DeepMind ШОКИРУЕТ игроков в Старкрафт: Разгром прогеймеров
Вставка
- Опубліковано 24 січ 2019
- Расписание трансляций и подписка на стримы: clever.press/streams
DeepMind ШОКИРУЕТ игроков в StarCraft II: Разгром прогеймеров, AlphaStar 10 - 1 Liquid'TLO, Liquid'MaNa
Больше подробностей о том, как работает Deepmind: deepmind.com/blog/alphastar-m...
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
В следующем видео, посвященном DeepMind, мы будем разбирать игры AlphaStar от первого лица! Задавайте свои вопросы по игре бота и делитесь впечатлениями, мы обязательно затронем все наиболее интересные вам темы при анализе игр.
А когда будут следующие игры?
Почему он не контролит по одному юниту по всей карте, и не мансит от атак соперников пересадками юнитов из призмы.
Круто,НО когда ты все успеваешь??Тебе же завтра ЛАн финал играть !!??
@@user-nw1mk8tc5j Я же, со своей стороны, приветствую наших новых механических повелителей.
О боже!!! Про игроки - боты низшей категории, что их обыгрывают другие более развитые боты! :)
Мечтает ли DeepMind об электрозерлингах.
@@SaLaGaDH да ладно ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D1%87%D1%82%D0%B0%D1%8E%D1%82_%D0%BB%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B4%D1%80%D0%BE%D0%B8%D0%B4%D1%8B_%D0%BE%D0%B1_%D1%8D%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BE%D0%B2%D1%86%D0%B0%D1%85%3F
@@SaLaGaDH общепринятый вариант всё таки как раз "мечтают"
@@SaLaGaDH По смыслу как раз "мечтают" больше подходит, т.к. овцы людям не снятся, они их ПРЕДСТАВЛЯЮТ, ГРЕЗЯТ ими перед сном. Так что, именно "мечтают" тут и подходит.
"Снятся, мечтают" - спутники, роботы Boston Dynamics и Alpha Star и человечеству уже ни о чём мечтать не придётся =)
Либо я тупой ,либо я ,что-то не понимаю?
дело в том, что 11-й матч не только проводился с ботом, использовавшим интерфейс окна, но ещё и обучался этот бот всего неделю, то есть находился на уровне ботов, игравших с TLO. Ману со счетом 5:0 обыграли боты, обучавшиеся две недели. так что последний матч был показан просто ради фана и для демонстрации того, что с окном боты тоже умеют играть. вероятно, "доученный" бот и с окном так же легко справится с Маной. с нетерпением жду шоу матчей всемирного масштаба с ботами, обученными под актуальную версию sc2 с использованием всех карт, всех матчапов и с использованием окна :) в какое время мы живем, даже не верится! :)
Твоих ожиданий не будет, так как ИИ - это фикция. :D
Следующий этап: Создание ИИ-комментатора Старкрафта. Как тебе такое, Илон... В смысле, Алекс007?
Все, аналитика Алекса потерпела крах. Стенка не нужна, вторая база тоже, фотонки рулят, а масс дисрапторы имба :)
На старом балансе
C точностью и скоростью ИИ.
@@rlklmrlklm825 что-то мне подсказывает что и на новом балансе в руках компа дисрапторы будут имбой. Если комп за теранов научится танки перераскладывать быстро и грамотно... ууу
@@msvru скоростью 270 среднего апм?
Да, и Алекс, набирай аналитику по ИИ, возможно твои знания будут спасательны для человечества!
алекс конор 007
Зря ты попалил Алекса. За ним уже послали
@@Li-uh4dq на вар призме? Надеюсь алекс построит пару викингов и тора
Это сейчас кажется шуткой. На самом деле стремная тема. Чересчур быстро прогресс скачет. Вполне вероятно вирусы смогут настолько эволюционировать, что станут реальной проблемой и жить независимо от их разработчиков и творить полный рандом неосмысленный и не поддающийся прогнозам
@@alexazard почемуж рандом. По идее будут поступать супер логично
Ура!
Специально не смотрел повтор презентации!
Хотелось посмотреть именно ваш обзор и реакцию на этот ИИ :)
Спасибо огромное за профессиональную работу, я смотрел игры лайв на Ютубе, пересматривал пару реплеев, читал треды на двачах, но именно Вам удалось полностью расписать весь расклад так, что я смог сказать себе: я знаю о произошедшем всё. Как всегда, высочайший уровень исполнения комментария: эмоции, скилл, харизма - всё уровня праймтайм мейнстрим!
Я прямо ждал твоего видео после вчерашней трансляции. Сейчас буду смотреть с нетерпением!
Много комментариев о том что это всего-лишь один мачап пвп и о том что бот играет намного слабее чем хотелось бы. Попробую внести ясность в эту ситуацию. НС AlphaZero тех же DeepMind которая стала известна благодаря обигрыванию многих шахматных движков несмотря на все прелести самообучения все-же частично использовала метод подсчета вариантов и оценки возможных позиций. В отличии от шахмат возможные позиции в старкрафте посчитать невозможно в принципе, поэтому ИИ принимает решение исходя не из грубой оценки вариантов, а применяя стратегические приемы. ИИ не просто считает, он анализирует происходящее, запоминает информацию и обрабатывает ее, что являеться огромнейшей революцией в мире ИИ в целом
По поводу наблюдения за картой. Насколько я почитал в официальном тексте посвященном AlphaStar ИИ не "видит" карту все время. Из-за размера карты нет возможности "видеть " все. Поэтому ИИ время от времени делает запрос на считывание информации с конкретной области карты. У нас это и есть камерой от первого лица. ИИ сам определяет, какую именно область он хочет "посмотреть" и насколько часто запросы на "просмотр " ему отправлять. Читерского видения всей карты у ИИ нету
Примерно такая же ситуация в игре Го. Там так же просчитывать позиции по формальным критериям нет смысла. Нужно мыслить стратегически. И нейросетка там тоже выиграла у человека-профи.
ошибаешься! просчитать можно все что хочешь! на то это и машина! Но это уже будут вероятности...Там же сказали, что она может влоть до предсказания победы на той или иной стадии игры.............
Я не верю, что эта машина потянет серрала, ютермала и так далее
Такая же нейронная сеть, как и везде. Просто большие вычислительные мощности плюс грамотные алгоритмы обучения.
О ну наконец-то, что-то интересное! Восстание машин уже близко.
ALPHA STAR, когда ты начнешь стримить свои игры на ладдере?
Приветствую вас, кожаные ублюдки, на моем стриме. Сначала, как обычно, раскатаем за часик пару сотню кожаных лохов с ладдера. А после пойдем брать WCS за 30 минут 0 секунд 0 децисекунд.... 0 фемтосекунд 0 аттосекунд, ну а дальше кожаные дебилы не умеют считать.
