Tak jsem se zase pobavil, lživý titulek jak prase:"AlphaStar hrál 200 let Starcraft 2, aby porazil člověka."Ve článku:"Celý proces učení AlphaStaru trval vlastně jen relativně krátkou dobu"Ale chapu, prostudovat si "200 let hrani" = hrál to 200 let.
Článok som si prečítal. Nejak do hĺbky sa mi nechce ísť, len jednu vec.Všímajte si ako sa skracuje čas medzi jednotlivými štádiami.Budeme ešte veľmi prekvapený, ako rýchlo nám umelá inteligencia začne riadiť naše životy. (začalo to napríklad primitívne, automatickým pripomenutím narodenín, potom termínov, teraz máte apku na ovuláciu, senzory a čidlá, ktoré vám odporúčajú kedy ísť spať, kedy sa hýbať, zasvietia vám lampu v presný okamih kedy sa prebudiť, podľa algoritmov vám triedia emaily, odporúčajú ktoré kedy vybaviť).Budeme sa ešte veľmi diviť, ak sa o 10-15 rokov budeme sami zamýšľať nad sebou, či byť človekom má ešte nejaký význam. Keď aj tie blbé rastliny, zvieratá sa už teraz majú lepšie, ak sa o ne stará stroj a nie človek.
Tak tohle je presne cinnost, ve ktere bych automaticky predpokladal, ze je pocitac proste lepsi. Uz jen proto, ze mu nedela problem multitasking, klidne i v obrovskem meritku, coz se s clovekem vubec neda srovnat.Jasne, napsat ty spravne algoritmy, dle kterych se nauci podobne komplexni cinnost je velmi tezke, ale kdyz to jednou funguje...
no pocitac by v tom byl byl lepsi kdyby ho clovek presne k tomu naprogramoval. Ale tadyto je snaha to nemuset programovat, jen vytvorit I/O rozhrani a at se to nauci samo, to by melo do budoucna usetrit zdroje.
Je celkem vyloučeno, že by člověk dokázal naprogramovat bota, který by odolal jakémukoli zkušenějšímu hráči. Možná by to trvalo pár her, ale nakonec by se přišlo na slabiny algoritmu.
Tím bych si nebyl tak jistý. Je to jen o výpočetním výkonu který jsme ochtni mu poskytnout. U FPS napsat bota který nikdy nemine, nic nepřeslechne, nepřehlédne a tak bude neporazitelný není problém. Spíš naopak je problém ho udělat dost hloupého, ale ne příliš hloupého aby lidi bavilo proti němu hrát. U SC2 je to o dost obtížnější, ale pokud se to rozbije na dost malích oborů kterám by se věnovali jednotliví agenti tak by to mohlo jít, samozřejmě v závislosti na tom jak nízkoúrovňoví přístup bude mít k ovládání jednotek, ideální by bylo aby mohl kontrolovat každý krok a obejít tak v případě potřeby i zabudované hledání cest,.... Sice nebude mít asi 100% úspěšnost, ale rozhodně nepůjde jen o to naučit se pár her na hraní proti němu... V čem bude mít bot výhodu vždy: micromanagment (mnohem rychlejší reakce než člověk, místo odhadu statistika), resource managment - ideálně ovládat každého drona separátně. myslím že by bylo možné jim ušetřit dost času aby to mělo významný dopad na cash flow. Co se týče toho naučení algoritmu, jde spíše o volbu strategie. Naučit se strategii proti strategii, ano v tom lidé mají výhodu, ale bot nemusí mít 1, může mít třeba 10 základních které se větví podle podmínek na bojišti, s náhodnými prvky v případě kdy by se nemohl jednoznačně přiklonit k žádné z cest. Jistě bot by měl chyby, ale ty by šli odladit... strom strategií rozšířit...
Jasně, lze udělat perfektní mikro, tam je to docela přímočarý, ale s tou strategií je potíž. Je tam nutno reagovat na mraky situací, už třeba jen vedení boje ve warcraftu je zhruba takové, že chci být na kopci na otevřeném prostoru, mít dobře uspořádané jednotky (krátký dosah vepředu, kryté hrdiny), protivníka chci někde zmáčknutého, ideálně ho přistihnout nepřipraveného a nebýt pod palbou z jeho báze.A teď si představ programování té logiky, aby se správně rozhodla když něco z toho není splněno jestli se to snažit spravit (a jak) nebo zdrhnout. Už jen dobře vyhodnotit situaci je hromada programování a stejně tam bude mraky koeficientů a vah který budeš ladit a stejně to neuděláš zdaleka tak dobře jako ta neuronka.Prostě je to předem odsouzeno k nezdaru. Na takovém algoritmu strávíš měsíce až roky a pak ti to někdo rozebere nanejvýš během pár hodin, protože člověk prostě "koukne a vidí"
Ad. "........A to je právě to, kde zatím selhává i ten sebepokročilejší program – trpí absencí vyššího abstraktního myšlení......."Není tzv. "abstraktní myšlení" nakonec taky pouze otázkou složitosti neuronové sítě - množství umělých neuronů?
