※ 本文為 tom50512 轉寄自 ptt.cc 更新時間: 2018-08-20 22:06:26
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作者 標題 Re: [新聞] AI玩Dota2可以戰勝半職業戰隊 專家:作弊
時間 Mon Aug 20 04:28:15 2018
※ 引述《madeinheaven ()》之銘言：
: AI玩《Dota2》可以戰勝半職業戰隊》專家：存在作弊行為
: http://news.17173.com/content/08192018/214546321.shtml
AI玩《Dota2》可以战胜半职业战队》专家：存在作弊行为_网络游戏新闻_17173.com中国游戏第一门户站 ,AI玩《Dota2》可以战胜半职业战队》专家：存在作弊行为 ...
: OpenAI是一家在2015年由馬斯克等諸多硅谷大亨聯合建立的AI非營利組織。前不久，他們
: 曾組織OpenAI Five和一支由半職業高手組成的戰隊進行了一場DOTA2比賽，結果直下兩盤
: 輕鬆獲勝，也讓大家驚呼AI的無限可能。
: 然而近日，一些外國專家卻指出這場勝利並不光彩，因為AI方存在作弊行為。因為OpenAI
: 直接通過API接口讀取比賽數據來進行反饋和操作，由於是完全即時的數據，相比起先看
: 到遊戲畫面再反應的人類來說，確實是屬於作弊行為。
: 此前DeepMind開發的一款AI也曾進行過《星際爭霸2》的訓練，不過由於是通過視覺識別
: 來進行操作，所以這款AI最終連簡單電腦都打不過。看來，AI對競技遊戲的攻略還得再花
: 些時間了。
: ----------------------------------------------------------------------------
: 原文:
: https://motherboard.vice.com/en_us/article/gy3nvq/ai-beat-humans-at-dota-2
OpenAI Is Beating Humans at ‘Dota 2’ Because It’s Basically Cheating - Motherboard AI defeating human players at 'Dota 2' is impressive, but it was only possible thanks to significant guardrails and an inhuman advantage. ...
: 原來是靠作弊阿~!!!
我覺得目前ai真正的問題在記憶力不夠
先說這篇的重點好了，是否視覺化的接受資訊
其實啦，說真的，視覺化在是否視覺化其實「不那麼嚴重影響」
其實影響一定很多，但那不是核心
視覺化只是「資訊的接受方式」其中一種
比較間接但是以人類的角度來說卻更容易理解
Google真的是一件很恐怖的公司
要以視覺化接受資訊再處理和常使用強化學習這兩點
可以看出Google想要的機器學習是「最核心的研究」
而不是達成特定的目標，怎麼說呢？
可以看出Google想要的機器學習是「最核心的研究」
而不是達成特定的目標，怎麼說呢？
如果今天是視覺化，那是否代表不用再改內部每個資訊的定義
反正只要有個攝影機之類的都能完成學習並進化
再來是強化學習，強化學習可以說是最沒有規範的學習方式
只告訴電腦什麼是贏，剩下全部自己去測試比較研究分析
而之前SC1的ai都是有寫腳本再學習的
強化學習可以說是兩種不一樣的方法
Google就是要從0開始，但很明顯，這真的幹爆難
連電腦都打不過，精英電腦大概銀牌金牌左右
所以，Google的堅持和目前的科技才會連銅牌都打不太贏XDD
不過這是好事啦，從根本去研究才是Google想做的
因為Google想要的並不是「學會遊戲」，而是用學會遊戲證明他的實用性
好那我講一些SC2 Google的強化學習目前無法突破的看法
我認為問題在「記憶量」
所謂的推理其實也是記憶的使用
https://youtu.be/lAaCeiqE6CE
科普: 人工神经网络 VS 生物神经网络 - YouTube
2-30年前, 一想到神经网络, 我们就会想到生物神经系统中数以万计的细胞联结, 将感官和反射器联系在一起的系统. 但是今天, 你可能的第一反应却是电脑和电脑程序当中的人工神经网络.... 更多内容: 通过 "莫烦 Python" 支持...
2-30年前, 一想到神经网络, 我们就会想到生物神经系统中数以万计的细胞联结, 将感官和反射器联系在一起的系统. 但是今天, 你可能的第一反应却是电脑和电脑程序当中的人工神经网络.... 更多内容: 通过 "莫烦 Python" 支持...
