如何评价《星际争霸2》AI 战胜人类职业玩家?

1 条评论


  • 25

    ZeroGoYoosee单机游戏玩家,暴雪、育碧游戏迷

    乌拉拉LZ肾雄肝帝 等 25人赞同

    本来还打算开文章说的,正好借着这个问题来说一下。

    先科普,由于本人过于生气,因此一些称呼可能不堪入目,所以需要先科普,并不是骂人。


    PvP:在《星际争霸2》中并不仅仅是Person versus Person的意思,如果说到了种族对抗,则是指Protoss versus Protoss,即星灵对阵星灵,或者为神族内战。

    BG:指星灵建筑传送门,可以制造追猎者、使徒等单位。

    VR、VC、VS:分别指星灵建筑机械台、光影议会和星门,可以视为二级科技建筑,产出更高级的兵种或升级更高科技的科技建筑。

    炸屎球:指星灵建筑机械台产出的单位干扰者,在《虚空之遗》中加入的,机械干扰型单位。技能为净化新星,释放一个球,该球在2秒之后爆炸造成地面大范围伤害。在4.7.1版本之前为敌方单位碰到这个球的中心就会爆炸。由其名字而得名绰号“自爆球”,也是因为星际老男孩中的小色而得名“炸屎球”。

    鸡猎:指星灵建筑传送门产出的单位追猎者,远程支援型步战机甲,可对空对地。由于该单位过于鸡肋因此得名“鸡猎”。(你也可以认为是谐音)

    不朽:指星灵建筑机械台产出的单位不朽者,攻击型步战机甲,只能对地,对重甲有加成伤害,是克制追猎者的好手。

    先知:指星灵建筑星门产出的单位先知,在《虫群之心》中加入的,空中施法单位,脉冲光线是她唯一的输出手段,对地魔法攻击武器,对轻甲有加成,屠农好手

    OB叮当、小叮当):指星灵建筑机械台产出的单位侦测器,侦测单位,可以看到隐形单位,很耗瓦斯,人类选手基本上会选择有1到2个叮当跟着大部队来侦测对方是否有隐形单位。

    F2A:在《虫群之心》加入的,按下F2可以选中所有部队,再按下A键就可以让部队向指定地点进攻。多线操作的大忌是就是F2A,因为这样会打乱原本的多线。


    最后啰嗦一句,根据放出来的Replay可知,版本为4.6.2,即炸屎球还没回退到4.0版本之前,暴雪嘉年华总决赛的版本。

    前言:AlphaStar未来可期

    今天北京时间2点,DeepMind团队放出了他们新的研究成果——AlphaStar,并找了两人,TL战队的TLO(the little one)以及MaNa。前者擅长种族为虫族(异虫),曾经打过随机;后者为神族(星灵)选手。

    与MaNa交手的时候距离与TLO交手过了一周,可以看到明显的进步:之前还没有弄明白什么是战术,而一周之后却明白了;操作也明显处于上风。

    不过,也有缺点。在现场对战的时候,MaNa却用了一计将AlphaStar打得满地找牙。这也是AlphaStar的致命缺陷,后续再说是啥。所以尽管10-1,但是最重要的一场比赛是那个一负

    前10盘可以说是训练集,即让人工智能进行成长的阶段,模型逐渐优化;而现场打的那场,才是重头戏的测试集。训练集训练再好,测试集测试没成功一点用都没有。俗话讲的好,是骡子是马拉出来遛遛。遛都没遛好管屁用?

    人工智能仅用1周就进步如此之大也是相当可以,据说他们还要研究如何让它自我学习,那可真的是未来可期了。

    训练:屎一样的对局与飞速的进步

    先说前者。

    我熬夜熬了那么久,起来看到的竟是这样辣眼睛的对局!”这句话可以说是在凌晨2点多中国看直播的观众最大的体会了。这三场放出来的LiquidTLO对阵AlphaStar的对局简直颠覆了星际观众对于《星际争霸2》这款游戏的理解。

    首先先说TLO的操作。红色方为TLO,蓝色方为AlphaStar。2个使徒压制杀掉AlphaStar许多农民,一共2波,优势开局。

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    紧接着,AlphaStar同样使用两个使徒杀农民,居然获得同样的效果!