je to mozne. i človek ma mozog rozdeleny na zony kde kazda sa venuje iba nejakym oblastiam ale vedia spolupracovať. u ai sa zatial cela sieť venuje jednej činnosti, takže nedokaze kumulovať nesúvisiace vedomostí. ak sa ale naučia tuto segmentaciu, zacnu veci chapat aj abstraktne, ako clovek
Nejde o počet neuronů. Abstrakci zvládá i malá myška, není to výsada člověka s velkým mozkem a zvládá ji i umělá inteligence. Abstrakce je v zásadě jejím základním prvkem. To co je popsáno v článku je blbost. V okamžiku, kdy by došlo k vybudování databáze všech možných cest a řešení, tak již nepotřebujete umělou inteligenci v této podobě. Potřebujete jen automat co vybere správnou volbu z té DB.To že AlphaStar nezvládne hrát jinou hru je dané tím, že se s ničím jiným nikdy nesetkal. Člověk vidí ve shluku pixelů panáčka, má zbraň, tak to bude voják, má skafandr, tak asi vesmírný voják, ... Ale to díky tomu, že tyto všechny věci zná. AlphaStar o ničem jako panáček, zbraň, skafandr, ... nemá ponětí. Nikdy se s tím nesetkal. Zná jen přesně tento obrázek a ten představuje něco (těžko říct co si představuje), co lze získat tím a tím postupem a když s tím udělám to a to, tak mě to přiblíží výhře.Kdyby tu síť natrénovali na to aby poznala panáčka, poznala typické znaky podle čeho se pozná budova, čím se asi liší voják od civilisty, ... tak zvládne hrát více her. Abstrakce není problém. Problém je získat abstrakci, když nic jiného neznáte. Kdysi byly populární hry typu point and click adventure, kde se kombinovali získané předměty často naprosto nesmyslným způsobem. Výsledkem bylo, že lidé buď tupě zkoušeli všechno na všechno nebo sáhli po návodu. Abstrakce najednou nebyla. 🙂
ono ale i tá myška ma podstatne viac prepojeni ako dnesne ai. je to aj o vykone
Asi vás nechápu. Pokud schopnost abstrahovat není problém tak proč je takový problém s naučením spolehlivých autonomních aut - proč potřebujeme objemy učících dat které potřebujeme?Principielně asi souhlasím že nejde (jen) o počet neuronů (i když upřímně, domnívám se že i ta malá myška jich má výrazně více než běžné AI), ale spíše o učící proces, který se ale obávám že musím trvat na tom že nemáme natolik zvládnutý abychom mohli mluvit o "vědomé aplikaci vyšší abstrakce".
Jeden z hlavních problémů s autonomními auty je ten, že u nich netolerujeme selhání tak jako u lidí. Když někdo zemře vlivem řízení, tak je to poznámka stranou v místním plátku, u autonomních aut každý ťukanec spolehlivě oblétne noviny celého světa.Takže u těch aut chceme ve skutečnosti mnohem víc než abstrakci na úrovni člověka. Chceme aby sledoval a reagoval na provoz ve všech směrech okolo, aby se v tom vyznal a vždy správně reagoval, chceme aby uměl perfektně řídit v dešti, na sněhu atd., prostě věci, ve kterých řidiči denně selhávají.
ludia ale zlyhavaju z dovodu ze nedodrzuju predpisy (pravidla, pozornosť..). keby ludia drzali predpisy bolo by nehod minimálne. stroj si pocas soferovania nebude citat fb spravy takze sa mu toleruje vyrazne nizsia nehodovost.navyse autonomne auta dnes stale nevedia jazdit na neznamych nekvalitnych cestách
Jen minimum nehod ma pricinu / jednu z pricin v zamernem nedodrzeni predpisu. Ale je pomerne popularni predstirat opak. (Klasicka ukazka: Rychlost neprimerena vs. nedovolena.)
odporucam pozriet hodinku dashcam videi nehod na youtube a pozorovat. je to VZDY o poruseni pravidiel.ak bura vo vysokej ryclosti, tak je to vzdy neprimerana rychlost. s primeranou aj ked nad povolenou by sa to nestalo, ze.
