RT 之前不说打SC比下围棋难度高吗？ 什么游戏里运用战术，AI根本不会懂得

结果呵呵呵呵

是和疯狂的电脑打

我早说了肯定干不过ai，很多人不信
sc难度不会比围棋高
ai会堵口，会骚扰，会前置野兵营，会包夹。
人类会的战术，它都会。

目前看唯一的弱点就是兵种配比上还欠缺，倾向于只用一两种兵种搭配，而且在切屏限制下的分兵策略很傻

看了比赛觉得是人工智能+脚本的结合物。怎么讲呢。就是大局观战术可能是人工智能的结果，但是小范围微操绝壁是脚本。

当初围棋被干爆的时候，一堆人说不服干SC，非要教AI啥叫被碾压，如今真干了一次，居然被对面碾压，下一次还要比什么？

小范围内信息透明，变化少很容易练出较优解，结合ai像素级的操作精确度即使EAPM一样硬拼操作人类也必输。

让你赢了一局，只是让你觉得好像有点希望

赢了的和输了的AI获取信息的方式不一样，赢的ai全局不需要切屏，所有信息同步，不确定是否可以看到对方单位视野，和输了的AI并不是同一套算法。

起码，ai也用键鼠才能对等吧，否则跟fps一样手柄打鼠标，不被虐才怪。

旁友，你可能混淆了脚本和AI。

10盘基本都是靠微操赢的，风筝微操就弄死人类了，这怎么玩

虽然我也觉得应该这样，但是这样又有机械臂之类的东西了吧，那不就变成对战机器人乐

靠作弊赢的这么兴奋？

阿花思达是有输入限制的，有没有用鼠标无意义

问题是AI的这个微操和脚本也没啥区别啊

之前那个不是信息同步好不好，战争迷雾还是有，基础算法是一样的。两者唯一的区别就是一个是全局操作，可以看成是ai看到的是一个超大的屏幕，能够在屏幕内直接操作任意单位。一个是需要切屏，操作单位仅限于屏幕内。
我猜测输的那盘，ai的行为模式是受到攻击后，默认切到兵种最多的地方，然后f2回家。之前有一盘被先知骚扰的，ai的应对是追猎站到农民里防守，很漂亮的战术。为什么棱镜来要f2回去，我猜测是因为ai判断棱镜还要直接造兵，威胁很大，所以要全部回家

1、谁比谁强基本都是双方粉丝和从业者说的，只代表屁股，不代表事实
2、规则、形态都不是一类型，关公和秦琼起码还是两个人，而这两game之间。。。，至今不知道在难度上有啥可比的
3、google说的原意是星际比围棋更有挑战性，明显指的是算法和设计方面，即程序员角度，跟两项game的竞技性难度有一毛钱关系？
4、退一万步说回竞技性难度，从结果看都被ai打败了，一个1:7，一个1:10，都是败，好比题干是已知2<a且1<a,你难道能仅从题干证明1<2或是2<1?开玩笑嘛！逻辑上谁能说明谁难啊？
5、alpha系列本质是自我学习，这是着眼点，2个星期通过已知棋谱或rep，能和职业选手打，就这。
6、sc这个坎算是迈过去了，种族、epm、操作什么不用说了，马上就和围棋一样，人类连它的背影也看不到了，后面势必会影响职业比赛，选手也将开始模仿它的运营流程
google研究的这东西啊，可怕！google是美国公司

[本帖最后由 flytutu 于 2019-1-25 15:28 编辑]

ai就相当于前期每个小兵顶级微操技术加基地无损时间发展，优势就相当于多个顶级高手用一个账户同时操作，一般撑不到后期就结束了，至于ai的自我学习功能都体现不出来，谁出的跟电脑比速度和同时操作这主意的？

[本帖最后由 sw121 于 2019-1-25 14:41 编辑]