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    这一波下来,两边亏损既然差不多?TLO还更亏一点?你™在操作什么?

    这一波下来,两边亏损既然差不多?TLO还更亏一点?你™在操作什么?

    另一局对战中,看到对方一堆炸屎球压制,他如此选择:

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    竟是走上前去撞上净化新星!!!

    WTF!!!你这个B是不是收钱了???亏你还是职业选手!DM团队还认为TLO的神族水平MMR在5k左右。那么问题来了,5k以下的选手得菜成什么样?

    老仙看完之后当场说,这让JBR上去打都能打得过。

    AlphaStar这边它也犯了许多“错误”,比如这个:

    双农民到二矿......

    双农民到二矿......

    这个都还好,它主要是主矿满采了所以可能是让采矿效率更高(?)

    5OB骑脸,就问你怎么输:

    AlphaStar:我VR不要产能了!!

    AlphaStar:我VR不要产能了!!

    炸自己的屎,让别人无屎可炸:

    追猎与自爆球:完了我们怎么躲啊啊啊啊啊啊啊啊啊

    追猎与自爆球:完了我们怎么躲啊啊啊啊啊啊啊啊啊

    集体回城,就为了去处理三矿的狂热者???

    还是追猎自爆球+5个小叮当:我们为什么要回去??

    还是追猎自爆球+5个小叮当:我们为什么要回去??

    AlphaStar做出失误的操作可以理解,毕竟训练时间可能不是太多。但是TLO你作为职业选手,出道那么多年,能做出这样的操作???为什么要请你来???DM想赢想疯了???

    10年就出道的TLO竟然败给了还在婴儿阶段的AlphaStar简直无法接受

    10年就出道的TLO竟然败给了还在婴儿阶段的AlphaStar简直无法接受

    接下来第二位选手MaNa出场,他可是忠肝义胆,发挥出了他的实力,可是AlphaStar经过了一周的辣眼睛的训练,提升了不少:

    AlphaStar拉回去残血的追猎

    AlphaStar拉回去残血的追猎

    事后,MaNa说,他以为这波他已经赢了,没想到AlphaStar很好的保护了他的追猎。

    为什么这么说呢,因为MaNa高地上已经部署了电池,可以回复追猎的护盾。

    红圈内三个护盾充能器(也被称为电池)正在高地上,只要稍微守守基本上这波小股部队可以全部歼灭

    红圈内三个护盾充能器(也被称为电池)正在高地上,只要稍微守守基本上这波小股部队可以全部歼灭

    也就是说,他可以直接拉一拉就能完美防守。

    但是万万没想到,他被AlphaStar秀到了。

    瞬时APM能够达到1200以上,而且还是AI,人家可是没有废操作的,也就是EPM=APM......

    一段秀凤凰的我就不在此说了,具体的大家找找视频看看就完了。

    PK:AlphaStar全面落败

    然而在“真人PK”环节,MaNa却战胜了对手。他用了什么呢?

    答案就是小规模骚扰。

    AlphaStar开局选择了两先知骚扰+傻暴鸡猎,而MaNa看到了对方这么干......

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    直接用一个棱镜带上两个不朽进行骚扰:

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    按照人类的思考模式,大家都会选择在家里刷出克制不朽的单位——狂热者来挡住这波进攻。但是AlphaStar却不这么认为。

    “既然不朽克制追猎,那我就用一堆追猎!!”

    上面那句是我胡猜的,我觉得它的思考可能是直接将本来要前压的部队直接全部回防,也就是我们俗称的F2A。也可能是AlphaStar它不编队的原因。

    于是就有了这一幕:

    AlphaStar的追猎跟旱地里的蝗虫一样涌了回来

    AlphaStar的追猎跟旱地里的蝗虫一样涌了回来

    这也就证实了,在人类看来不起眼的多线操作下,AI居然不会使用多线防守和多线进攻......

    在以前的一场星际争霸1的比赛,也是人工智能对阵人类选手,同样地人工智能大败。原因也很简单,人类选手选择了多线骚扰使得人工智能大乱阵脚。

    如果你能看懂星际的比赛,你还会觉得AI很强吗?

