阿尔法狗现在连星际的简单电脑都打不过，是真新闻吗？

ACT与FTG也没有"本质区别"、S1与TGFC仍然没有"本质区别"、以此推论下去

[本帖最后由 小李子大脸猫 于 2018-2-25 14:20 编辑]

确实，从目前来看谷歌没有选择其他ai常用的先让人类来教个套路，而是完全从0开始野蛮生长。
而之前人们对于ai打星际的乐观很多是来自于一个套路培训后利用算力进行操作碾压

如果ai能进化到进入后期，很有可能它出什么兵都能赢

一般比赛4人图用的比较多，侦察能不能发现，什么时候发现都有变数。如果等对手到半路在发现，就晚了。

任何战术都存在的成功，失败，不胜不败三种可能，区别只是赌大赌小。RUSH只是把胜负的赌注压在前期。

即使说开局5分钟资源是有限的，但是应对方法也是不同的，没有一种应对方法是最优的且是通用的。不同的应对方法直接导致前期的运营处于劣势还是优势。

星际这游戏是存在一定随机因素，但是这个随机因素对AI和对人类来说没任何区别，也不构成阻碍AI计算的原因，随机因素的处理手段也是极其有限的，另外星际大部分比赛点位都是直接设定在对角点，现在很少有还要猜点位的图了，整个趋势都是在减少随机因素的影响
星际不是炉石战术怎么可能是赌大赌小的区别，真要赌大小就能赢高手星际还那么少人玩么，而且星际真要是随机赌博游戏那还有人研究AI么

就玩个星际扯什么现实……你就拿星际举例子。

随机因素对AI和人类是没区别？这个要大大增加AI的编程难度吧，毕竟人脑和AI本质是不同的，再说随机因素不光是说出生点位和探路，几乎存在于整个过程。说到星际比赛直接把双方设定在对点，这个我真是闻所未闻，不知道哪来的消息。

你好像理解错我说的赌大赌小的意思。我不是指赌开大开小，而是指押注的大小。比如说5D RUSH，就是把胜负压在一招上。

对人来说有区别，对计算机来说没区别，每一帧就是一个回合。

是啊、人机大战里直接套用最终均是机器无敌的终极理论就可以了、例如RTS、例如FTG、还有必要在此需要分出诸如RTS与FTG(或者回合制与即时制)这般的高下之别?

准确说来现有基本没有4个出生点位的地图了，http://play.163.com/18/0118/09/D8E3OQIA00318QAP.html这个是18年第一赛季的天梯图，你可以自己点进去看下，大部分地图都是镜像对称的，暴雪官方在尽可能减少非选手因素对比赛的影响（所谓平衡性问题），当然个别比赛可能有用4个出生点的旧图这个无法排除
随机因素对编程和人的影响得看随机产生需要判断选项有多少，选项少人有优势，选项多反而是AI的强项，只是星际这游戏的战术选项实在不可能多过棋类
另外，所谓押注的大小无非是战术风险和收益的评估，这个作为最基本博弈论的一部分，棋类和星际有何本质性区别？实在想不出来有AI实现不了的困难。

[本帖最后由 hirty 于 2018-2-26 01:19 编辑]

原来是星际2，我说的星际是1。

我认为星际的战略可能多不过棋类，战术就可能要多过棋类。

棋类与RTS本质区别至少包括微操这一项。棋类只要想到了，就能做到。RTS是想到了，也未必能做到。所以AI如何实现操作，至今都是个迷。

我想的是把人类既定战术教给他，还是只告诉基本规则就完事了。

棋类接近于数字游戏，SC更接近模拟游戏吧。

我觉得谷歌有点走火入魔了
他们估计想让狗从零开始学星际，那必然是很难学会的啊，因为星际和围棋相比，星际的无用的选法更多，鼠标屏幕随便点一下，这种操作都算一条路径的话，狗学一辈子可能也就学会一种采矿
谷歌应该先植入一些固定的模型，比如采矿，造兵，开分基地等等，然后帮助狗去掉一些显然没有用的路径，这才能让狗算下去
围棋每步最多才361种走法，星际每秒就有几亿种走法，但其实有用的点法，不超过100种吧
人为加一些过滤，感觉超过人类分分钟的事

只是炫技的话，悍马2k就很够了
我记得上次关注已经会自己采矿出兵了