我相信很快就会有进化的
现在老是说ai靠操作碾压，过段时间epm降下来怕是要智商碾压，让人更绝望

用机械臂操作才有那么一点可比性.....否则就是用意念操作太作弊了

现在想要的就是这种效果啊，星际圈子谁觉得拼小操作拼得过电脑的。

大家都等着阿星解答三族哪个更IMBA 的问题。

全局少一个切屏操作，APM节约最少1/3。然后少一个切屏操作的最大区别是可以全屏微操和只能局部微操，这样APM分配和大局意识掌控不是一个层级的运算量的。

现在就是靠着作弊级的技术和视野赢得。就智能方面没参考价值

本帖最后由 tg45 于 2019-1-25 14:56 通过手机版编辑

google认为sc项目更有挑战性是因为rts的目标更模糊，各种动作和胜利结果之间的联系不紧密，很难设置训练方向，而不是干赢人类更难。
google开发这个项目的目的在于让AI在不清楚环境的情况下通过动作反馈来理解动作的意义，然后自动选择最优解来达成终极目的，使用价值是很广泛的，最浅显的应用就是极限地带的勘测。现在还在纠结APM和分屏的RTS青们怕是根本没抓住重点，最关键的一步AI已经迈出去了，目前已经处于相当于当年阿花狗胜过业余选手的阶段了，进化到人类顶级选手跟风吃屁估计最多一两年时间（前提是google想要继续玩下去，也有可能提前就收了）

本帖最后由 zero3rd 于 2019-1-25 14:59 通过手机版编辑

对星际真的关注过？接班人知道不？跳舞唱歌那个谐星，他也能打出1500好嘛
下面再看看世界顶级的

真不知道有什么好挣扎的，用机械臂操作你们觉得人类就能胜利么？机械臂做精密了不比人按得准和快么？

我觉得纠结是不是机械臂根本没有意义。
人类需要热手，是因为必须要通过不断活动使维持肌肉在一个兴奋状态，但换成机械臂照样不需要热手。
那种精准距离的操控就更别提了，人在肾上腺素高的时候会发抖，但机械臂照样不会。

[本帖最后由 好人传说 于 2019-1-25 15:03 编辑]

说机械臂的估计都是非理工科方向的吧，如果想要在操作上和人类保持公平，从程序上说只要把EAPM设置成一般人类区间，然后在该范围内取个乱数就行了。

SC2不像围棋是那种几乎是纯脑力的比试
现在你这个AI，把操作这一步部分已经至于不败的地步，然后再和人来比剩下的策略和脑力部分。。。

这本身在这个游戏上就已经是不公平了。。。

这就好像是韩国人打中国人，也许战术套路对游戏的理解只有一点差距，但是韩国人的操作就是比你好，操作层面就能打死中国人
只能说是操作层面，基本功层面的胜利。。。你敢说你是智商的碾压？

可惜狗哥已经没有那个操作水平了，用他的智商的话，也许可以看到狗哥遛狗

不是说ai训练一周的强度相当于人类200年？

ai的apm中值甚至低于人类，当然后面有飙到1000的情况，但是整体上稳定，微操时并没有一些人想象得高。


DeepMInd介绍，比赛中，实际上AlphaGo的APM比TLO要低。AlphaStar的APM中值是277，而TLO的APM中值是390。

最精彩的是第四局，MaNa的操作让现场解说叹为观止，他自己赛后也坦言”真是尽力了“。但最后，他的高科技军团在一群追猎者的360度包围下，全灭。MaNa打出了GG。而且，AlphaStar完成360度包围这一高难度操作时，APM只有250左右。

需要说明的是，其实在这局比赛中，AlphaStar的APM几乎已经失控，几度飙到1000多。量子位抓到了一些这样的瞬间。

本帖最后由 zero3rd 于 2019-1-25 15:13 通过手机版编辑

看了一眼这次的比赛

首先选的2个对手，TLO是个二流的虫族选手，比赛选了一个神族来跟alpha对战；Mana在欧洲算是个一线神族，但是世界范围内还不能算顶级的神族。

从浅层观察者的角度看，打赢TLO和Mana靠的是操作，alpha前期不断通过微操累积的优势到后期选手基本不可能扳的回来。

但是从战术的灵活及多样性上，alpha还是有很多需要进化的地方，现在看来就是个简单的F2选手，不会分兵，现在还不会多线，甚至双线都有些困难。

现在还没时间看到alpha深层次的操作战略意图，不知道这次的表现如何，这个就要看后面放出来的资料了。

能5：1 Mana我觉得也非常厉害了，个人感觉Mana这家伙一开始也轻敌，导致后面劣势被滚雪球放大。

分屏就是面对未知，还有局部对影响全局的取舍。AI在这一块的判断显然不过关。全局操作APM250，只能说这微操在全屏操作的情况下已经足够。

你有认真看吗？有一盘前置野兵营一波捅穿的，明显ai是已经有总体规划了
多线夹击包了个圆不算多线操作？
只能说目前的对手不需要太多战术灵活性，绝大多数情况下正面就碾压了