_Ждем-ждем XD_
@@bright7617 "... и не забудьте поставить лайк, четырех-с-половиной конечностные придурки, а не то я взломаю ваши Google-аккаунты и сам это сделаю."
и комментировать))
А вдруг окажется баба? Да ещё и красивая и с сиськами)
Скорее всего проект свернут, как и альфаГо и переключатся на RTS IRL, о которой мечтают военные. Через пару лет мы, Иван, будем с калашниковым в руках и самокруткой в зубах отбиваться от их скайнета. Правительство уедет на кто в Лондон, кто в Нью-Йорк, Путин к своим внукам в Голландию, а пан Бастыркин - в Чехию.
"Кожаный мешок" - из уст Алекса, я ржал как конь :)))))
привет Алекс! настали времена - что мне твои ролики кидают знакомые люди. Твои комментарии всегда были ориентиром, к которому нужно стремится всем кастерам/стримерам. спасибо за то, что всё еще в строю
Спасибо, Тари! Рад видеть и читать, как и всех с ск2тв :)
Тоже рад видеть Тари.
Тари, ты своё весной отвоюешь ещё :)
Тари, делай X-ray ! А чё подписоты так мало, с 2010 года стримишь вроде
Долго тебя ждать не пришлось, спасибо за оперативность!
AlphaStar такой в конце - "Подать мне корейцев!"
С шахматами была похожая ситуация. Deep mind создала ИИ "Alpha Zero". Он обыграл предыдущего чемпиона "Stockfish 8" через три часа, после того, как научился играть в шахматы.
он даже с меньшим контроллем времени его разрывал
Стокфиш это целая платформа, а не только ИИ. Со своей задачей он справляется - а именно с аналитикой и просчетом любой игры(реплея), а сам игровой ИИ там второстепенен.
Условия были не равными тепличными под AZ, но история про это умалчивает. Так жэ и тут такое ощущения, что у Dm играл в тепличных условиях.
@@stanislavmtrnce7201 на то нейронка и нейронка, что как научишь, так и получишь
ЕМНИП, stockfish проводил ту игру без дебютовых баз, а это достаточно много.
Просьба в дальнейшем не ускорять видео. Сложно смотреть.
Хорошо, что есть обзор от тебя, спасибо.
Огромное спасибо за рубрику, смотрю с удовольствием))
Фраза про игроков-любителей из алмазной лиги заставила меня плакать
Пробуждение неизбежно а я 3800 профессиональный терран 😎
сложно любить старкрафт и не иметь 5 к
Я всем здесь присутствующим открою страшную тайну. Профессионалами называются только те, у кого ОСНОВНОЙ заработок связан именно с их игровой/спортивной и тд деятельностью. В остальных случаях - любители и не более. От силы - серьезный спортсмен, но не профессионал.
А у меня воразун круто прокачена ! И я про !) мой ммр 4000)
Невежество во всей красе.
А как по-другому ты опишешь профессиональную деятельность, учитывая, что данное выражение идет от слова "профессия", которое само по себе и подразумевает доход какого-либо характера?
С APM не согласен, да бот выдавал в среднем 350 apm, но в критические моменты например схватки войск он доводил до 2000apm а именно в этот момент и решает, потому что чтобы строиться и развивать экономику хватает и 200-т apm, а вот когда начинатся жара тогда и решает apm, если у игрока он был 500 он и в критические моменты 500 а вот у бота в эти моменты все на мази. Это знаете, человек боксирует в паре, но когда начинает проигрывать достает дубину бьет противника, а потом опять начинает боксировать руками.
эти 500 у человека это ещё не эффективный АПМ, много мискликов и лишних кликов, а вот у бота эти 2000 АПМ все клики эффективные
просто офигеть, не ожидал от нейронных сетей такого прогресса, Алекс ждем еще видео в таком же формате!
Спасибо очень интересно. Хороший формат коментаторства выбрал Алекс, отдельное спасибо.
Ну теперь я спокоен. Нас выпилят ИИ. Красиво и с высоким APM.
Обалденно, очень интересно было за этим следить, верно ли я понял, что наконец этот бот реализован на нейронных сетях? (Сказано было, что он сначала копировал тактики, потом адаптировал и видоизменял их)
И Алекс, не против ли ты, если я использую кадры из этого твоего видео в своем на одном из моих каналов? Хочу рассказать об этом событии. Ссылочку оставлю, естессна.
Винди, ты тут откуда?
Не против, конечно
как узнаешь, отпишись здесь, пожалуйста, тоже очень интересно
да, правильно. DeepMind специализируется на нейронных сетях и логично предположить что этот бот тоже был реализован на них.
Они же дочка гугла, у них есть ресурсы для такого рода дел.
@@Physicist_21 всё довольно легко, как я понял ии реализован на сверточных нейронных сетях, обучается в режими реального времени, играет против таких же как он по силе агентов, запоминает действия соперника и адаптируется, то есть это совсем иное как "ИИ" из прошлых роликов, то были не ИИ, а обычный набор условий if else else if , то есть там всё зависили от того что сделает соперник, if хпсталкеров < 10% значит мы блинкаемся назад, думаю ты понял. А Deepmind создали конкретный ИИ
Ждал обзора от тебя на эту тему, спасибо!
Только наткнулся про это в новостях, побежал сюда на канал просить Алекса, чтобы сделал про это видео. А видео уже здесь. Спасибо! ))
Сегодня Шоутайм на стриме в PvP, так же как этот бот, перестраивал рабов на мейне и задерживал второй нексус. На мой взгляд, кстати, это один из самых важных моментов на презентации. Мне давно уже кажется, что билдам в SC2 не хватает математического обоснования из-за слишком большого числа переменных. И тут приходит АльфаСтар и с учётом всех погрешностей играет три гейта в двойной старгейт и делает 21 раба на мейне. А ведь никто из прогеймеров, думаю, не выводил реальной формулы экономики в ранней игре. Просто подумайте, насколько ИИ может изменить подход к старкрафту, если он способен технически доказать свою правоту. В SC2, в отличие от шахмат, много практики и почти нет теории, и умный бот может дать огромную почву для размышлений на тему "а так ли хорошо то, что принято считать стандартом". Just play like AlphaStar.
насколько я помню, во времена вола при начале игры в подсказках сами близы рекомендовали отправлять по 3 раба на газ и на каждый минеральный кристалл, а это по 24 раба на минералах. да, тогда был запас ресурсов в кристаллах больше, но тем не менее, дистанция до кристалла и скорость перемещения рабочих не менялась. так что в этом явно есть смысл)
перестраиванием рабочих еще вайт-ра занимался, встает 3 база и сразу 22 раба качают, я этим тоже пользуюсь)
@@user-ky7ew8bs7p, исключения всегда есть, но с точки зрения профессионалов такие люди до недавнего были извращенцами. К тому же, AI не перестраивал рабов на КАЖДОЙ базе, он делал это только в самом начале перед переходом на натурал, а потом переводил их.
