Comments 40
- «Два Go» — игра, где один из чемпионов го из Китая будет играть против другого… Все традиционно, кроме того, что у обоих будет собственный напарник AlphaGo. Ожидается, что в таком формате компьютер и человек смогут учиться друг у друга;
- «Команда Go» — соревнование в котором пять профи будет играть против AlphaGo. Профессионалы попытаются выиграть у системы, изучив особенности ее игры;
- «Кэ Цзе против AlphaGo» — пожалуй, центральный элемент всего праздника го. В нем сразятся два чемпиона — компьютер и человек.
- Разминка (розыгрыш).
- Приигрываемся к соперникам.
- Рвём в клочья.
Как-то так это мне со стороны выглядит.
Приигрываемся к соперникам.
Насколько я знаю, AlphaGo не сможет сильно изменить стиль игры на основании нескольких сыгранных партий, даже если по этим партиям прогонят цикл обучения. Веса связей в нейросетях AlphaGo сформированы на основе миллионов партий, несколько дополнительных партий — капля в море.
Но в клочья порвёт. При условии, что в DeepMind не пожалели электричества на несколько месяцев дополнительного обучения.
>Веса связей в нейросетях AlphaGo сформированы на основе миллионов партий, несколько дополнительных партий — капля в море.
Ну строго говоря не совсем. Обучали скорее всего SGD, что означает, что мы можем сильно изменить веса просто прогнав новые примеры с большим learning rate. Другое дело, что после такой операции сеть, скорее всего, будет плохо играть.
Ну строго говоря не совсем. Обучали скорее всего SGD, что означает, что мы можем сильно изменить веса просто прогнав новые примеры с большим learning rate. Другое дело, что после такой операции сеть, скорее всего, будет плохо играть.
«Та же игра го входила в рейтинг сложнейших для «понимания» компьютером игр.»
Имхо, это желтизна.
Есть миллионы игр, где требуется именно интеллект, а не просто отсутствие возможности перебрать все комбинации.
Например тот же покер, где есть случайность, игра на чувствах и блеф.
Например подавляющее большинство стратегий и 3д шутеров, если ИИ предоставить именно те исходные данные, которые видит человек (звук из колонок и изображение с монитора).
Имхо, это желтизна.
Есть миллионы игр, где требуется именно интеллект, а не просто отсутствие возможности перебрать все комбинации.
Например тот же покер, где есть случайность, игра на чувствах и блеф.
Например подавляющее большинство стратегий и 3д шутеров, если ИИ предоставить именно те исходные данные, которые видит человек (звук из колонок и изображение с монитора).
Проблема в шутерах и стратегиях то, что очень многое решают рефлексы и точность движений, а тут у ИИ огромное преимущество.
Да, но все эти рефлексы и точность движения — не интеллект, а мускулы.
А суть то — в распознавании ситуации и принятии решения.
А суть то — в распознавании ситуации и принятии решения.
Это извечный спор, побьёт ли Брюс Ли чемпиона мира по сумо.
Задержка во времени между тем как ситуация случилась и тем когда человек начал принимать решение — у тренированного человека в районе 150ms, у бота — близка к нулю.
«Задержка во времени между тем как ситуация случилась и тем когда человек начал принимать решение — у тренированного человека в районе 150ms, у бота — близка к нулю»
Давайте скормим вашему боту фотографию монитора, и посмотрим, когда он начнет принимать решение после того, как распознает, что там нарисовано?
Ну не путайте же вы процесс принятия решения и процесс его реализации.
Давайте скормим вашему боту фотографию монитора, и посмотрим, когда он начнет принимать решение после того, как распознает, что там нарисовано?
Ну не путайте же вы процесс принятия решения и процесс его реализации.
Для десятислойной полносвязной сети с размером слоя 320х240, на распознавание и принятие решения потребуется около 100Gflop. Пиковая производительность GTX 980 — 5Tflops. Итого: около 20мс на не самой новой видеокарте.
Прикидка очень грубая, но, учитывая, что сеть не будет полносвязной, должна быть в пределах одного десятичного порядка.
