывод такой - на армию терминаторов надо отправлять призывников из стройбата :))))
Теперь я понял, чем занимались игроки в Destiny 2 в главе "Проклятье Осириса" - скармливали ИИ вексов испорченные симуляции, чтобы он тоже (условно) криво ставил стенки. ;)
Мне видео понравилось особенно бой с упаковкой где после долгой и напряжённой игры человек все таки победил ИИ
А так показательно , когда сеть проходит трек на машинках...советую, там много итераций, но в конце трек проходит идеально
Помню много лет назад, когда открыто начали демонстрировать военных боевых роботов. Такие танчики на пульте упраления - может помните? Под одним из видео был комментарий с которого я поорал "...И тут я подхожу с боку и переворачиваю его..." ) Вот видео напомнило тот комментарий)
Можете предоставить ссылку на скачивание реплея Awers|Alphastar? Уж больно билд понравился, хочу изучить.
Пока у людей есть такие командиры, можно не бояться восстания машин =)
Алекс, спасибо за видосики, а главное за разбор.
ИМХО, сейчас роботам не хватает нескольких вещей:
1. выбора состава армии исходя из состава армии противника и его построек. Причем тут надо учитывать, что люди могут и обманывать или пугать.
2. видимо у роботов нет механизма анализа ситуации на карте, так как это сложно из-за множества факторов в игре, а так же из-за того, что ситуация может очень быстро измениться. Долгосрочная аналитика так же не работает: роботы не меняют (или делают это медленно) состав армии в зависимости от противника.
3. робот принимает ровно одно "правильное" решение и выполняет его, если бы была возможность реализовать п2, то можно (и нужно) использовать данные нескольких нейросетей (агентов), которые предлагают действия, и по оценке их решения выполнять конечное действие. Т.е "шахматный" подход: "оценка-ход"-повторить тут уже не пойдет. Причем важно понимать, что каждая из N нейросетей "советчиков" не должна "наказываться" за свое решение, если оно не правильное/не выбрано как результирующее действие. В идеале вообще обратная связь должна обучать опыт частично, а лучше fork-ать сеть целиком и обучать опыт у fork-а, создавая еще одну нейросеть-советчик. Но это реально тяжко будет по вычислительным затратам.
4. так как сейчас сложно понять как в нейросети кодируется определенное обучение (реакция на событие), то сложно и зафиксировать этот навык (банально не понятно какие цифры в каких клетках матрицы на что влияют). А вводить жесткие правила не вариант, так как противник может и "пугать", или банально передумать.
Мне вот так кажется, что сейчас игра робота выглядит как нарезка действий из "опыта" других партий, исходя из некой оценке на очень коротком участке игры. Машина не в состоянии сейчас придумать что-то новое, и это главная проблема для ИИ.
Как то так.
Алекс как всегда Бесподобно!!!!!!!!!!!!!!!!!
Упаковка красавчик, красивый матч!
"Ставит очень странный 6 нексус, такое ощущение, что эта локация в бане у Альфастар" 😂😂😂😂
Главное усовершенствование, которое было сделано - у Альфастар теперь очень низкий АПМ, и это реально круто. Сравните с другими ботами, у которых по 100 тыс АПМ.
Конечно, это сказалось на качестве игры. Зато теперь можно играть на ладдере - с АПМ 100К на ладдере играть невозможно чисто технически.
Еееее! Кожаные мешки впереед!
Не факт, что ладдерные агенты альфы используют 100% его возможностей. По любому они сейчас просто учатся и нарабатывают какие-то тактики. Когда дойдёт дело до серьёзных матчей, то все полученные знания аккумулируются в один мегамозг и тогда... Надеюсь он хотя бы придумает как вывести танки из западни с факторками. Ладно, наверное ему ещё пару тройку лет предстоит учиться и только потом он нас всех удивит. Хотя то, что ИИ в будущем превзойдёт человека почти по всем фронтам уже достаточно очевидно.
Последняя игра - просто феерична... Сидел и охреневал!
Даже проскочила мысль вернуться в Старик(лет 10-12 не играл...) :)))
Алекс - это Джон Коннор нашего времени)
И снова от Аверса проезд гилеонов с адским пламенем ,но Альфастар(протос) с помощью гелионов идеально отбивается
Надеюсь Алекс попадётся на Альфастар в своих играх. И надеюсь нам покажет свои игру/игры против данного ИИ. Мне очень интересно.
Приятно слышать, что кожаный мешок что-то может.
Подскажите название/линк на музыку с первой минуты ролика 0:40 - 1:00 . Никак не найду. Одни только WoL композиции тянут на 5.5 часов.
