黃士傑博士:AlphaZero團隊登上Science - 圍棋

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AlphaZero: Shedding new light on the grand games of chess, shogi and Go

我們很高興向大家宣佈,AlphaZero團隊登上了頂尖的《科學》期刊(Science)。

AlphaZero完全自學,精通三種棋類遊戲:西洋棋(chess)、日本將棋(shogi)與圍棋(Go)
,特別是實力大幅超越頂尖的傳統西洋棋程式Stockfish(1000局的比數是155勝6敗,同時
Stockfish的實力遠超1997年戰勝世界冠軍的Deep Blue深藍)。恭喜團隊,也特別恭喜三
位第一作者David Silver, Thomas Hubert, Julian Schrittwieser,AlphaZero的成果實
在令人印象深刻。
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AlphaZero完全自學,精通三種棋類遊戲....O.M.G!!!

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All Comments

Ina avatarIna2018-12-10
能攻克圍棋其他兩種就簡單了XD
Olive avatarOlive2018-12-13
again? AlphaGo一次;AlphaZero一次…
Adele avatarAdele2018-12-14
剛看了論文,相較於去年的論文,今年多了一些圖幫助
理解以及更多的西洋棋棋局,而將棋去年沒發布棋局,
今天發表之後估計將棋應該會有更多討論
Dinah avatarDinah2018-12-16
結果贏了圍棋,卻哉在星海,所以星海最難?
Odelette avatarOdelette2018-12-19
圍棋是完全透明的,星海不是
Liam avatarLiam2018-12-19
其實,《星海爭霸》仍有地圖、區域、單位、操作等戰略考量
Tom avatarTom2018-12-24
,複雜程度與比較「靜態」的圍棋相比,難度更顯一籌。
Elizabeth avatarElizabeth2018-12-26
Necoo avatarNecoo2018-12-29
請參考以上網址,裡面提到與圍棋相比,難度更顯一籌
Odelette avatarOdelette2018-12-30
星海還好 世紀帝國更難
Annie avatarAnnie2019-01-02
難度攻克應該都是早晚 以後ai非穩贏的大概只有像卡牌
之類的靠賽遊戲
Annie avatarAnnie2019-01-05
樓上把星海這類非完全資訊的高難度遊戲給AI解想得太簡單了
George avatarGeorge2019-01-08
以目前大多數卡牌遊戲都會有一定的環境內牌數限制來說,雖
Heather avatarHeather2019-01-11
然會因為運氣因素無法穩贏,但AI運作的難度是低很多的
Ethan avatarEthan2019-01-16
回合制跟即時制、卡牌跟所有兵種建築的行為,簡單估計對比
Charlotte avatarCharlotte2019-01-21
一下,雖然同樣是無法知道完全資訊的遊戲類型,難度還是相
差甚遠的
Gary avatarGary2019-01-21
況且以為星海就不用靠賽一定是弄錯了什麼,職業賽歷史中太
多開局戰術被剋或被開大招直接搞死的例子XD
Ethan avatarEthan2019-01-25
就算給(在限制APM下)有完美操作的AI來互鬥,當雙方操作
都一樣盡量做到完美的情況下,開局戰術被剋死的情況可能更
明顯XD
Ingrid avatarIngrid2019-01-26
況且現在AI連要正常開局都還自學不起來呢,要正常打完一局
Sierra Rose avatarSierra Rose2019-01-28
的AI還很遠
Gary avatarGary2019-01-29
樓上稍稍講的不嚴謹,如果要從零開始自學很難,但用
Madame avatarMadame2019-02-01
傳統算法要正常打完一局絕對不難
Hardy avatarHardy2019-02-02
樓上說的是
Olivia avatarOlivia2019-02-03
傳統就給定劇本再填滿分支判斷行為啊
Queena avatarQueena2019-02-05
@HeterCompute 我是單純就卡牌遊戲跟星海來比,星海還是更
難一些
Hamiltion avatarHamiltion2019-02-09
另外我上面說的沒在考慮傳統AI,不然就算星海也是有內建AI
可以還算正常的打完一局而且有一定威脅啊,這就不用提了
Frederic avatarFrederic2019-02-13
卡牌遊戲也一樣,像遊戲王出了那麼多代遊戲,裡面當然也都
是能正常打完遊戲的簡單AI
Audriana avatarAudriana2019-02-16
其實上面還有個可以補充的不嚴謹部分是,如果卡牌遊戲把組
套牌也考慮在內,要求AI自組套牌自己打,那麼難度會直線上
Christine avatarChristine2019-02-16
升,但是跟星海比的難度就不好說了,我估計不太出來,只能
說兩個都難到爆
Audriana avatarAudriana2019-02-19
就 看得到的未來一定會被解掉啊... 人腦以後只能靠賽贏
現在進步速度那麼快 我看經費有到位再擋也不到十年啦
Eartha avatarEartha2019-02-21
問題多難取決於想達成到什麼程度,如果卡牌和星海全
部都要從零自學,我覺得是卡牌難,因為要猜對方的卡
Audriana avatarAudriana2019-02-22