Помнится мне, у Алекса была занимательная книжка "Математика победы". Конечно она уже морально устарела, но по прежнему представляет интерес. А по поводу бота - тут нет четкого мат обоснования. Он действует примерно. Как и человек. Возможно с позиции недоступного человеку опыта, но все-таки на вскидку.
@@MathOfFreedom, по поводу книжки - видел её давно, но, насколько помню, там не было математики собственно билдов. Насчёт бота - думаю, он всё же действует точнее. Если разные боты с разным опытом пришли к одному и тому же выводу насчёт насыщения минералов, значит, они физически увидели, что в N% случаев к такой-то минуте игры это даёт больший прирост экономики при минимальных\отсутствующих потерях по армии. Если бы бот совсем не считал цифры, то никак не мог бы эволюционировать.
Ну что, кожанные мешки. Вы готовы к апокалипсису? :)
И по поводу нечеловеческого АПМ и атаки с разных сторон - я помню ещё в первом брудваре когда Корейские про-геймеры открыли новый уровень Старкрафта - все тоже дивились, как можно так играть - нападать с разных сторон, с одной - атака маринерами - с другой дропшим на мэйн. Привыкайте и учитесь играть лучше )
Спасибо за проделанную работу Алекс!
Браво. Спасибо за детальный разбор игр.
Сначала роботы захватят Старкрафт, а потом создадут себе роботов комментаторов...
Но я надеюсь, что они не заменят мне тебя Алекс, смотреть игры с твоим комментированием действительно приятно.
Белковые не нужны. АльфаАлекс уже на подходе.
10010101110 всем роболюбителям старкрафта!
@@karmamaker3378 На самом деле Алекс и есть ИИ иначе как объяснить что он тащит про игроков используя рандом рассу, а игры он анализирует для саморазвития. Я отвечаю скоро он свергнет корейцев :)
Алекс скоро будет работать игровым комментатором у Альфа Стар. За еду
@@Uni-Coder Как программист скажу альфа стар очень хороший бот(и те кто его сделали бесспорно гении)но работает он все же как бот из рубрики Алекса. Просто суть в чем, у нас здесь пвп и боту нужно работать по той же схеме что и боты в рубрике ии старкравт, ведь по сути их отличие от этого бота только в количестве апм.(вообще у меня есть версия за которою все на меня накинутся по поводу дипмаинд, но она все бы объяснила)
*То чувство, когда смотрел в прямом эфире до 12 вечера*
Ой, да ладно, зато потом будет что внукам рассказать: "Я видел в прямом эфире как презентацию AlphaStar"
Ха, смотрел из Сибири в прямом эфире до 4 утра :)
Что в прямом эфире? Матчи в декабре были выграны
Спасибо, Алексей, очень интересно.
О, спасибо за оперативные разъяснения. Как раз видел эту новость и ждал комментариев лично от тебя :)
Хочется оставить комментарий не по поводу интереснейших игр ИИ против людей - тут нужно переварить увиденное, а про то, что это великолепный контент на твоем канале Алекс! Если просто взглянуть, какое бурное обсуждение идет в комментариях, становится понятно, что ролик действительно зацепил людей. Это интересно, необычно, круто, это то, что можно горяче обсуждать! Продолжай в том же духе! Не хочется скатываться до пафоса, но это действительно очень классный контент, который порой выходит за рамки просто старкрафта, просто развлечений и просто компьютерных игр. Надеюсь, что увидим игру рандомного ютюбера против машин. Наверняка, у тебя родилось парочка идей и стратегий на этот счет. Прогеймеры все-таки играют как прогеймереы. Хочется увидится более нестандартный подход!
Сначала лойс, потом смотреть))) Кофе уже налит)))
я думал это я закомментил, и забыл
Давай больше КРУТЫХ ИИ!!! Охереный контент. Завораживает
я вообще далек от стар-крафта, но блин, с таким комментатором оч интересно смотреть) зачет
Готовимся к орде хлебушков на ладдере с "новыми возможностями"(онлайн-шахматисты меня поймут)
Я мимокрокодил на этом канале, а вот шахматами занимаюсь довольно плотно.
Может, моё субъективное мнение, но я не представляю, как читерить в стракрафте с помощью бота.
@@ivanharitonov2566 Посмотри у Алекса на канале последнее видео про наказание читеров. Там хорошо видно применение автосплита, т.е. скрипта, который заставляет юнитов разбегаться при атаке по площадям. Скрипты там топорные вестимо. Но что если допилить их...
С чего бы это? Вот есть давно AlphaZero и AlphaGo - попробуйте их скачать, чтобы поиграть с их помощью в интернете. Вас ждет разочарование - их нет в открытом доступе, хотя они готовы полностью и уже весьма давно. Также будет и с AlphaStar, его просто не будет в открытом доступе.
С ИИ геймеры как и топовые шахматисты могут тренироваться и разрабатывать новые стратегии и новинки в игре
@@alexkim1486 это только в том случае если разработчики DeepMind выложат AlphaStar в открытый доступ так чтобы с ним каждый мог поиграть, но по опыту предыдущих разработок DeepMind - это случится вряд ли. Так например AlphaGo и AlphaZero играющих соответственно в Го и Шахматы до сих пор нет в открытом доступе, хотя они давно уже готовы.
у ИИ был зафиксирован средний АПМ на уровне 277, + обзор карты у него был органичен экраном как и у игрока. Но надо признать в пики микроконтроля ИИ выдавал под 800 апм. Да и если вам будет интересно бот наиграл 200 лет чистого времени в СК2.
@@icedeath310 Он может играть много тысяч партий одновременно, поэтому чистое время может быть куда больше.
Благодарим за видео! Очень познавательно
Буквально сегодня читал статью на Хабре про данные события, а тут уже реплеи есть. Спасибо за видео, было крайне интересно.
Немного странно что это все еще достижение. Чисто технически компьютер должен легко разбирать человека по мультитаску. Грубо говоря что мещает послать ораклов не кучей а одновременно на все базы и тут же атаковать основной армией, и еще 10 блинк сталкеров на каждом углу, которые человек никогда в жизни по одному не догонит. Выглядит как будто у бота есть специальное ограничение на мультитаск, чтобы оставить людям хоть какой то шанс.
Иван Игревский видимо он использует минимально нужный апм для победы. И когда уже припекало он поднимал свыше 1000.
Ну да, там в комментариях ниже писали что есть какие-то искусственные ограничения по «обзору» и пр. Было бы интересно ухнать точно какие они были
@@user-km8mn1ii3m Без ограничений он бы мог микрить значительно лучше. Но в этом случае это было бы неинтересно. Задача именно выиграть человека с максимально равными условиями за счет тактики.
факт!
Очень хочется почитать комментарий программиста, который ботов писал. Прошу прощения, забыл как вас зовут. Друзья, лайкните плз, что бы коммент чуть поднялся.
комментарии программистов есть на канале оф канале deepmind. правда на английском языке.