    尾声:自媒体大肆宣传AlphaStar

    老仙说过,今天白天游戏圈最重大的消息绝对是人工智能大胜人类。果不其然,大量自媒体都是以这种口号宣传。下面的评论基本都是一些不太了解这款游戏的人,一下子以为这个所谓的AlphaStar有多么多么的强。

    可是,事实真的如此吗?

    我希望,当你耐心地看完我这篇回答,应该能够知道AlphaStar到达了怎样的层级,也应该理解了我为什么那么愤怒。

    AlphaStar现在也就是在它所擅长的方向很厉害,比如非人类的操作、天衣无缝的运营等等。但是,在战术层面上,它还需要走得更远。甚至,可以先把多线操作学会。

    我今天已经在各大自媒体评论下面写了好多这样的话,现在只希望读者不要被各大自媒体所蛊惑。

    希望谣言止于此。

    发布于 2019-01-25 19:10:19 11 条评论 禁止转载


  • 4

    兔叽先森保护好尾巴!

    本来没打算回答,但是看了高赞之后……em……

    先科普deepmind。

    经alphago一役,很多人感兴趣的人应该都对deepmind有了了解,对于代码一无所知只懂得点评成品的不知道猪为什么能跑只知道猪能吃的人来说,比如我,唯一能直观感受到的是。

    deepmind能根据发生的事件建立自己的逻辑。

    那么不难理解,如果不是TLO的各种睿智操作,AS不会接触到如此大量的错误信息,要知道,在自学系统下,要推翻最早接触并实际应用过的错误信息需要多大的信息量。毕竟在DM系统下,不存在“权威”信息。

    TLO这盘棋下的很大。

    扯淡归扯淡,但是从deepmind团队的描述中,这种扯淡并不是凭空猜测。

    deepmind团队对此次对战前后的概述

    感兴趣的非常建议一看,因为本人是个科幻迷,有幸和圈内爱好者讨论过deepmind是否能达到科幻中预期的AI程度。比较受认同的结论是deepmin的进化终点是天网,而不是AI助手。除非给予足够的人为干预,也就是三定律之类的。


    那么怎么评价呢,限制AS的是数据质量太差,而不是AS不够强。

    AS的实战数据来自于bn的天梯数据,天体质量SC玩家有目共睹,AS在分析后能得出什么样的逻辑不得而知,民用黄旭东真的是职业的解说,他尚且在信息不足的时候还能下错误判断,AS在战略层面的分析能力甚至不如我这种菜鸡玩家,在无数睿智操作建立起来的基层数据下,保不齐AS的内心OS其实是:“JOJO!我不要做神啦!”

    直到公开赛为止,整个赛程对于alphastar来说都是早期,alphago也是在赢了李世石之后才进入公众视野的,我不喜欢围棋,我只知道之前跪了很多低段职业选手,甚至有的压根就是陪练。

    别说终盘,对于AS来说,中盘都还没到。


    希望是不存在的,AS的进步在于,在SC的信息不透明,不对称情况下,能独立运算了。

    就算强行限制APM,我也不太看好。

    另外我还有个问题,在现在,AS把谁摩擦了算是SC打穿?

    发布于 2019-01-29 09:37:38 0 条评论


  • 0

    恶魔指虎

    把楼中楼直接当个答案吧,个人觉得,RTS人类太容易被碾压了,一旦达到某个操作阈值,战术体系都类似。微操收益就远大过战术,现在AI还是被限制微操上限了吧?这个前提就已经证明我们输了,有点像跟机器人比算数的感觉了。现在这个选手赢了也只是帮AI算法找bug而已

    更新于 2019-01-29 20:54:21 0 条评论


  • 0

    菠萝面包我要做一辈子游戏

    MANA获胜,AI输给了人类的奸诈狡猾和欺骗。
    利用AI过于诚实的“bug”取胜是关键。

    AI会成长的更强大~

    发布于 2019-01-25 16:17:24 0 条评论


  • 0

    xblymmx

    可能今后会限制AI的 apm, 就像OpenAI 在dota2项目上限制了反应时间 

    更新于 2019-01-25 16:21:30 2 条评论


  • 0

    XenoAmessXenoAmess

    谷歌爸爸还是牛逼。

    发布于 2019-01-25 13:47:09 0 条评论

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