,以成熟的卡牌遊戲都上萬張,特徵光寫就會崩潰,還
要能靈活掌握並猜到對方的意圖,應該不是現在土法鍊
鋼就能解決
星海看起來成功的機會還是比較大
Hamiltion avatarHamiltion2019-02-26
星海有迷霧,你也是需要猜敵方的行軍啊,光是防空投時機這
種東西,你總不能每分每秒都在戒備空投XD
Michael avatarMichael2019-03-01
如何猜測敵方不可見迷霧中兵力的調動位置以及兵種配置,而
且你還要做出最佳反應是很難的
Lydia avatarLydia2019-03-03
卡牌遊戲這邊相對簡單的部分在於,即便你認為猜測敵方手牌
Edwina avatarEdwina2019-03-04
的難度很高,但事實上不管再怎麼猜,我方能做的選擇數量相
對於星海中我方能做的反應數量是遠少太多
Lauren avatarLauren2019-03-04
星海光是你兵力在所有地點配比就是超高量的組合,更不用說
Zanna avatarZanna2019-03-05
其中還要考慮兵種配比,更進一步你還要考慮每一隻兵的行為
Liam avatarLiam2019-03-07
,再加上後方生產的調配。雖然限制APM可以讓選擇數量較為
Vanessa avatarVanessa2019-03-09
降低,但整體來說我是仍然偏向星海較難,不連組Deck算在內
的話
Skylar DavisLinda avatarSkylar DavisLinda2019-03-11
AI要自學星海,能不能 "學好" 我不知道,但要打敗人類為
Isla avatarIsla2019-03-13
目標的話,肯定是非常吃飯的,關鍵就在於apm的巨大差距。
很多戰術是否適宜,很多戰鬥的判斷,關鍵都還是被APM左右
Edith avatarEdith2019-03-17
著,就像有些高手的棋,就算攤著下給你看,你也學不來,
Rae avatarRae2019-03-21
一模一樣的兵,正常理解是7隻打贏贏6隻,但如果APM有落差
Jacob avatarJacob2019-03-26
的時候,就必須顛覆整個觀念與判斷了。至於電腦會不會於
戰鬥中判斷對手的操作能力,我想是可以合理判斷的,就像
Harry avatarHarry2019-03-30
人對人的時候,也會針對對手的操作不足上做一些戰術。
Aaliyah avatarAaliyah2019-04-02
至於卡牌遊戲,我覺得就不要打擾人家頂尖團隊了,素人小
團隊甚至學生做報告大概都能做出來吧。
David avatarDavid2019-04-05
樓上,你好像不知道做星海AI的都會強迫限制APM上限吧XD
Skylar DavisLinda avatarSkylar DavisLinda2019-04-10
理由就是如果強迫靠超高操作硬壓人類,不算是理想的AI進展
Victoria avatarVictoria2019-04-13
另外星海的通用AI難度真的沒你想像中容易,在圍棋界大殺四
Ivy avatarIvy2019-04-13
方的AlphaGo系列,搬到星海去連好好採礦開局都還沒搞定
Isabella avatarIsabella2019-04-16
而卡牌遊戲你也低估了,我上面雖然一直說認為卡牌遊戲比起
星海容易(指預先給定套牌的情況),但那是星海難度太高
Jack avatarJack2019-04-20
如果你要用舊式AI概念寫卡牌那當然不難,問題現在就是要用
Elvira avatarElvira2019-04-25
深度學習機制來學更通用的AI,那就完全不同一回事了
Rae avatarRae2019-04-30
同樣的星海也老早就有人用舊式AI寫過純完美控兵AI了,也有
Rachel avatarRachel2019-04-30
簡單實行固定戰術的AI,除了遊戲內建的AI以外也非常多人利
用1代2代的關卡編輯器內建邏輯來寫成這種AI,我自己也試過
Elvira avatarElvira2019-05-01
。但是在深度學習架構下就完全不是同一回事。
Skylar Davis avatarSkylar Davis2019-05-06
AI為什麼不直接模擬滑鼠跟鍵盤按鍵?
Ivy avatarIvy2019-05-06
回A大,是說做一個機器手臂,來按鍵盤跟滑鼠麼?
Caroline avatarCaroline2019-05-09
如果只是軟体模擬按鍵,電腦速度一定比人手速快
Ivy avatarIvy2019-05-10
我是說讓AI用跟人類差不多的速度移動滑鼠、按按鍵
Kyle avatarKyle2019-05-12
不是用機器手臂,只是模擬人能做到的按滑鼠等動作
Mason avatarMason2019-05-14
我比較好奇APM不設限能不能贏人類,目前比過的比賽
都是慘輸,職業選手隨便一個戰術就屌虐
George avatarGeorge2019-05-16
根本沒有給你APM發揮的空間,AI連怎麼end game都很有
Irma avatarIrma2019-05-17
問題
William avatarWilliam2019-05-19
AI若學不會運用戰術或應對戰術,APM設限就只是遮羞布
Frederica avatarFrederica2019-05-21
目前的深度學習玩星海不是如何End Game的問題,是連Start
Game都有困難
Daph Bay avatarDaph Bay2019-05-22
如果你是把舊式AI也包括在內的話,舊式AI八成都是寫死特定
Joe avatarJoe2019-05-22
某些戰術,頂多判斷幾個戰術分支,所以當然會被職業選手出
Valerie avatarValerie2019-05-26
個招就打倒。就算有完美的APM,兵種或地點配置有誤也是不
Emma avatarEmma2019-05-28
感覺AI要走的路還很長ˊ_>ˋ