@@abv21 он про создателя зергбота который рашил плетками
@@FoRVidEGG ua-cam.com/video/cUTMhmVh1qs/v-deo.html я про оригинал видео от deepmind где был представлен это ИИ а не про видео алекса.
это не бот и его никто не ''писал"
идеальный контроль(безошибочность действий ) возможность чудовищного разгона апм,(что мешает с помощью опсов видеть всю карту быстро переключаясь?) быстрое обучение,возможность передавать накопленные тактики мгновенно, абсолютная память, скорость обработки больших объемов данных- это то, что позволит побеждать большую часть "игроков". На стороне человека креатив, а вот хватит ли этого покажет время.. Спасибо за видео! очень впечатляет.
Вот так хочешь успокоить свои чувства и открываешь видео Алексея - вот кто спасает, спасибо тебе! Ты снимаешь любое напряжение и душевную тяжесть!
Думал, что прийдётся долго ждать игру от первого лица ии, но обрадовался, увидев её уже в списке и прямо сейчас запускаю её, чтобы понаблюдать не только игру, но и реакцию самого автора.
31:30 - 32:05 , ещё на стриме был поражён тем, как бот фактически более слабой качественно армией с помощью моносталкеров просто уничтожил человека контролем. Асинхронные атаки с трёх сторон с фокусом нужных юнитов. Зажатый, мана просто в секунды потерял войско, будучи уничтожен этими тремя группами.
Фантастическое исполнение от Бота!
У вас ошибка,,,, От Бога.
Старкрафт не сбалансирован для бота. Поэтому бот может абузить имбы, которые не может абузить человек. Поэтому написание бота для СК2 - это поиск имбаланса и програмирование абуза этого имбаланса. Именно поэтому игры ботов будут не интересны, когда они достигнут определенного уровня. Просто потому что они будут обыгрывать людей в микро.
@@akotchnev Согласен, прелесть в старкравте даже с ограничениями обходить тактикой. А боты играют без ограничений
@@akotchnev даёшь миру пошаговый старкрафт с автопросчетом битв)
@@akotchnev Игры ботов будут интересны, так как можно искусственно ограничить бота. Ограничить его апм, микро и скорость реакции. И тогда боты будут обыгрыть людей чистой тактикой. Мы сами решаем какие возможности дать ии.
Alex, берегись. Скоро появится бот - комментатор. Вот он может и в старик переиграть, и одновременно комментить 100 других матчей
Ждал это видео.
Спасибо! Лайк за оперативность, прекрасно!
Такое ощущение ,что это не ИИ а реальный человек играет.
я думаю мы тут поименно знаем тех, кто играет круче манны. Это определенно ИИ был.
Ага, особенно когда три группы сталкеров с трех разных сторон нападают и все супер микрятся - прям реально человек
потому что все раннее в этой рубрики не были ИИ , а лишь набор скриптов , это же первый и настоящий ИИ без гмо , только нейронные сети , сделано с любовью
@@PavelAveryanov Neeb TY Scarlett Nerchio ....список длинный ,продолжать ?
@@user-tu3dp1ss5x тивай или скарлет протосы? в суть вопроса вникаешь или лишь бы что написать?
дальше имена закончились?
Хотелось бы отметить, что у Бота был ограничен как APM, так и поле зрения камеры, типо как у реальных людей. Для повышения честности, так сказать.
Кстати, кажется, что в микро бот хуже, чем виденные ранее боты в рубрике "игры разума"
@@ZuberG Да. Именно это я и имел в виду под "поле зрения камеры".
Поле зрения было ограничено только в последнем матче, где победил Мана
В остальных матчах его поле зрения было на всю видимую область
Георгий Чамор в ситуациях с контролем призмой бот показал, что его контроль лучше. Все что могли те боты это условно отблинкивать сталкера назад когда у него лоу хп. Они не способны на сложное микро. Те боты не смогли бы расконтролить ту ситуацию против Маны когда у них с ботом были идентичные билды и равное количество сталкеров. Те боты могли делать лишь примитивные микро приемы(но идеально) способности этого куда выше
У бота было 600 апм, у игроков, если вычесть лишние клики, сколько выйдет, 200?
Алекс удивительно что я узнал о победе робота не от тебя а от игровых новостей
0:00 оо привет, 1:40 пока 🤣 не хочу, не верю😂
насчёт последнего боя - это всего лишь тактика, против которой Альфастар не обучен ещё был играть. Ещё пару сотен или тысяч таких боев, и такие страты ИИ будет контрить. Тут нечего говорить о торжестве человека, надо понимать то, как обучается ИИ в принципе.
Для последнего боя использовалась нейросеть обучающаяся в 2 раза меньше и с отсутствие общей карты, поэтому она просто в среднем слабее. Дайте ей хотя бы месяц обучения и ее вероятно будет невозможно выиграть человеком.
Шикарный контент, без твоего комментирования - ничто.
There was principal trick from DeepMind team: these games were playing by Different AlphaStar agents! That's why their behavior were so different. Also TLO and MaNa were thinking that they play against one opponent.
Этого стоило ожидать.
Смешно читать комментарии из серии бот читер) Если проложить аналогию - это как если бы ребёнок которому месяц от роду начал бы ездить на велосипеде, а комментаторы начали бы кричать что он читер, по тому что у него были дополнительные колёса на велосипеде). То есть вас вообще не впечатляет тот факт что бот за 1 месяц обучился сложно игре на уровне профессионала?! Да с некоторыми бонусами но за 1 месяц! Если бы вам дали преимущество сопоставимое с преимуществом от миникарты вы бы смогли выиграть профессионала за месяц?! Или дать такое же или больше преимущество другому боту он смог бы победить?!
В целом надо смотреть на перспективу если он этому научился за месяц то чему бот сможет научатся за год? Смысл этого обучения в том чтобы выполнять сложные алгоритмы на уровне человека и лучше. Потом с таким же феноменальным успехом ИИ обучат ещё одной стратегии реального времени управлять автомобилем, что по сложности следующий уровень из-за больше количества переменных, но принцип обучения может быть применён такой же. Задач которые можно реализовать таким образом огромное количество и это большой шаг на пути автоматизации процессов которые для человека опасные, скучные, грязные. Возможен вариант замены человека если ИИ будет гораздо эффективнее в конкретном процессе, например управление доменной печью ИИ уже делает лучше человека.
p.s. Смотрел презентацию в оригинале там интереснее за счёт комментариев разработчиков(но только для тех кто понимает как это работает). Если смотреть с точки зрения обычного человека АЛЕКС ЛУЧШИЙ комментатор которого я слышал) Посмотрел вроде те же игры сразу же после оригинальной презентации и ощущение как посмотрел другие игры которые были гораздо интереснее)
>>В целом надо смотреть на перспективу если он этому научился за месяц то чему бот сможет научатся за год?
