Dann war der Podcast aktueller, als ich gedacht habe ^^.
Vieh-R
2 „Gefällt mir“
Irgendjemand meinte doch letztens im „Star Craft vs. Google“- Thread: niemals wird die AI besser als der mensch
Kannst du das mal verlinken? Da würden mich die Gründe ja mal interessieren…
Kann gut sein, dass die „AlphaStar“-AI noch nicht jeden Menschen immer schlägt. Aber wenn die Daten auch nur ansatzweise Stimmen, ist sie doch jetzt schon in der Lage die meisten menschlichen Spieler zu besiegen („99,8%“) darunter auch Profis (Quelle).
Tatsächlich würde ich sogar eher das Gegenteil sagen, vielleicht sind wir schon überraschend bald an einem Punkt, an dem kein Mensch mehr AIs in irgendeinem Spiel schlagen werden kann… 
das so spezifizierte AIs in kürzerer zeit dem menschen bei aufgaben, die vor allem auf erkennen und umsetzen standardisierter abläufe beruhen, mindestens ebenbürtig sein werden, ist ja eigentlich schon seit jahren zu beobachten. lange warens halt nur die fließbandprozesse in der fabrik, aber natürlich wächst mit steigender rechenleistung auch das vermögen für kompliziertere aufgaben.
Bei starcraft war das besondere, dass im gegensatz zu schach und go die AI die züge des gegners durch den „fog of war“ nicht sieht.
Das heißt die AI muss zeit/energie/ressourcen verschwenden um zu scouten oder „schätzen“ was wohl kommt aufgrund des verlaufes des matches bisher.
ich kenne die spiele der AI nicht, aber aufgrund der koordinierteren eingabemöglichkeiten sowie dem lernverhalten gehe ich davon aus, dass sie so ziemlich sämtliche informationen durch das scouting sowie gegnerprofile/standardstrategien erzielt, die sie zum sieg benötigt.
War sogar hier im thread. Entstand auch eine kurze diskussionn ab hier:
Ja natürlich, muss sie auch. Gibt keine andere möglichkeit als zu scouten.
Aber: im gegensatz zu schach sieht man bei starcraft eben nicht, was der gegner macht, ob er einen cheese vorbereitet oder einen parallelen drop. Weiß jetzt nicht wie weit du im starcraft thema drinnen bist^^
Aber ist im prinzip ja bei jedem RTS so
ja und in so ziemlich jedem RTS beruht der erfolg (wie auch in der realität btw) darauf, wer 1. am besten informationen beschaffen, 2. diese richtig filtern und 3. die konsequenzen daraus richtig umsetzen kann. gerade diese konsequenzen sind in RTS ja trotz allem in ihrer anzahl begrenzt.
- ist für AIs deutlich leichter umzusetzen als für menschliche spieler, da sie teile ihrer ressourcen dafür ganzlich abstellen kann.
- ist für AIs eigentlich nicht mal nötig, da sie im zweifel bruteforce einsetzen können.
- ist dann aufgrund der besseren ressourcenverwaltung wiederum für die KI deutlich leichter zu bewerkstelligen.
deswegen meinte ich ja: eigentlich gar nicht so verwunderlich. die großen herrausforderungen sind da hauptsächlich: organisiere ich der AI genügend rechenkapazität für ihre aufgabe und wie bringe ich ihr die entsprechenden methoden bei.
Bei AlphaStar war „bruteforce“ beschränkt.
Weiß nicht mehr genau auf was aber ich glaube auf 250 aktionen pro minute was „unterdurchschnittliches“ Grandmaster Niveau war.
aber nicht in der datenverarbeitung 
Ehrlich, da Machine Learing immer besser im Multitasking ist als ein Mensch wundert es mich nicht, das eine AI besser in Starcraft ist als ein Mensch. Ich würde gerne wissen, was sie für einen NN sie verwendet haben und auf welche Daten der Algorithmus zugreifen. Aktuell kann es auch einfach sein, dass es ein billiger Algorithmus hat, der auch auf die Daten des Gegenspielers zugreifen kann.
Wie meinst du das mit burteforce? Haben Sie nur einen so weit ich gesehen habe, handelt es sich um ein NN mit reinforcement learning.
Wie meinst du welche daten? Also ingame daten oder wie?
Ob die AI auf die auf Daten des aktuellen Spiels zugreifen kann, also gibt es eine Möglichkeit ein wenig zu Cheaten oder ist es ein NN das von Replay-Daten trainiert wird.
AlphaStar bekommt als input nur den aktuellen bildschirmausschnitt.
Eine „kamera“ filmt den (also keine physische, aber sowas wie OBS) und er muss sich alles was er wissen will aus dem bild ziehen.
Wie eben der mensch auch.
Das IBM-Debater-Project finde ich auch ganz spannend, ist es zwar nur in einer Sandbox-Environment, dafür aber schon ganz gut! Das Video der Debatte ist ganz unten auf der Seite.
https://www.research.ibm.com/artificial-intelligence/project-debater/live/
9 jähriger schließt nächsten Monat sein Bachelor Studium ab. 
2 „Gefällt mir“
Laurents Eltern fördern ihren hyperbegabten Sohn mittlerweile quasi professionell: Sie haben ihre Jobs aufgegeben, um die weitere Bildungskarriere des Wunderkinds zu planen und die zahlreichen Medientermine zu koordinieren.
Moderne Zeiten erfordern moderne Kinderarbeit… 
4 „Gefällt mir“