比起SC2，大部分的遊戲勝利方式都相對「很直接」
在戰略層面，dota要做的就是打倒敵人然後勝利
打倒方式簡單的就是用自己的技能，到難的dive之類的
基本上要前往勝利的道路已經寫在上面一半了
但想想看SC2，怎麼勝利？
首先，必須採集資源→製造建築→攀升科技→製造部隊→攻擊敵方直到投降或勝率
那在未經過教導的情況下，要如何從採集資源連結到勝利呢？
為何採計的資源升級科技比製造建築有用？
我認為這是目前機器學習的瓶頸
在這種勝利必須透過許多間接要素的情況下學習極為困難
而且沒記錯的話Google的野心超級大
他們不想要用人類定義的好壞來回饋給ai
因為這樣等於限制電腦對遊戲的理解是從人類為出發點
但不這樣做的話卻又變成ai無法有效率的用捷徑學習每個步驟在遊戲裡的影響力
所以我認為在ai有辦法輕易的縱深的了解各數據的意義在於記憶量
有辦法把每個數據步驟都學習吸收
我相信Google會做到的，對我是Google教的XD
SC2真的是一款很有魅力的遊戲
https://youtu.be/L2lG0DaU7SQ#t=10m40s
黃旭東在10m40s的地方說到這遊戲裡的欺騙
如何包戰術？如何改變戰術等等
而且偵查是有代價的
像是F91在後面說的提速王蟲飛進去看可行嗎？
可行！而且偵察效果良好，但如果戰術根本沒包裝呢？
我真的很希望看到ai能理解這遊戲到什麼境界
這是我身為人的動力吧，了解這個世界
看到這世界的成長，真的蠻有趣的
以上皆是我的從各文獻得到的資訊加上個人理解
如有錯煩請指教
--
https://www.youtube.com/watch?v=PwC1MxbVr8U
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推 : 為什麼連走都有困難就要先學飛了...1F 08/20 04:34
→ : 呢
→ : 呢
推 : Google的作法才是學走路啊3F 08/20 04:39
推 : 無法理解視覺化的關鍵意義在哪4F 08/20 04:43
→ : 就啥怪怪的東西都可以套這樣5F 08/20 04:48
推 : 如果你做了一個機器人,你覺得他學SC時靠頭牽一條線讀數據6F 08/20 04:57
→ : 和用電子眼睛看新手教學來學，哪個算是比較成功的AI？
→ : 和用電子眼睛看新手教學來學，哪個算是比較成功的AI？
推 : 我會覺得先做出來打贏人類再說，因為我覺得現階段8F 08/20 04:59
→ : 就算給你讀數據好了，一樣打不贏
→ : 就算給你讀數據好了，一樣打不贏
推 : Clarify一下，AI的學習還是使用人類定義的好壞10F 08/20 05:00
→ : 你的意思比較像是不屈就於人類覺得好的戰術
→ : 你的意思比較像是不屈就於人類覺得好的戰術
推 : 重點不是打贏 是像人類一樣的學習模式12F 08/20 05:05
→ : 不是什麼都讓人類輸入資料 而是電腦主動去看 去學
→ : 不是什麼都讓人類輸入資料 而是電腦主動去看 去學
→ : mine的說法是告訴AI怎麼用火 但是以現在的模式這個AI14F 08/20 05:10
→ : 最後就只會用火其他什麼都不會
→ : google是想要讓AI靠自己摸索知道怎麼用火
→ : 最後就可以靠著這個自己摸索的流程會其他的東西
→ : 最後就只會用火其他什麼都不會
→ : google是想要讓AI靠自己摸索知道怎麼用火
→ : 最後就可以靠著這個自己摸索的流程會其他的東西
推 : 也就是說要建立學習典範，然後拿星海簡化情況18F 08/20 05:15
推 : 星海的情況其實有點複雜吧xd19F 08/20 05:17
推 : 是啊 未知情報很多 狀況也複雜多變 還有很長的路要走20F 08/20 05:19
→ : 但只要成功了 距離萌萌機娘蘿莉的誕生又更近了一步
→ : 但只要成功了 距離萌萌機娘蘿莉的誕生又更近了一步
→ : 他們有嘗試做局部的小遊戲去測試的樣子23F 08/20 05:24
推 : 與其說星海複雜 不如說圍棋太簡單了24F 08/20 05:26
推 : 結果這篇論文主要碰到的問題依然是戰爭迷霧25F 08/20 05:38
推 : 太簡單個毛...啊不就是棒棒26F 08/20 05:40
→ : 好棒棒
→ : 好棒棒
推 : 簡單是相對於不完全資訊的遊戲的複雜度28F 08/20 05:41
推 : 圍棋是完全資訊遊戲 雖然幾年前誰都不認為會被AI攻克29F 08/20 05:42
推 : 除了不完全資訊，連action space 都不一樣複雜30F 08/20 05:46
→ : 話說對SC2的project有嘗試過關閉戰爭迷霧的實驗嗎？
→ : 話說對SC2的project有嘗試過關閉戰爭迷霧的實驗嗎？
推 : 局部有專家水準，全局遊戲遇到一堆問題32F 08/20 05:50
→ : 我也覺得至少也嘗試一下開圖吧...