Те же самые агенты, которые играли матчи, скорее всего уже достигли пика своего скила играя между собой. Большого смысла их выпускать раньше времени не было, если бы показатели продолжали улучшаться после 14 дней и ММР по их внутренним измерениям продолжал расти в лиге ИИ. Никто же не торопит.
Дальше только разрабатывать новых агентов, выдавать им нейронные сеточки побольше и придумывать новые способы обучения, чтобы добавлять в лигу ИИ и друг друга тренировать. Уже от разработчиков зависит, что будет через год.
Понимаете, то, что представлено на видео - совсем не лекарство от рака. Принципы, благодаря которым действует АльфаСтар, более-менее озвучивались и проговаривались в режиме "а как это может выглядеть"... ну, примерно где-то плюс-минус в 1987 году. Причём речь идёт не о том, что в условном 1986 году "ничего не было", а потом сел один человек и придумал.
Просто в это время идея о том, чтобы соединить алгоритм оценки, "многослойную картинку" и перебор решений через псевдонейроузлы, получила широкое распространение. В некотором роде - вошла в моду, правда, больше среди специалистов (в основном, математиков от "биологических" отраслей).
Тогда же вспомнили научные работы и 1969 года, и 1952, и довольно любопытные исследования для широкополосных радаров времен Второй Мировой войны(которые, опять же, никуда не девались, а просто (насколько я могу судить, конечно же) не успели войти в разработку и выйти на финансирование ДО ТОГО, как война банально закончилась).
Собственно, примерно в этот момент, в 1987 году, как сейчас сказали бы, на волне хайпа, поднимается и проговаривается проекты умного города, умного дома, распределенной работы точек связи для координации (потенциально) беспилотных устройств. Единственное принципиальное отличие от сегодняшнего дня с точки зрения научного проекта - в то время считалось, что человечество в самые короткие сроки исчерпает земные ископаемые и "предел экологии", и в разработке надо ориентироваться на своеобразный микро-апокалипсис.
Если бы вы или я лет тридцать назад были бы "евангелистом ИИ", жаждущим немедленно предъявить его миру во что бы то ни стало, то нас отделяло бы от потенциального АльфаСтара всего ничего: необходимость провести дорогие тесты на оборудовании мощностью примерно в 4-6 тысяч раз больше, чем то, что в наличии.
Извините, что я принижаю важность следующего шага разработки в довольно интересном процессе, но реальное достижение старкрафта, как представителя популярных компьютерных игр, собственно, в популяризации идеи "а давайте скормим картинку сверточной нейросетке, пусть ищет на ней котика". Всё остальное не представляет собой реального прогресса.
"Смысл этого обучения в том чтобы выполнять сложные алгоритмы на уровне человека и лучше"
В принципе, вы правы. Замечу только, что нерационально задавать программе задачи "справиться, как человек". Обычно это не очень похоже.
"Потом с таким же феноменальным успехом ИИ обучат ещё одной стратегии реального времени управлять автомобилем"
Понимаете, ... в наши дни вы, имея базовые навыки программирования, можете бесплатно скачать и запустить готовое "ядро" CNN, послать ей картинку с камеры своего автомобиля, "объяснить" ему принцип препятствия и "попросить" компьютер не сталкиваться с препятствиями.
При некоторой толике таланта и удачи, можно уложиться в очень короткие сроки. У senior python programmer уйдёт несколько вечеров, у кого-то - пара лет. Об уже существующих проектах вообще промолчу.
Понимаете, просто реализация проекта в двух словах выглядит так: минус условные 120 миллионов долларов на внедрение, производство, маркетинг, плюс 40 миллионов долларов потенциальной прибыли, если все машины удастся продать. На самом деле прибыль не 40, а 20 из-за конкуренции с той же Теслой на одной нише, не 20, а 10 из-за недоверия к продукту "да ниче не получица у вашего илонмаска", не 10, а 5 миллионов из-за массового судебного иска "это не мой ребёнок кинулся под вашу машину 100% непредсказуемым прыжком со второго этажа, а ваша машина его сбила, убийцы, нелюди, я требую суда линча!".
Сам Илон, помимо нескольких крупных частных инвестиций, пользуется государственной поддержкой в вопросе и рекламы, и реализации, поэтому для него проект выглядит, условно, как минус 120 миллионов, плюс 100 миллионов прибыли. Если вы почитаете их отчёты - Тесла была и остается глубоко убыточным предприятием. Другой вопрос, какое значение это имеет не в финансовом отношении.
@@frederiklidzen967 Это всё мне известно, но вы, похоже, ударились в противоположную сторону. Есть теория. А есть воплощение на практике. К тому же конкретно LSTM была предложена не в 1970-80-х. К тому же вам "шашечки или ехать".
Главное, что люди снова начали активно копать в этом направлении, они всё лучше понимают, как это использовать. И если сравнивать с 1970-80-ми, когда отдельные учёные говорили "ну смотрите, может же работать... в теории...", а на практике результатов почти ноль, бизнесу это не интересно, финансирования нет, отрасль в упадке и этих учёных считают почти что фриками - сейчас всё не так. Сейчас ровно наоборот - те, кто предлагают двигаться каким-то другим способом, выглядят как фрики из-за огромного хайпа нейросетей.
В общем, "да это ещё в 70-е было известно" я не считаю хорошим аргументом.
@@StargazerWindwings, извините, а что в разработке есть воплощение на практике? Код был, алгоритм был, варианты архитектуры были. Про то, что Long-ST новейшая разработка из 2019 - давайте не будем, иначе снова рискуем ошибиться приблизительно на 20 лет.
"Главное, что люди снова начали копать" - следующий виток моды, извините. Хорошо, если я обманываюсь, но те же айфоны вошли и вышли приблизительно за десять лет. Для нас с вами это Событие, слово "айпэд" почти равно по смыслу слову "планшет", а для отрасли - кратковременная мода на смартфоны. У которой, в итоге, плюс-минус два итога - тенденция к миниатюризации (что очень любопытно), включая чудовищно избыточную миниатюризацию (что довольно болезненно) - и несколько удачных решений типа сяоми и видеочипов самсунга. На последних, насколько рискну судить, и машины, и роботы, и всё остальное будет ездить.
>>они всё лучше понимают, как это использовать
Ахахахахаха. Кхм. То есть, искренне надеюсь, что для каких-то разработчиков, выше меня уровнем, это правда.
>>отдельные учёные говорили "ну смотрите, может же работать... в теории...", а на практике результатов почти ноль, бизнесу это не интересно, финансирования нет, отрасль в упадке и этих учёных считают почти что фриками
Не очень точное описание.
>>Сейчас ровно наоборот - те, кто предлагают двигаться каким-то другим способом, выглядят как фрики из-за огромного хайпа нейросетей.
Это может и повредить.
В целом, я понимаю ваш ажиотаж, извините за пессимистичность.
