黃士傑博士：AlphaZero團隊登上Science - 圍棋

By Hedda
at 2018-12-07T16:34

Table of Contents

https://is.gd/Bw8fa1

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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Tags: 圍棋

All Comments

By Ina
at 2018-12-10T05:56

能攻克圍棋其他兩種就簡單了XD

By Olive
at 2018-12-13T09:26

again? AlphaGo一次；AlphaZero一次…

By Adele
at 2018-12-14T02:34

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

By Dinah
at 2018-12-16T15:41

結果贏了圍棋，卻哉在星海，所以星海最難？

By Odelette
at 2018-12-19T03:54

圍棋是完全透明的，星海不是

By Liam
at 2018-12-19T15:59

其實，《星海爭霸》仍有地圖、區域、單位、操作等戰略考量

By Tom
at 2018-12-24T14:03

，複雜程度與比較「靜態」的圍棋相比，難度更顯一籌。

By Elizabeth
at 2018-12-26T18:44

https://reurl.cc/Y95Ql

By Necoo
at 2018-12-29T10:15

請參考以上網址，裡面提到與圍棋相比，難度更顯一籌

By Odelette
at 2018-12-30T10:31

星海還好世紀帝國更難

By Annie
at 2019-01-02T02:17

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

By Annie
at 2019-01-05T05:37

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

By George
at 2019-01-08T04:41

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

By Heather
at 2019-01-11T19:00

然會因為運氣因素無法穩贏，但AI運作的難度是低很多的

By Ethan
at 2019-01-16T06:44

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

By Charlotte
at 2019-01-21T04:48

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

By Gary
at 2019-01-21T21:58

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

By Ethan
at 2019-01-25T14:50

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

By Ingrid
at 2019-01-26T06:31

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

By Sierra Rose
at 2019-01-28T21:17

的AI還很遠

By Gary
at 2019-01-29T09:05

樓上稍稍講的不嚴謹，如果要從零開始自學很難，但用

By Madame
at 2019-02-01T04:41

傳統算法要正常打完一局絕對不難

By Hardy
at 2019-02-02T13:34

樓上說的是

By Olivia
at 2019-02-03T08:36

傳統就給定劇本再填滿分支判斷行為啊

By Queena
at 2019-02-05T04:19

@HeterCompute 我是單純就卡牌遊戲跟星海來比，星海還是更
難一些

By Hamiltion
at 2019-02-09T23:42

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

By Frederic
at 2019-02-13T22:47

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

By Audriana
at 2019-02-16T01:47

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

By Christine
at 2019-02-16T05:25

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

By Audriana
at 2019-02-19T06:47

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

By Eartha
at 2019-02-21T22:42

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

By Audriana
at 2019-02-22T03:22

，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

By Hamiltion
at 2019-02-26T04:16

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

By Michael
at 2019-03-01T05:34

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

By Lydia
at 2019-03-03T03:13

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

By Edwina
at 2019-03-04T05:36

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

By Lauren
at 2019-03-04T19:31

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

By Zanna
at 2019-03-05T20:40

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

By Liam
at 2019-03-07T03:53

，再加上後方生產的調配。雖然限制APM可以讓選擇數量較為

By Vanessa
at 2019-03-09T03:49

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

By Skylar DavisLinda
at 2019-03-11T20:43

AI要自學星海，能不能 "學好" 我不知道，但要打敗人類為

By Isla
at 2019-03-13T09:58

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

By Edith
at 2019-03-17T00:13

著，就像有些高手的棋，就算攤著下給你看，你也學不來，

By Rae
at 2019-03-21T23:57

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

By Jacob
at 2019-03-26T16:11

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

By Harry
at 2019-03-30T11:39

人對人的時候，也會針對對手的操作不足上做一些戰術。

By Aaliyah
at 2019-04-02T09:46

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。

By David
at 2019-04-05T22:56

樓上，你好像不知道做星海AI的都會強迫限制APM上限吧XD

By Skylar DavisLinda
at 2019-04-10T15:06

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

By Victoria
at 2019-04-13T15:10

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

By Ivy
at 2019-04-13T16:37

方的AlphaGo系列，搬到星海去連好好採礦開局都還沒搞定

By Isabella
at 2019-04-16T01:25

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

By Jack
at 2019-04-20T22:59

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

By Elvira
at 2019-04-25T12:29

深度學習機制來學更通用的AI，那就完全不同一回事了

By Rae
at 2019-04-30T03:03

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

By Rachel
at 2019-04-30T14:02

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

By Elvira
at 2019-05-01T02:18

。但是在深度學習架構下就完全不是同一回事。

By Skylar Davis
at 2019-05-06T00:00

AI為什麼不直接模擬滑鼠跟鍵盤按鍵？

By Ivy
at 2019-05-06T05:11

回A大，是說做一個機器手臂，來按鍵盤跟滑鼠麼？

By Caroline
at 2019-05-09T08:30

如果只是軟体模擬按鍵，電腦速度一定比人手速快

By Ivy
at 2019-05-10T04:17

我是說讓AI用跟人類差不多的速度移動滑鼠、按按鍵

By Kyle
at 2019-05-12T23:28

不是用機器手臂，只是模擬人能做到的按滑鼠等動作

By Mason
at 2019-05-14T17:00

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

By George
at 2019-05-16T10:40

根本沒有給你APM發揮的空間，AI連怎麼end game都很有

By Irma
at 2019-05-17T13:52

問題

By William
at 2019-05-19T03:45

AI若學不會運用戰術或應對戰術，APM設限就只是遮羞布

By Frederica
at 2019-05-21T11:34

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

By Daph Bay
at 2019-05-22T01:33

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

By Joe
at 2019-05-22T11:08

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

By Valerie
at 2019-05-26T09:49

個招就打倒。就算有完美的APM，兵種或地點配置有誤也是不
行

By Emma
at 2019-05-28T17:21

感覺AI要走的路還很長ˊ_>ˋ

黃士傑博士：AlphaZero團隊登上Science - 圍棋

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