其实星际2可以真正暴露这种深度学习ai的智力水平，因为不像围棋这么玄星际的战术可以直观感受，至少目前看来他学了几万盘录像，在战术水平上除了农民更科学点目前没学出什么新花样，接着看吧。

以我国服大师的水平看，星际2的战术其实变化不多，ai最终能做到熟练运用各种狗比前期战术就差不多了，不太可能开发出来一套人类没人用过的战术

所以我认为目前AI在星际项目上大概类似于之前围棋项目上打赢樊麾的那个时期，然而阿花狗从打赢樊麾到打赢李世石也没花多少时间。要知道这个项目最开始时AI连矿都不会挖。
到了目前这个阶段项目最大的障碍是星际一盘的时间，不可以像下棋那样下得飞快，所以AI成长缓慢。

本帖最后由 zero3rd 于 2019-1-25 16:11 通过手机版编辑

目前打TLO这个水平的已经不需要飙APM了，AI论起APM比TLO还低（这个有图，可以看到AI完全是按照人类选手的统计模型来的），当然觉得EAPM差距太大还可以调，然而已经是质的飞跃了。
事实上现阶段还可以谈谈APM和EAPM，至少面对一流选手alphastar还力有未逮，再等段时间这块遮羞布就没了。

本帖最后由 zero3rd 于 2019-1-25 16:25 通过手机版编辑

野兵营的那一盘，Mana是有机会终结alpha的，只是alpha对追猎的操作太好了，残血的追猎和不朽不停的往电池后面退，Mana根据他的比赛经验觉得如果是人类选手，他是可以终结掉对方的，于是往前怼，结果反被微操翻掉。

这种对单兵的操作考验的就是微操能力，这就是强于大部分职业选手的地方。

至于包个圆你就看做是多线操作，那你对多线操作的认识是不是少了点，最后一局Mana的棱镜切家多线操作，alpha就不知道如何应对了，基本都是出去的兵F2回来。

先限制ai的eapm为100左右吧，且不得赖皮，一到交战就飙升到1600，最大eapm不得超过200
人类也就这个水平，且人类的手眼协调能力最高也就差不多这水平了，所谓300apm的人类操作，大多都是废物的
至少不要看到全部是用操作前期压死的局

看你们吹B了三页，录播视频的连接呢？给个关键词也好啊

我也觉得调低一些apm对于研究智能更有帮助，不过我觉得这不是啥关键因素，调低了估计还是打不过，平均150，峰值400如何？估计还是碾压。
ai有些理解已经超出人类了，比如农民数量，低地冲高地的判断，防先知骚扰
农民数量就不说了，这是职业选手都要学的
低地冲高地，正常人类选手都会犹豫，没有绝对优势不会轻易上去，这是一种心理上的难关。但ai很果断，判断有优势直接冲，果然直接捅穿。也许高地优势其实没有原来大家想的那么大
防先知骚扰，ai不是在高地边缘放追猎侦查，而是直接追猎在农民群里排排站等你过来，放弃了视野优势而是追求更简单直接的保护农民的手段。当然这个策略还值得商榷，也许ai觉得这样保护更有效，但在人类看来肯定是边缘预警更好，不过作为一个新思路也可以借鉴

bilibili上有，搜一下alphastar

多谢~~~

你确定你看了直播吗？
150的apm和400apm不一样？
昨天至少三场比赛，ai是靠操作碾压mana的，没操作就输了
客观的来说，电脑的运营确实好，但电脑给我们表现的只有运营和操作了，这是我昨天看完最大的感觉
至于战术，侦查，多线，骚扰，大局观，这些我都没看到，说白了就是ai不管你怎么打，反正他就用最极限的运营一波按死你，按不死就再来一波

能打死就行 要什么大局观 围棋不也这样
哪天真用机械臂了 我看你们还能说啥

这是阿尔法斯塔的报告
https://deepmind.com/blog/alphastar-mastering-real-time-strategy-game-starcraft-ii/
自己看看那还就可以了解
阿尔法现在的星际战术就是你搞你的，我的战术比赛前就决定，整场就用这个，不会根据你的打法改变，也不会临时换战术
说真的，就是流程化的东西，缺少最关键的应变
所以那场输的战术，遇到一个被克制的打法，瞬间崩盘

没想到这么快，2月初打新冠军serral就有定论了，目前看跟围棋会是一个结局