→ : 我也覺得至少也嘗試一下開圖吧...
推 : 主要是戰爭迷霧下 偵查有可能得到假訊息34F 08/20 05:52
推 : 妳上面連結那篇paper的abstract裡面是說ai玩mini-game可35F 08/20 05:53
→ : 以學得跟novice player差不多 不是專家水準吧？
→ : 以學得跟novice player差不多 不是專家水準吧？
推 : 然後這個訊息可以直接影響勝負37F 08/20 05:54
推 : 我比較懷疑的是...會不會開圖也還是屌輸啊XD38F 08/20 05:54
推 : 結論有寫39F 08/20 05:57
推 : 不知道他們覺得是勝之不武，還是根本就覺得我超屌，
→ : 這部分給其他團隊搞，反正RL局部強，推廣到全局就好
推 : 不知道他們覺得是勝之不武，還是根本就覺得我超屌，
→ : 這部分給其他團隊搞，反正RL局部強，推廣到全局就好
推 : 認真文，我走錯版了42F 08/20 06:05
→ : 我認為視覺化只是接收訊息的方式，但ai真正的重點在43F 08/20 06:07
→ : 訊息的處理，雖然視覺化的訊息也是需要處理，不過這
→ : 方面研究蠻久了算成熟的，所以我覺得視覺化不是很關
→ : 鍵
→ : 訊息的處理，雖然視覺化的訊息也是需要處理，不過這
→ : 方面研究蠻久了算成熟的，所以我覺得視覺化不是很關
→ : 鍵
推 : 目前ai大概就是個內力100 招式0 智力0吧47F 08/20 06:11
推 : reinforcement還是會有最先的模型吧 不能說是從0開始48F 08/20 06:22
推 : Alpha Go到後來真的是從零開始的49F 08/20 06:45
推 : With this initial release，we describe supervised50F 08/20 06:50
→ : learning results on the human replay data for po
→ : licy and value networks
→ : learning results on the human replay data for po
→ : licy and value networks
→ : 上面有說到重點 圍牆頂多是一人輪流一子 每一輪的落子就53F 08/20 07:01
→ : 那些盤上的位置
→ : 即時戰略沒有回合的概念，可以採取的動作種類與數量超大
→ : 資訊種類也大於棋類遊戲，資源量、建築與戰鬥單位、科技
→ : ………
→ : 那些盤上的位置
→ : 即時戰略沒有回合的概念，可以採取的動作種類與數量超大
→ : 資訊種類也大於棋類遊戲，資源量、建築與戰鬥單位、科技
→ : ………
推 : 回原po,他們得處理方式是：We describe the observat58F 08/20 07:05
→ : ion, action, and reward
推 : specification for the StarCraft II domain
推 : 主地圖切成幾個小區域，然後詳細觀察小區域物件的互
→ : 動
推 : 不過即便如此，ai還是算不太完（電腦看到圖，要在有
→ : 限步驟內反應）
→ : ion, action, and reward
推 : specification for the StarCraft II domain
推 : 主地圖切成幾個小區域，然後詳細觀察小區域物件的互
→ : 動
推 : 不過即便如此，ai還是算不太完（電腦看到圖，要在有
→ : 限步驟內反應）
→ : 這篇我覺得不行 RL可以定義reward和action,並不是只有輸贏65F 08/20 08:15
→ : 然後讓電腦去測
→ : 然後讓電腦去測
→ : 沒記錯我記得deep mind好像用暴雪給的遊戲分數，可是67F 08/20 08:27
→ : 那個幫助好像也不大
→ : 那個幫助好像也不大
推 : 母湯喔 機器人準備要毀滅人類惹69F 08/20 09:21
推 : 我倒不覺得記憶量是關鍵70F 08/20 11:09
→ : 人類大腦在判斷時也不會瞬間閃過一堆記憶，都是經年
→ : 累月累積的經驗，所以重點是要如何將經歷過的事件轉
→ : 化為有意義的經驗。例如replay buffer
→ : 人類大腦在判斷時也不會瞬間閃過一堆記憶，都是經年
→ : 累月累積的經驗，所以重點是要如何將經歷過的事件轉
→ : 化為有意義的經驗。例如replay buffer
推 : 看c恰討論這種議題都笑笑就好 :P74F 08/20 11:19
推 : 學alphago先看別人對戰記錄分析勝率75F 08/20 12:04
推 : 用過了 一點意義都沒有76F 08/20 13:28
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