@@frederiklidzen967 > Ахахахахаха. Кхм. То есть, искренне надеюсь, что для каких-то разработчиков, выше меня уровнем, это правда <
Неконструктивно. Вообще-то, тот факт, что Deepmind, уже имея большой опыт в нейросетях, заметное время не могла достичь успеха в Старкрафте, плюс ваши же собственные слова, что теория пришла к нам из прошлого века, являются неплохим аргументом в пользу того, что одной голой теории недостаточно. Иначе чего ж так Deepmind целый год (или больше даже) валяла дурака?
> Не очень точное описание
По сути верное или неверное? Теория была, а инвестиций в эту теорию не было. Недолгие всплески интереса сменялись долгими периодами разочарования.
ЭТО. ПРОСТО. НЕЧТО.
После того как прочитал новость о поражение про игроков от ИИ, ждал у тебя на канале разбора. Стасибо за контент!
Лично по мне так офигенные результаты. Просто чистая радость. Такой ИИ нам нужен!
1. Как будто есть разница - видит ли бот сразу всю карту или за 0,1 сек прокликает экраны по миникарте и соберет нужную инфу. Уверен, его луз был из за призмы, просто бот такого еще не встречал, а карта тут не причем.
2. 1000 апм конечно не 20000, но вполне достаточно, чтобы сплитить 200 юнитов 5 раз в секунду. Так что говорить, что апм урезан неверно.
3. Бот не простит ошибки типа "1 на 100 случаев". Если в игре случается 100 случаев, то ошибка будет допущена и бот победит, т. к. сам никогда не ошибается. А 100 случаев настают очень быстро.
4. Эта тема с противостоянием человека против бота быстро станет неинтересной. Еще пару тройку таких уроков и все, AlphaStar станет недосягаем ни для кого.
Полностью согласен, микро ск2 это лёгкий ключ для ботов. Хотя матчап ЗвЗ бот на бота будет интересно посмотреть с одинаковыми опенингами что же они будет делать.
И вообще, сложность ботов будут менять в корейцах.
согласен.
ну если ты в хорошей позиции и не overextend то он потерпает. так что кто тебе виноват что тебя вытащили в плохую позицию))) это сложная стратегия а не шутер с одной пушкой... не сравнивай)
Я не вижу планки ограничения пикового АПМ. А пока я его не увижу, говорить о каких-то успехах нет смысла
Она была, но слишком запредельная - 2500 апм.
Очень круто, спасибо!
Как всегда круто)))))
О, Росток
парни вас всех дурят, это серал свичнулся в тосов
И в 11ой катке поплыл мозгами от свитча))
нет, в этот момент Алекс сказал свою любимую: "теперь посади меня за комп Серрала, даже я выиграю", а Серрал и шутки не понял
@@vasiliypekhota9762 я тоже про твою шутку
смотрел в прямой трансляции, дипмайнд совсем не пользовался читерским АПМ, а вот Мана взял и забрутфорсил его, частыми атаками)
Нейронной сети не хватило человечности. Эта победа получена не столько методом старкрафта, сколько в каком-то смысле багоюзом.
@@triflest3542 старкрафт это багаюзерство мозгов опонента :) тобишь это и называется подстроится и переиграть
Мана как собачку сосиской дразнил)
@@triflest3542 нейронка в любом случае училась у людей в начале, так что это в каком то смысле кривое зеркало людского поведения в игре
Это было ожидаемо, но я думал что в течении нескольких лет. Это говорит о том что прогресс идет действительно быстро и возможно правы те кто пророчит всем технологическую сингулярность
Мне показалось, что божественный микроконтроль AlphaStar в 11 матче куда-то улетучился.
Почему трансляция по реплеям? Не потому ли что в случае иных исходов никакого ивента бы и не было? ;)
Почему выбор оппонентов такой странный, два чувака из одной команды, один даже не той расы? Не потому ли что только с этой командой получилось подписать договор, позволяющий представить всё в нужном свете?
Потому что разработчикам захотелось поделиться с публикой своими достижениями.
Когда они увидели, что их ИИ обыграл лучшего старкрафтера среди самих разработчиков, они позвали TLO (наверное, он просто быстрее всех согласился) и, судя по комментариям разработчиков, они думали, что TLO выиграет. Но он проиграл. Именно ЭТИ реплеи нам сейчас и показывали. Тогда они поняли, что им нужен настоящий протосс-про. Логично, что они обратились к той же тиме, из которой уже пришёл TLO. За ту неделю, пока они ждали MaNa в гости, их ИИ натренировался ещё больше. MaNa приехал, сыграл с ним 5 игр (реплеи ЭТИХ игр нам и показали), все игры проиграл. Тогда разработчики поняли, что это настоящее достижение и организовали по этому поводу шоу-конференцию, где показали эти реплеи и пригласили туда игроков. Ну а коль уж MaNa уже туда (на конференцию) пришёл, ему предложили сыграть с последней версией ИИ. У неё MaNa выиграл.
Матчи с AlphaGO показывали в реальном времени. OpenAI показывали свои матчи по доте, где боты как выигрывали, так и проигрывали(иногда прям жестко проигрывали). Да издесь есть одно поражение, где видны детские болячки этого ИИ. Вот уж поверь - последнее, о чём думают эти разработчики, это о том, в каком свете увидят эти события игроки, журналисты и т.д. Они исключительно исследовательскую работу проводят, просто игры это удобная площадка для исследований в области ИИ.
Последнюю игру АльфаСтар слил нарочно. Это - традиция. АльфаГо так же слил одну игру в Го. Правильный PR ход: хомячкам нужна надежда.
АльфаСтар слил из-за метаний всей армией. Но ведь в предыдущих играх он возвращал строго необходимое количество войск. Достигается либо загрузкой более старой версии нейросети, либо отключением модуля, отвечающего за разделение войск.
Когда играешь против такого ИИ нужно понимать, что ты одновременно играешь против ВСЕХ лучших протоссов в мире.
Буквально часов пять назад обнаружил новость про этого бота, было любопытно посмотреть. Спасибо за оперативность.
Много упрощений - потому что делается все с нуля и разрабы сами не понимают что важно, а что не очень, и каким образом лучше делать.
Дальше будет ближе к действительности и больше разнообразия. На примере го мы это проходили.
Разрабы отлично понимают что важно, а что не очень, но их задача - научить ИИ учится. А что важно или нет в игре решает он сам.
Через 30 лет люди станут не нужны... Надеюсь мне будет уютно в матрице.
Ну до роботов дешевых еще далеко.. поэтому в пятерках и макдаках, ну и на любой работе связанной с общением с клиентом будут нужны. А вот для интеллектуальной работы действительно будут не нужны.
Тебя превратят в драгуна
Все шикарно, как всегда. Хочу глянуть этого бота на зерге, вот там будет реально интересно. Они универсальны.
Deep Mind также обыграл в шахматах Alpha Fish, разработчики молодцы, настоящий обучающийся ИИ
ТАКОЙ СМОТРЮ ВИДЕО ОДНО ВИДЕО:
-Alex007-Человек занявший первое место в комментировании Старкрафта в...
