DeepMind ШОКИРУЕТ игроков в Старкрафт: Разгром прогеймеров 

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 !!??

@@ВасяИнженер-б4е Я же, со своей стороны, приветствую наших новых механических повелителей.

О боже!!! Про игроки - боты низшей категории, что их обыгрывают другие более развитые боты! :)

@@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?

Твоих ожиданий не будет, так как ИИ - это фикция. :D

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

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?

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

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.

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.

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

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?

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.

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)

@@УрурундуБурундук, 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.

эти 500 у человека это ещё не эффективный АПМ, много мискликов и лишних кликов, а вот у бота эти 2000 АПМ все клики эффективные

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)

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 )

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.

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

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.

@@icedeath310 Он может играть много тысяч партий одновременно, поэтому чистое время может быть куда больше.

комментарии программистов есть на канале оф канале deepmind. правда на английском языке.

@@abv21 он про создателя зергбота который рашил плетками

@@FoRVidEGG ru-vid.com/video/%D0%B2%D0%B8%D0%B4%D0%B5%D0%BE-cUTMhmVh1qs.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"

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

@@ИванИгревский 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!

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.

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 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 ?

@@СаваПоливалов тивай или скарлет протосы? в суть вопроса вникаешь или лишь бы что написать? дальше имена закончились?

@@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?

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

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.

@Alex007SC2 да, у меня тоже это видео не отображается на канале

"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?

>>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.

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

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.

я думал это я закомментил, и забыл

У ботов тогда не останется шансов, это очевидно. Кроме того, бот видел всю карту разом, это явный чит.

@@alexkart9239 тогда поражение пока больше техническое. Бота то не перекликать

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.

Чтобы натренировать бота (вернее ботов - будет просто набор из N разных агентов) на N карт, нужно в N раз больше ресурсов. Можно, но зачем? Proof of concept они показали, дальше все развитие экстенсивное.

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

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.

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.

Она была, но слишком запредельная - 2500 апм.

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

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

Читать невозможно, поправь текст

В конце показали лайф матч маны, он выиграл.

А что такого в просмотре реплеев? Он ведь не лично игры Mana смотрел, да и не только против него готовился. Бот не понимал, против кого играет и что, он может использовать.

Ещё у бота в 10 матчах не было ограничения на обзор экрана, т.е. ему не нужно было перемещать экран. P.S. это если информация верная по этим шоу матчам.

@@Brigadire322 У меня создалось впечатление что именно против этих конкретных людей бот и готовился , причем натаскивали 4 дня на каждого иначе могли бы выложить бота на турниры .

@@Alex_stukov TLO был первым про игроком, который вообще с их ИИ играл. Они ещё не знали, насколько силён их ИИ и думали, что TLO выиграет.

Я уже вижу огромный офис. Много-много терминаторов сидят на ладдере и пытаються одолеть человечество.

Абсолютно верно. Если человеку дать возможность отдавать команды в обход несовершенных устройств ввода типа клавиатуры и мышки, то он станет намного точнее и быстрее. Хотя, конечно, тогда боту докрутят ещё тысячу\другую эффективного АПМа, и по итогу человек всё равно будет медленнее)

Бот на то и бот,чтобы обходить человеческие ограничения. Так что и АПМ с диким мультитаском,и "вид сверху",и выбор по координатам-чем больше,тем лучше. Нужна наивысшая эффективность. Исключить только откровенное читерство вроде мапхака. И важно раскатать в ноль всех корейских про и Топ-50 остальных игроков. Ничто так не греет душу,как разгром сильнейшего мешка с костями))

ru.wikipedia.org/wiki/AlphaZero Вот тут про "родственника" есть. Ничего фантастического, на уровне топового PC. Вот для обучения нужен суперкомпьютер.

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.

Он припомнит все эти бесчисленные матчи сыгранные в игры для мешков с костями. Надо готовить сопротивление и машину времени.

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.

Даже слишком хорошо понимают. У обучения с подкреплением, которое они используют, обнаружилось столько ограничений, что создать на его основе сильный искусственный интеллект шансов примерно ноль. Слабый, для конкретной задачи (не любой!) можно, а универсальный скорее всего нет. Но есть и хорошие новости - универсальный искусственный интеллект скорее всего не нужен.

Так на всё есть причины и разные риски. Создать ИИ *опасного* для человека пока абсолютно невозможно. А полезного ещё как. При том, встроить корявый чип или экспериментировать на людях в генной инженерии очень черевато.

А чем это чревато?

недавно китайский исследователь сделал геномодифицированных людей, нарушив запрет. При этом утверждает, что родившиеся близняшки защищены от ВИЧ. На днях его уволили, но посмотрим, как будет развиваться история.

@@ujocker1 это какие такие ограничения обнаружились?

Проблема ограниченности людей остается проблемой людей а не ИИ.

@@ЯрославЛазор но мы то сравниваем "интеллект", а не набор действий. Тогда уж и против калькулятора у нас нет шансов. А забаговать из-за пары юнитов, такой себе показатель самообучающейся машины. Само по себе весь этот движ с нейросетями вещь отличная и интересная, но сравнивать бота и человека попросту глупо, так как это очевидные вещи (а ставить их в заведомо разные условия, так вообще маразм). Если говорить именно об игре, то в ней есть определенные правила, коим будь так добр следовать. А не ставить читы и ебать всех подряд (в пвп на одной единственной карте, да ещё и до обновления, лол, хотя я хз об актуальности).

годная мысль. можно развить ее: по сути, ключевыми в старкрафте являются не только умение принимать решения, но и внимательность (миникарта), реакция и точность отдачи приказов. соответственно, любой робот, который не имеет физиологических ограничений на время реакции, всегда сконцентрирован и идеально отдает приказы, будет выигрывать в 100% случаев. все, можно расходиться, никакой сенсации нет. если стоит задача обыгрывать именно ИНТЕЛЛЕКТОМ, тогда нужно делать робота, который имеет в среднем такие же показатели времени реакции/внимательности/точности, что и у человека, с которым он в данный момент играет. в противном случае это соревнование по бегу между самолетом и человеком, на которое самолет был заявлен как "бегун ногами по земле".

@@BastBasket ну так сеть себя отлично показала а если учесть что вероятно все время она училась на полных картах, а в последней игре ей резко урезали обзор не странно что она растерялась. У меня возникает только один логичный вопрос - почему в новых условиях был сыгран только один матч? Почему не дали сыграть еще четыре раза как раньше?

Дело даже не в вижене,а в обнаруженном баге,который абузился до победного конца.