Myslím, že jste to pochopil dobře. Ano jde o učící proces. Člověk i myš se učí od základů k složitějším věcem. S AI ale děláme přesný opak, před počítač který nerozumí základům hodíme balík cílových dat.Mimino dopravní předpisy neučíte. Nejprve ho naučíte máma, táta, člověk, barvy, strom, keř, zeď, pak možná auto, náklaďák, ... a až někde na konci ho učíte dopravní předpisy. Teda v situaci, kdy už bezpečně pozná namrzlou vozovku a všechny objekty co se po ní pohybují a ví i co od nich může čekat, ve smyslu toho, že cyklista nejspíš pojede, ale strom u cesty se ani nehne.AI nic z toho nezná stejně jako to mimino a ani nikdy nepozná, nikdo AI nic jiného neučí, takže nemá souvislosti. Má senzory, které ji řeknou že na kolizní dráze se po vozovce pohybuje objekt a má na tuto situaci zareagovat, nic víc nezná. Člověk vidí co je to za objekt, že je to děda na povozu taženém koníkem a chápe, že kůň se muže splašit .... AI to má šanci vědět jen když ji to někdo naučí. Buď ji budete učit postupně co je děda, kůň, povoz, ... nebo ji předhodíte 1000 situací na vozovce s různými povozy, aby si udělala nervové spoje o tom, co tento objekt může udělat.
No není to úplně perfektní ale furt nadprůměrný článek
kdy zažije (namodeluje) všechny myslitelné dopravní situace, všechny typy počasí, vozovek (včetně D1) 😀O 50 rokov neskor v Deep mind labe: Tak uz sme vyliecili vsetky choroby, na celom svete je mier, ludia nehladuju, auta jazdia autonomne pocas monzunov na horskych cestickach v Peru, ostava uz len jedine, aby zvladli same cestu z Prahy do Brna.
Tak na toho by můj Zerg rush asi nestačil.😀
On se StarCraft2 hraje uz 200 let? To jsem nejak zaspal.
200 let je celkova delka doby zaznamu hry, ktera byla poskytnuta AI. Aneb kdyby 10lidí hralo 1hod v kuse, jak dlouhy by byl celkovy zaznam her? (ani jednu hru by nehrali proti sobe)spravna odpoved:10 + 10 + 10 + 10 +10 +10 +10 +10 +10 +10 = 100hodinopravdu jednoducha matematika a logicke mysleni.
pro hatery: jedna nula se zapomnela 😃 kdo vi kde?
Nicmene, spise se ma pouzit termin v hodinach... X hodin cloveci prace.. O projektu taky nebudete tvrdit, ze vam zabere 100 let, nez bude hotovy..
bylo napsáno:kdyby 10lidí hralo 1hod v kusemá býtkdyby 10lidí hralo 10hod v kuse
V diskuzi? B-]
Když bude každý z nich hrát 1hod a je jich 10, tzn 10hod herních záznamů, kde jsi vzal 100hod? 😀
orgasme, při troše pozornosti bys postřehl:Hooah | 27. 01. 2019 23:35pro hatery: jedna nula se zapomnela 😃 kdo vi kde?·orgasmic | 28. 01. 2019 09:22nemusel by ses tak ptátnebo nejsi schopen přijít na to, kde se ta "0" potratila?
Názor byl 2× upraven, naposled 28. 1. 2019 13:39
Nejdříve píšete že mělo AI speciálně vyvinuté rozhraní poskytující mu herní data ve strojově čitelné formě, ale o pár odstavců dále píšete o tom, že to AI vidí jen pole pixelů a data se z nich muselo naučit vyčíst. Tak jak teda? :-/
Má pole pixelů a základní údaje o svých jednotkách a protivníkových které jsou zrovna vidět.
Nejako sa v clanku pozabudlo ze sa nehralo 10 hier ale 11 a v tej poslednej clovek vyhral, vec sa ma tak ze AlphaStar mal obrovsku vyhodu v tom ze sa pozeral na mapu ako celok, on vnimal celu mapu naraz, clovek vnima len cast mapy ktoru ma v okne, 10 hier ktore AphaStar vyhral mal pave tuto vyhod, v jedenastej hre uz sa pozeral na mapu ako clovek a vnimal len tu cast mapy ktoru vydel v okne a ako nasledok prehral.
Názor byl 2× upraven, naposled 27. 1. 2019 19:21
Checht... tak to je fakt nepodstatná drobnost. 😃
Presne, tady jde primarne o to, aby cely team programatoru vykazal nejaky uspech, jinak by jejich budget dostal jiny team... Takovy princip evoluce...
tych drobnosti tam bolo viac, napriklad, AplhaStar mal viacero instancii, to znamena ze v kazdej hre clovek hral s inou instancoiu AplhaStar, kazda instancia mala svoju vlastnu strategiu, bezny clovek tak nehra, vzdy ma naucene 2-3 strategie kotre dobre ovlada a tie pouziva. Jedna instancia AplhaStar mala naucenu jednu strategiu, ktoru by bezny hrac po prvej hre prekukol a uz v dalsej hre by bol pripraveny.
