围棋复杂还是刀塔复杂？

shenwenshan123 · 发表于 2016-3-13 10:01:52

这两个东西根本都不能比

枫夜霜星 · 发表于 2016-3-13 10:18:37

dota2都敢跟围棋比复杂度了？

Aoaomeng · 发表于 2016-3-13 11:00:46

布狗在看发表于 2016-3-11 11:49
电脑判断局势的能力远弱于人类，李世石自己蠢要和电脑拼局部操作。dota2现在的电脑局部操作已经很强了，各 ...

目前DOTA2的电脑就不要拿出来做参考了吧。。。 V社做这些BOT 花了有没有10万美元啊。。要开发真正牛逼的DOTA2 AI 没几百万下不来

Aoaomeng · 发表于 2016-3-13 11:04:22

jiyudian 发表于 2016-3-12 19:24
你对于难的理解基于你自己的结构，因为你知道怎么算，而计算能力和存储能力不行，我也一样，人们都这样。 ...

大哥。。 AI是人设计的。。就像你说的。。人是知道怎么算的。。设计者设计进去不就完事了人能赢AI只能是AI还没设计好而已

O1Mania · 发表于 2016-3-13 13:30:44

这问题给0分

ws7825054 · 发表于 2016-3-13 13:36:29

zzq459670382 发表于 2016-3-10 15:34
围棋复杂，越复杂的东西，电脑优势越大。让他来和我比划拳，卜把他打哭。 ...

他只要有个摄像头、你绝对划不过他

jiyudian · 发表于 2016-3-13 15:43:49

本帖最后由 jiyudian 于 2016-3-13 16:00 编辑

Aoaomeng 发表于 2016-3-13 11:04
大哥。。 AI是人设计的。。就像你说的。。人是知道怎么算的。。设计者设计进去不就完事了人能赢AI只 ...

问题就是人虽然有些问题天生知道怎么算，但是目前人还无法精确知道自己是如何思维的。就比如你站在大街上看到一堆东西，你知道自己是怎么‘看到’的么？比如你在跟我聊天，你确切的知道自己的思维一步一步是怎么来的，并能转化成范式么？
你这问题问的倒是挺单纯的。
而我也不是来跟大家辩论，只是对于非业内人士，以一个不太准确比较白话的方法说一下AI和人的区别。
体会一下那句你幼儿园就会的东西，可能超算也搞不定。你穷其一生算出来的东西，可能破笔记本分分钟秒你。
人虽然天生知道一些东西是怎么算的，但是人现在还远远不能看透自己的脑子，虽然研究已经很有进展。
虽然不确切知道你想知道什么，不过就你这句回复，我相应的答复应该是，许多行为人虽然天生知道怎么去算，怎么去做，但是目前还设计不到各种机器学习算法中，就算是目前比较火热的深度学习、神经网络等这些名词，也与人真正的思维方式无关，当然现在AI界许多研究的出发点是模仿人的思维方式。只是目前人真正的思维方式还不能完全被知道。所以不是人知道怎么算，设计者设计进去不就完事了这么简单。人虽然知道怎么算，但是人自己都说不清楚自己咋算的。当然许多人自己觉得难的问题，AI是很好解决的。因为难点不同。

风中飞雪 · 发表于 2016-3-13 17:08:14

有能耐做个能打爆职业选手的ai啊?

chillpeggy · 发表于 2016-3-13 17:22:51

Dawn_of_Ruin 发表于 2016-3-9 23:44
不需要，你消失了无非也就是有限种（很有限）可能性，他只需要按照对他最不利的那种预案来应对即可立于不 ...

你在搞笑吧，dota每秒钟都有上千钟可能性和选择，而围棋只是每一步才有新的变化。

liex12 · 发表于 2016-3-13 17:29:44

说391的阶乘的你在逗我吧。。。

wneverland · 发表于 2016-3-13 17:48:09

chillpeggy 发表于 2016-3-13 17:22
你在搞笑吧，dota每秒钟都有上千钟可能性和选择，而围棋只是每一步才有新的变化。 ...

这么多的变化，无非就是farm，gank，推进。而这些行为都可以数据化并分类。并不是所有变化都是有用的需要电脑考虑的

jiyudian · 发表于 2016-3-13 19:58:17

本帖最后由 jiyudian 于 2016-3-13 20:22 编辑

wneverland 发表于 2016-3-13 17:48
这么多的变化，无非就是farm，gank，推进。而这些行为都可以数据化并分类。并不是所有变化都是有用的需要 ...

你的想法很好，看起来是看过一点点科普读物的。但是人以为的简单和难，和电脑以为的简单和难是完全不同的。因为你天生就会有些东西，但是你不能算不能存，电脑能算能存，但是它不知道怎么算。人与机器难点互异。这点很重要
你说的‘数据化’这个想法很好，但是你还是掉进了一个漏洞，那就是对于一个人简直不用想就清楚的东西未必好数据化。DOTA打法就那么几种，而且对人来说，比围棋简单多了，可是这几种问题是很难规范出一个问题及下面的多个子问题的，即便能规范也非常复杂。而围棋的问题是非常规范，非常‘确定性的’，所以，规范问题肯定是围棋简单。之所以你觉得围棋难，是因为你一想到围棋就掉入了无穷变化和可能性的漩涡中，但那个漩涡只属于人类，对于机器，围棋的‘规则’非常好找。
所以不是问题难不难，而是规则如何找。

如果真的像真人一样放一个计算机视觉的机器人打DOTA，也来个人机大战，那么它认清动图里面的各种东西就比较复杂。诚然DOTA2这个游戏很小，feature我们可以很轻易的提取，但是这feature也不是你以为的feature，我没有试过，并不知道各种装备以及人物颜色形状设计会造成的干扰，但是即便如此，我相信动图识别和定位这两点就需要很复杂的ML模型。即便我们只考虑游戏本身，难度虽然说不好多大，但是极大可能是比围棋要难的多的。因为谈到目前的比较弱的方法比如数据库穷举，蚁群等加上包括现在特别热的神经网络ANN（当然方法非常多，但我觉得提一堆名词没意义），都已经在学界发表很久，工程实现的难度在于根据问题拉一张网络出来。（以神经网络为例）而这一步围棋是最简单的。换句话说，基于ML的AI古往今来都是从策略性游戏下手，国际象棋，中国象棋，文明，围棋。。。因为虽然难，但他们是‘非常好’的确定性问题
就是因为这一点。必须要理解，Farm gank 推进对于人类来说太简单太容易想清楚了，而围棋哪怕是落一个字都要杀几万个脑细胞，然而，对于目前的ML技术，对于电脑，不是如此。如果要用目前的ML技术解决的话，farm gank 推进对于人如此好总结的东西可不是你脑中的一个简单决策树，Farm gank 推进各占一个节点，这样做出来的AI还不如游戏里的。规范化这几个问题可能就要费很大力气。

我觉得我的话没法说完，反正就是。我倒不觉得ML+超算实现游戏AI有多难，我也并不真正知道到底多难，但是围棋真的比DOTA简单。