Вы мне рассказали сколько время займет распознавание, даже не уточнив какой игры?
Ну давайте, например CS:GO, без предварительно зашитой карты уровня.
Ну давайте, например CS:GO, без предварительно зашитой карты уровня.
Не только распознавание, а распознавание и формирование реакции. Какая игра — неважно, на какой обучат, на такой и будет играть.
Вы роботов собирающих кубик рубика за доли секунды по изображению с камеры не видели? Включая распознание.
кубик рубика — очень простая штука. Есть уже заранее сформированный массив из 6 граней, и распознавать нечего.
А вот смотря на монитор, распознать хотя бы КАК ПЕРЕДВИГАТЬСЯ — там же полос разметки нет, можно ли запрыгнуть на ящик — только экспериментально.
Или вы про того бота, который получает всю информацию об уровне на генетическом уровне?
А вот смотря на монитор, распознать хотя бы КАК ПЕРЕДВИГАТЬСЯ — там же полос разметки нет, можно ли запрыгнуть на ящик — только экспериментально.
Или вы про того бота, который получает всю информацию об уровне на генетическом уровне?
Основная проблема будет в том, что человек учится гораздо быстрее. Даже не уверен что слово учится тут подходит. Например в КС чел. просто будет с гренок убивать каждый раз, так как будет знать где бот, и до тех пор, пока бот догадается что так лучше не делать пройдет игр 1000. А когда догадается человек за 1 игру перестроит свою стратегию.
То есть у бота просто нету понимания психологии, а человек прочитает его поведение мгновенно.
То есть у бота просто нету понимания психологии, а человек прочитает его поведение мгновенно.
https://www.theguardian.com/technology/2017/jan/30/libratus-poker-artificial-intelligence-professional-human-players-competition
Гугл говорит что в покер уже. А там даже ИК-камеру, которая может служить простеньким детектором лжи, не прикручивали.
В шутерах и стратегиях значительная доля успеха — умение быстро кликать куда надо при появлении внешнего стимула (выстрелить первым, на 3 секунды быстрее нафармить 1000 веспена, ), в чем компьютеры ужепереплюнули хуманов. И, ЕМНИП, инфа которая скармливается ботам не так уж и превосходит ту что приходит игрокам. Так что если не увеличивать боту время реакции на внутриигровые раздражители — то у людей шансов тоже маловато.
Гугл говорит что в покер уже. А там даже ИК-камеру, которая может служить простеньким детектором лжи, не прикручивали.
В шутерах и стратегиях значительная доля успеха — умение быстро кликать куда надо при появлении внешнего стимула (выстрелить первым, на 3 секунды быстрее нафармить 1000 веспена, ), в чем компьютеры ужепереплюнули хуманов. И, ЕМНИП, инфа которая скармливается ботам не так уж и превосходит ту что приходит игрокам. Так что если не увеличивать боту время реакции на внутриигровые раздражители — то у людей шансов тоже маловато.
Инфа, которая скармливается ботам — критически превосходит ту, что приходит игрокам, ибо она приходит уже очищенная от всего лишнего. Распознавать ничего не нужно, просто перебрать парочку комбинаций
Но вот написать адекватного бота…
Вы где-нибудь видели адекватного AI компаньона, который будет тебя сопровождать, передвигаясь хотя бы адекватно. Понятно, что по заранее прописанным маршрутам он это сделает, а построить удобный и безопасный маршрут по свободному пространству, с учетом физических возможностей?
Не путайте работу интеллекта и работу мышц, сразу предположите, что человек способен управлять компьютерным персонажем мысленно с идеальной точностью, и подумайте где преимущество сегодняшних ИИ в этой ситуации.
Но вот написать адекватного бота…
Вы где-нибудь видели адекватного AI компаньона, который будет тебя сопровождать, передвигаясь хотя бы адекватно. Понятно, что по заранее прописанным маршрутам он это сделает, а построить удобный и безопасный маршрут по свободному пространству, с учетом физических возможностей?