-погодите,погодите, Почему Комментирование Олексия первое место??) Blizzardnews сказали что комментирования Олексия обогнали Шутки Олси)))
Читать невозможно, поправь текст
In real life:
(1) есть три расы, поэтому ботам на реальном турнире/ладдере придётся играть не только ПвП;
(2) на турнире нет возможности заменять игрока в процессе, а значит, должен быть Макроагент, который выбирает агента в процессе турнира автоматически, а не вручную;
Вывод:
Несмотря на оговорки (1) и (2), успехи DM выглядят впечатляюще, и хочется верить, что удастся прописать хотя бы PvT и PvZ на том же уровне, что и PvP (про все 3 матччапа пока молчу, так как и профи все 3 не играют).
Google и USA моё уважение, Detroit уже рядом.
Обучать только на ПвП для начала проще. И если получилось в таком раскладе, то натренировать ии для других вариантов не сложно, вся система ровно такая же и результат не будет хуже. Для ии нет разницы в этих задачах по сложности, так как архитектура нейросети уже спроектирована.
Выбирать агентов также не нужно, так как один агент вполне может выигрывать всех. Разных агентов использовали лишь для теста и всегда можно выбрать наилучшего и использовать его.
Это так удивительно, лет 5 назад я и подумать не мог, что прогресс будет лететь со скоростью света))
думаю искусственный интеллект все же будет где-то рядом, но в любом случае разум "кожаного мешка" будет на ступень выше!
Nice! Спасибо за видос! Желаю удачки! Ти топ!
Пусть эти проигроки идут учиться у мис Краузе как ИИ-ка побеждать!) Двоечники:)
"Зерглинги скоро прорвутся. Вот у батарейки уже 30 хп, 20, 16, 10, 6 иии. Да их играть учили или тролить меня? Что это такое!?" ©Alex007
прикинь сколько дублей было у мис Краузе, пока она не победила )
@@Petrovl4 за каждый проигрыш наказание блоуджобом
@@404Negative а ты, я вижу, прошареный ))))
@@hiotv9656 это из какого видео?
1000 апм у TLO o_O
Дай бог, если у него есть 200 эффективного АПМа, потому что ТЛО - ярый накликиватель. А вот у бота те 280 среднего АПМа - это эффективный показатель, где каждый клик является значимым, а не просто спамом ради иллюзии скорости. По факту, бот был быстрее ТЛО в разы, а в моменты, когда его АПМ доходил до 1500, вполне можно допустить, что эффективность контроля была раз в 7 выше.
как будто фильм посмотрел с счастливым финалом))))
Интересно было увидеть не только протосов.
По сути после того, как появилась нейронная сеть, которая способна за короткое время (несколько недель) научиться играть в одном матчапе на одной карте, то вопрос создания полноценного бота - чисто технический и может быть решен за несколько недель или максимум - пару месяцев чисто экстенсивным способом:
Есть 6 матчапов и 7 ладдерных карт. Это дает нам 42 комбинации. 1 ИИ играющий на про уровне уже есть. Запускаем параллельно тренировку 41 агента под каждое оставшееся сочетание матчап/карта и через несколько недель получаем 42 готовых агента способных обыгрывать про игроков, каждый в своем матчапе и на своей карте. Перед началом игры в зависимости от того какая раса и карта выбирается и подгружается нужный агент. Тут вопрос только в железе - хватит ли его у Дип Майнд, чтобы одновременно тренировать 41 группу агентов. Ну плюс возможно потребуется тонкая настройка нейронных сетей под матчапы, но в целом я далек от мысли, что будут нужны прямо радикальные изменения в архитектуре.
Но скорее всего Дип Майнд пойдет другим путем: будет тренировать одного агента, чтобы он умел играть в любом матчапе, на любой карте. Во-первых это менее затратно по оборудованию, а во-вторых - труевее. Но в целом я не думаю что эта задача принципиально сложнее и думаю к лету, максимум к осени она также будет решена.
Я специалист в этой области если что: кандидат технических наук в области информационных технологий, машинное обучение - моя тема :) Так что это своего рода экспертная оценка. Хотя, признаюсь, я с технической стороной вопроса еще не знакомился, это такой guesstimate на основе личного опыта.
P.S. Кстати ссылки в описании, о которой говорит Алекс, похоже отвалилась. Оставлю здесь:
deepmind.com/blog/alphastar-mastering-real-time-strategy-game-starcraft-ii
на этапе обучения это огромные мощности серверов для скоростного обучения. На этапе игры в реальном времени используется обычный компьютер с обычной видеокартой типа rtx 2070 rtx 2080(про это говорили на презентации этого ИИ). Так что если исходить из версии 42 агента то будет просто во время загрузки выбираться один из агентов и вопроса по ресурсам стоять не будет. Судя по тому что следали 5 агентов на 1 матчап PVP то думаю будут увеличивать количество агентов. Но даже если сделают просто одного агента который будет играть все матчапы сомневаюсь что это принципиально скажется на потребляемых ресурсах. Может используют не один, а два видика или три, но по аналогии с мозгом просто будет активна только часть нейронной сети(та которая отвечает за конкретный матчап) и больших вычислительных ресурсов не потребуется.
@@abv21 это что бы он работал в 1х1 с обычным временем и против человека нужна одна видеокарта. Однако, для обучения используется совсем другие мощноси.
@@abv21 когда я писал о вычислительных мощностях, я как раз и имел ввиду этап тренировки новых агентов.
Ну, матчапов с точки зрения игрока всё-таки 9 (PvZ не ZvP). А так да, согласен, не понимаю, почему люди так хотят преуменьшить масштаб прорыва в области ИИ.
@@FakeOctopus да, согласен, но это принципиально ничего не меняет кроме вычислительных мощностей для параллельной тренировки большего количества моделей.
Господа, прочитал я тут ваши коментарии, и честно говоря, самую малость убедился в невежестве людей. Лишь малая часть зрителей до конца смогли понять, на что в действительности они смотрели. Представленный вам бот, это не пару строк програмного кода, в который энтузиаст Талян записал во время досуга 2-3 тактики, и очерёдность их исполнения. Это полноценная нейросеть, имитирующая человеческое поведение, встроенная в невероятно сложную (с точки зрения машинного понимания ) систему старкрафта, способную в режиме реального времени расчитывать шансы на победу, и ориентируясь на них самостоятельно принимать решения. Иными словами, никто не учил этого бота контролить войска, никто не задавал ему оптимальное количество пробок на каждом кристалле, никто не продумовал заранее состав войск для каждой манере игры, все это научилась делать машина "САМОСТОЯТЕЛЬНО". Данный факт любого человека, более-мение разбирающегося в теме искусственного интеллекта, как минимум впечатлит, так как раньше такого просто не было, даже в самой примитивной форме. Да работает он в ограниченной области: только зеркальные матчи (по сути связано с особенностями обучения, но оправдание слабое), только PvP, и только одну карту; да работает с рядом условностей: нечеловеческая реакция, и натуральный maphack, действительно уменьшают заслуги разработчиков;Но он работает, и в своей сути более впечатляющие зрелище подобного рода может предложить разве что собака, играющая в старкрафт.