To ale fakt - z hlediska popsanéhp výzkumu - není vůbec podstatné. Podstatné je to, že se algoritmus sám na tuto úroveň vytrénoval.A holt je třeba si zvykat, že začínáme žít v době, kdy když je motivace a peníze, lze už dnes algoritmus vytrénovat tak, že člověka porazí prakticky v jakékoliv logické disciplíně.
To je sice pekne, ale o neuronovych sitich a jejich uceni se novych veci jsem uz cetl pred 25ti lety, v IT casopisu, ktery uz ani nevychazi... Umely pilot provedl neplanovany looping v simulaci, aniz by ho to nekdo ucil... Hmm, tak to jsme za tech 25 let v tech neuronovych sitich zase tolik nepokrocili..
Já s tímhle úplně nesouhlasím. To platí pro běžné hráče, ale po sledování hodin AoE2 v podání těch nejlepších si dovolím tvrdit, že ti nejlepší jsou nejlepší právě pro schopnost improvizovat i v případě, že jim jejich naučený systém někdo nabourá (a vzhledem k rozmanitosti a velikosti map mít jen dva, tři postupy podle mě stejně nestačí). Nevěřím, že by Starcraft byl až tak odlišný.
Jak poznáš improvizaci od naučeného? To že hraje jinak než předchozích 10 her pořád neznamená, že to nejsou scénáře, které si už dřív zkusil.
Myslel jsem, že AI tu mapu jako celek vidí vždycky, takže se nedá moc dobře překvapit. Člověk vidí akorát tu minimapu a mě se u her stávalo, že jsem se soustředil na bitvu na jednom místě a mezitím na mě útočili odjinud a zjistil jsem to s nějakým zpožděním.
AI ve hře ano. AI, co má hrát hru jako člověk, by ji asi měla vidět i jako člověk.
To je vlastně pravda. Nicméně pořád má výhodu, že se neunaví a dokáže se dívat jak na hlavní obrazovku, tak na minimapu, jestli se třeba někde nehromadí víc jednotek nepřítele.
Nemyslím že ta AI má hrát jako člověk. Obecně tenhle výzkum je k tomu aby se pomocí AI obešli omezení lidí. Není chyba AI že lidi jsou omezení a nejsou schopni vnímat zarás celou herní mapu (respektive tu část kde nemá FOW), stejně jako v praktičtějších případech neuronová síť vycvičená na diagnostiku chorob nebude limitována na těch pár set nemocí které běžně řeší ten daný lékař, dle specializace. Naopak díky tomuto širšímu pohledu snad dokáže vypozorovat nám skryté souvislosti. Neuronová síť prostě má odlišné schopnosti od lidí. Stejně jako mají různí lidé odlišné schopnosti jeden od druhého (rychleji běhá,...)
Na druhou stranu by nemel byt problem vytvorit takove prostredi, aby platili stejne podminky.. AI vs team lidi, kde bude hlavni leader, sledujici na projektoru velkou mapu jako celek, a zadavajici prikazy jednotlivym operatorum (jeden bude mit na starost tezbu, druhy vylepsovani, dalsi 2-3 jednotlive bojove skupiny.. A pak by se videlo..
Nicmene chapu, ze v tomto pripade zadani znelo jasne - ukazte vysledky nasi prace jako neco WOW..
Ve starcraftu se dalo hrat i ve vic lidech, kdy kazdy mohl ovladat vsechny jednotky z teamu, takhle se dalo hrat i za vic ras najednou...
Enderova hra 😃
Ano, tak by to šlo kompenzovat. Stejně tak třeba v té diagnostice můžeme na každý případ svolat 10 lékařů z různých specializací aby se ve většině případů schodli že to teda je chřipka. Jinak AI bude stále mít “nefér” výhodu že nebude s nikým spolupracovat, nebude mít tedy nutnost řešil spolupráci přes pomalou komunikaci (u lidí asi mluvené slovo). Souhlasím že AI má nefér výhodu (lidi mají alespoň zatím nefér výhodu zase v abstrakci), ale proto se taky vyvíji. Protože nějakou její “nefér” výhodu můžeme využít ve skoro každém oboru.
O tom zadna. Tohle proste bylo jen PR cviceni, aby se vykazal "uspech". Povazte - 10x vitezstvi.!!! Stacilo by malinko zmenit parametry a byla by to 10x porazka...
Potvrďte prosím přezdívku, kterou jsme náhodně vygenerovali, nebo si zvolte jinou. Zajistí, že váš profil bude unikátní.
Tato přezdívka je už obsazená, zvolte prosím jinou.