Не путайте работу интеллекта и работу мышц, сразу предположите, что человек способен управлять компьютерным персонажем мысленно с идеальной точностью, и подумайте где преимущество сегодняшних ИИ в этой ситуации.
Имхо, это желтизна.
Упрощение. Читайте как: "Программы для игры в го, в отличие от других игр с полной информацией, показывали низкие результаты при использовании эвристик, созданных при участии профессиональных игроков." -> Не получилось формализовать интуицию игроков в го -> Не получилось научить компьютер хорошо играть в го -> Комьютер не "понял" игру го
Я вас сильно огорчу:
https://habrahabr.ru/post/310638/
https://habrahabr.ru/post/310638/
Тут от конкретной игры сильно зависит. В Overwatch беруcь с вменяемой командой сам порвать бота без ограничения на меткость. Просто засядем за щиты и будем медленно переть вперёд черепахой. Особенно если с двумя Рейнами. Потом наберём ульты и Monkey Time! В старой контре же, думаю, бот без ограничений будет выносить всех независимо от, разве что гранатами закидают.
Ставлю на 3:2 в пользу Цзэ
Помнится мне Старкрафт 2 обещали. Не смогли или ещё не добрались до него?
В играх, где требуется ловкость и реакция, будет сражаться не столько ИИ, сколько скорость клика.
Поэтому крайне сложно найти реал-тайм игру, где интеллект в таких условиях будет иметь решающее значение.
Можно использовать не ИИ, а простейшие алгоритмы, но при этом побеждать.
Подобный пример все поясняет:
https://www.youtube.com/watch?v=IKVFZ28ybQs
Поэтому крайне сложно найти реал-тайм игру, где интеллект в таких условиях будет иметь решающее значение.
Можно использовать не ИИ, а простейшие алгоритмы, но при этом побеждать.
Подобный пример все поясняет:
https://www.youtube.com/watch?v=IKVFZ28ybQs
Да это видео видел, сам имею 3020 MMR в серебряной лиге, но на текущий момент ни один ИИ не способен победить человека даже если соотношение APM (действий в минуту) 1000 к 100. В СК2 важно и стратегическое и тактическое планирование. Если ИИ к этому ограничить по APM то тогда будет очень и очень интересно. До сих пор ИИ не может справиться с элементарным «зафатониванием» на старте.
Поэтому крайне сложно найти реал-тайм игру, где интеллект в таких условиях будет иметь решающее значение.
Начать с задержки в 250 миллисекунд, если проигрываем — уменьшаем на 5 миллисекунд. Быстро достигается наилучший результат среди человеков, каждый более опытный противник — скорее исключение.
Так в этом и интерес, что важнее быстро кликать или предугадывать врага на много шагов вперед. Имхо натренированный ИИ даже без микроконтроля сможет убить людей, просто потому что будет лучше читать людей чем люди читают ИИ.
Сама игра го считается более сложной для компьютеров потому, что возможных позиций камней на стандартной доске в гугол больше, чем в тех же шахматах. Это больше, чем число атомов во Вселенной.
В который раз уже читаю эту безграмотную фразу. Чего больше, чем атомов во Вселенной? Позиций в го? Или гугол, может, больше? Правильный ответ — они все больше, включая и позиции в шахматах.
Про атомы чистой воды софистика. А если атомы начать переставлять? Любой атом на любое место?
Более того, обычно имеется ввиду количество атомов в обозримой Вселенной. Но в последнее время слово «обозримой» стали всё чаще опускать, вводя кого-то в заблуждение, а кого-то — в когнитивный диссонанс…
А если атомы начать переставлять? Любой атом на любое место?
Речь ведь про количество атомов, а не количество их комбинаций.
Интересно, чисто теоретически, можно ли каким-либо способом записать все эти позиции, хватит ли материала во вселенной?
Другими словами, способны ли современные накопители (HDD, Flash и прочие) вместить базу данных с бОльшим количеством уникальных записей, чем количество атомов, из которых состоит носитель?
Sign up to leave a comment.
DeepMind объявила о матче AlphaGo с чемпионом мира по го Кэ Цзе