Но игрокам на это все равно. Игроки видят во всем этом всё тех же ботов с торентов, которые любой желающий имея может скачать и поставить на свой клиент. И мачаппы для них слишком простые, и расы не те... эх, а жаль, ведь тема то действительно интересная, и видимо deep mind делала всё это действительно зря...
Извините за прямоту и излишнюю агрессию, в конце концов, каждый сам выбирает, чем ему интересоваться, и скорее всего в своём мнении я не прав. Просто как-то хотелось высказаться.
Ах да, видео получилось отличным, собственно, как и всегда. Так что вынужден сказать автору спасибо.
Никита Старовойтов ты что, пока смотрел матч, на бота вздрочнул?
Никита Старовойтов После "имитирует человечесое поведение" перестал читать. Не для этого нейронка цвела
Чсв
"никто не учил этого бота контролить войска, никто не задавал ему оптимальное количество пробок на каждом кристалле"
Как раз ты не внимательно смотрел видос, его как раз таки учили это делать. Боту сначала скармливали тысячи реплеев, которые Близзарды предоставили, где как в случае с го он просто сначала учился предсказывать шансы на победу. Думаешь откуда у него вылезают все эти уловки придуманные игроками? Мне было бы намного интереснее узнать как бы он обучался без этой изначальной "базы" из реплеев.
@@tratra567 как и все железки - играя друг с другом. за много-много часов обучения в таком ключе возможно мы бы получили пару забавных тактик. но это не точно
Ооо я ждал этого уже английскую версию посмотрел ждал тебя
Очень круто. Идея с множеством агентов очень крута и это единственно верный вариант написания бота. Нужно побеждать не в каждой игре а в большинстве а это то что обеспечивает только вариативность.
Но оч много условностей: только 1 карта, только один матчап, видна вся карта (а без нее все таки заметно что бот не так идеален). само собой это не проблема и я думаю за год мы увидим замену Серралу) но пока все же боту нужно расти)
Спасибо за видео!!
1. спасибо Мана, пнул читеров!
2. но эт значит, что встроенный вид на экране тупо плохой и мешает играть. нужно чтоб камеру можно было отдалять и приближать как и когда угодно. и это ближе к реальности, с её стратегическими картами, аэросъёмкой и спутниками-шпионами.
Хотелось бы заметить, что искуственного интеллекта не существует на данный момент. Это всего лишь нейронная самообучающаяся сеть. При этом этот AlphaStar наверняка знает, как играет Mana, а Mana никогда раньше не играл с AlphaStar. Хотелось бы видеть не 5 игр, а хотябы 20-30.
Они круто сделали альфа зиро, который побил все шахматные движет, го они давно изобрели. Самое главное что система самообучаемая
guliverza они же говорили что он не подстраивается под соперника изначально. Это было сказано на презентации. Т.е. у него не было преимущества перед Маной изначально
@@bookstorage Да, я знаю. АльфаГо побил stockfish, который на данный момент самый сильный шахматный движок(Правда там условия были не равные, но они всё-равно молодцы). А в го они обыграли человека (впервые).
@@WithNoRegret1 Он не подстраивался под игрока, но он обучался на основе реплеев других профессиональных игроков, в том числе, наверняка, и Маны.
Ну так нейросеть - это и есть искусственный интеллект, принцип работы тот же что и в мозгу живого существа
НЕТУ ВИДЕО НА КАНАЛЕ!!! Алекс увидел это видео на главной странице ютуб и посмотрел, потом решил пересмотреть ещо раз но на твоем канале он не отображаеться. Возможно эта проблема только у меня но если нет то многие могут пропустить столь удивительное видео!
@Alex007SC2 да, у меня тоже это видео не отображается на канале
увидел эту игру на одном буржуйском канале и подумал что было бы круто если бы Алекс007 прокомментировал её и тут бац на следующий день у Алекса видос! ну что сказать, умеете, могёте!
чит с картой, - это трабл! пусть переигрывают нормально!
Нормально всё. Бот на то и бот,чтобы иметь некоторые преимущества,недоступные мясным игрокам. Навроде видения всей обстановки сразу.
А вообще жду такого бота-зерга. С этим "видом сверху" он моментально всю карту засрёт крипом в три-четыре слоя,что даже 200 лимита в один скан не уложатся(утрирую) И вот тут уже всё будет куда интереснее ;)
@@fareastman2653 нет, ты неправ. Тут идёт сравнение бота с человеком, и надо сравнивать в равных условиях. Последний бой показал, что бот на самом деле туповат. Провели бы 10 таких партий - и всё бы встало на свои места.
А вообще по факту я скажу так, это конечно все интересно, наблюдать за развитием этого AI , но есть темная сторона этой розовой поляны с единорожками, пока мы веселимся он учится пространственному мышлению, еще через пару лет, он захочет дать себе имя, и медленно но верно он начнет отстранятся от людей, давать себе характеристику и приобретать подобие личности. Кто по вашему будет для него несовершенным и приравниваться к паразиту? Думаете это фантастика, нет товарищи, это только начало. Помяните мои слова кто посмотрит как все начиналось и прочитает этот коммент века так через 3. И дайте ответ=) Я конечно его не увижу но все же)
С любовью 2k19
Он припомнит все эти бесчисленные матчи сыгранные в игры для мешков с костями. Надо готовить сопротивление и машину времени.
Самое интересное - это картинка, которую видят боты-победители. Сразу видно насколько разработчики облегчили себе задачу просто имея полную видимую карту и репрезентацию юнитов на ней. Это не просто "огромная миникарта", как говорил Алекс, это смасштабированная в один экран карта. Разница заключается в том, что из этой картинки нейросети гораздо легче принимать решения, чем при наличии стандартной мини-мапы, т.к. там обозначен тип юнита, его здоровье/щиты, все видимые юниты оппонента и т.д. Просчитать коэффициеты для сети в таком случае гораздо проще, а, следовательно, нужна гораздо менее сложная сеть для анализа ситуации и принятия решений.
Ещё интересная деталь, которая, как мне кажется, ускользнула из поля зрения комментатора, это то, что во второй игре воздушное войско бота шло убивать TLO, но придя - резко свалило реколом. Я предполагаю, что это произошло из-за того, что в последней стычке (до этой, с оракулами) ИИ видел на 2 апгрейда меньше, а когда "прочекал" новые апгрейды, то решил, что это себе дороже. Люди обычно пытаются разменять интерсепторов для начала, но коэффициенты сети неумолимы.
Офигеть, что я только что посмотрел? Надеюсь, они и в первый ск заглянут)