С боя между Alphastar и Butte смеялся в голос )) нет статистики - нет победы нейросети ))
Кстати вычисление Deepmind по признаку дикого доконцагеймерства выглядит достаточно простым
отлично играешь
Оппа ,щас заценим
Готов поспорить, что Алекс отправит своего сына в прошлое, чтобы спасти всех от угрозы AphaStar, убив вест офис DeepMind.
"Упаковка" - новая кликуха из "Не грози южному централу"?
Алекс стоит на страже человечества, против Скайнет.
ураааааа! новый видос!
Насколько я понимаю, для ладдера альфа стар урезали до уровня стандартных людей. Если бы они играли на полную, то рвали бы любой кожанный мешок.
Никогда бы не подумал, что игра против ИИ будет так горячо обсуждаться. Сделай видос против crazy CPU broodwar на карте lost temple. Там тот ещё альфастар был, и общался и харасил в 15 направлений)))
Ставь Лайк если ждёшь встречи
Агента Альфа стар и Агента 007 :)
28:35
Я думаю, можно штук 50 скинуть, ибо он не признаёт поражение до последнего.
Знакомые игроки 💕💕
Панчлайн из крутых видео.
AlfaStar zerg vs DeeDen, алфастар просто красавчик)
Alphastar 2019:
*побеждает серрала*
До меня наконец дошло
Мы забрали у ИИ то, что не могут люди, например, ультра быстрое микро. И мы хотим видеть новые стратегии, придуманные этой нейросетью, но.....
Его баркод красный, его пилон классный, его Форжа прекрасна
йоу
Я отсмотрел почти все матч-апы alphastar, и принимая во внимание то, как alphazero играл в шахматы (незеркальное материальное равновесие), и насколько "бездушно", а лучше сказать "хладнокровно" проводит игры, к примеру, насколько часто alphastar "не реагирует" на появление чего-то у противника. Я думаю, что агент просто просчитывает, что с текущим уровнем добычи ресурсов и продакшена "собак", противник просто их не успеет убить батонами раньше, чем собаки сгрызут "нексус и всех пробок". Идея в том, что alphastar, кроме "слепого копирования" еще и принимает решения, совершенно нелогичные с человеческой точки зрения, но весьма эффективные с точки зрения нанесения максимального урона противнику за какое-то количество ресурсов.
Да, не везде, конечно, где-то alphastar вообще терялся, как против террана, от которого потерпел поражение, видимо, мало матч-апов было против настолько мехтеррана. Но я уверен, что если еще 10-20-100 раз alphastar сыграет такой матч-ап, то он "найдет", как такое выигрывать.
Ну и микро у него просто нереальное, даже при условии, что микро сильно нерфанули относительно первых матч апов, где агент выделял ровно столько юнитов, чтобы уничтожать юнит врага за 1 выстрел )
Как это развития ИИ нету? Достаточно сравнить с тем, что было 5 лет назад - ничего. Развитие есть и ещё какое. С нуля, полного нуля, нейросеть научилась играть, поняла основные правила игры, цели игры, обыгрывает половину игроков (не надо брать в расчёт только профи, игроки ниже тоже люди и тоже игроки). Я под впечатлением, учитывая, что это не какой-то бот с прописанными людьми скриптами, а полное самообучение и анализ механическими мозгами происходящего. Дай ему больше материала с практикой и результаты могут повыситься.
Более того, лично я впечатлен тем, что бот научился:
Играть на разных картах
Играть на разных матчапах (с одного увеличение до 6, это впечатляет)
Перелетать зданиями на пристройки
Перестраиваться под противника
Даже то, что существует сейчас на порядок, а то и несколько, сложнее чем ИИ играющий в шахматы
Да, а потом вообще сделать АльфаСтар Зеро, как в ГО. Просто обучать на игре с большой неполнотой информации очень трудно.
А какой смысл сравнивать нейросеть, которая наиграла больше чем все посмотревшие это видео и обычных игроков? Честно ли сопоставлять кого-то(или что-то) уделившего чему-то больше 10к часов и 100 часам? Но даже если и сравнивать- результаты крайне не убедительны.
@@user-dx1zq2zb7q на турнирах тоже происходит сравнение игроков. У реальных игроков тоже разный наигрыш, с разными по силе соперниками, разные биологические и психологические возможности. Однако побеждает сильнейший без скидок на различия.
@@Rayvenor наигрыш не отличается в годы реального времени. Все остальное глупость
Добрый вечер, Алекс, как всегда качественно. Вопрос про "Упаквоку". Может, все же - "Упакошка", типа Убивашки, но упокаивает? Но я не настаиваю! 🍻
Хм, до следующего патча.
Алекс, а как ты находиш реплэи?
Алекс, в игре с DeeDan билд AlphaStar - это просто плохо исполненный контрбилд к батлкрузерам. Тайминговая атака на террана, который просто не может защититься при помощи начальных батлов