Comments 46
*Здесь предпродажа — противоположность предзаказу, когда вначале товар, а спустя время, если понравится, деньги.
Не думаю что потребность можно создать.
Я уверен, что успешно практикующие маркетологи с вами не согласятся.
И что значит проявить? Вы уверены, что все «проявленные» потребности действительно назревали в сознание раньше? Вы думаете, что люди, покупающие роботы-пылесосы, действительно имеют четкую и осознанную потребность в оптимизации рутинных домашних задач? Сомневаюсь в этом.
Но если он пить уже хочет, но ещё не осознал этого, то ему можно эту воду впарить, просто прявятся до этих пор не выявленное явно желание.
И робот-пылесос купят лишь те, кто об этом так или иначе задумывался, но это относилось к второстепенным хотелкам. После предложения такому человеку, он проявит ранее неосознанное желание, но оно не появится из ниоткуда.
Вопрос к людям: что делать, когда станем в один ряд с другими бесполезными формами жизни? Будут ли в зоопарке хорошо кормить и тепло одевать? Будет ли вообще зоопарк для нас?
Если победа в декабре-январе на серверах у всей мировой элиты со счётом 60-0 это "больше никак не светилась"...
Следующей целью игровых программ может стать киберспорт.
С другой стороны, после покорения игрулек, следующей вершиной может стать архитектура — ведь если подумать, архитектурный проект — тоже есть, также как в го, выбранная комбинация объёмов и пространств (внутреннего пространства жилья или городского района, торгового центра или завода) но правила её выбора — гораздо менее формализуемые и число вариантов опять бесконечно выше, по сравнению с го.
Вот на этом поле было бы интересно потягаться с мировыми мастерами и получить мощный практический выхлоп — это когда каждый человек на Земле может строиться или ремонтироваться по проектам, которые лучше, чем в принципе способен разработать человек...
Насчет микроконтроля уже обсуждалось — достаточно будет ограничить количество действий в секунду и тогда компьютеру придется придерживаться более разумной страгии.
Ну и микроменеджментом не все решается.
Как пример могу привести https://www.youtube.com/watch?v=mrbYd4OFrWE. Этим роликом можно начать и закончить разговор о том, что человек может каким-либо образом победить машину без искусственных ограничений. В данном ролике в пике сплита программа показывает ~ 16000 апм'а (Actions per minute — действий в минуту). Самый высокий апм от человека который я видел лично — был ~620-640 в пике от DongRaeGu на каком-то из GSL.
Вот тут есть 2 варианта с реализацией киберспортивного ИИ — отсутствие или наличие ограничений.
1) Нет ограничений. Мы получаем безграничный апм (Старкрафт), мгновенную (в 1 кадр) реакцию (все игры), 100% точность попаданий (Контра/шутеры) или близкую к ним, если оружие снарядное или это скиллшоты(LoL, Dota), идеальное уклонение от скиллшотов (LoL, Dota) и т.д.
2) Ограничения есть. Тогда смысл в этом?
Да, очень много разговоров про «стратегическую часть» и то что «ИИ должен оперировать только данными которые он „видит“ на экране», но… Почти любую игру можно разобрать на паттерны и зачастую они на столько простые, что их можно уложить в примитивное if-then-else — привет кучи ботов, которые зачастую играют лучше большинства игроков (тут я тоже могу привести достаточно примеров).
Как-то так. Война проиграна ещё не начавшись.
Используя четкую заранее заложенную логику будет необходимо регулярно дорабатывать ее вручную, после нахождения человеком очередного способа ее обмануть. А вот обучение на играх против людей и самого себя может позволить не только «предугадать», что делает человек, а и передать инициативу игры в руки ИИ. Вот это и будет его победой.
Возьмём недавний матч https://www.youtube.com/watch?v=fHERKiSZLbo, первый сет. Там нет ничего из того о чём говорят большинство местных комментаторов: нет разведки, нет «гениальных билдов», есть просто камень (ранний пул с газом -> спидлинги) и 2 хаты до пула. Игра закончилась за 4 минуты. Все решения о билдах были в слепую.
Понимаете, сейчас современный профессиональный старкрафт как раз об ошибках микроменеджмента и большинство стратегий из разряда камень-ножницы-бумага. Игроки — люди, они могут ошибаться и принимать абсолютно неправильные решения. Весь экшен и «интерес» от игры как раз и заключается в том что часто с заранее проигрышной стратегией из-за ошибок оппонента — победить можно из отставания. С хорошо прописанной логикой боты не будут допускать подобных ситуаций, только и всего.
Как ещё один яркий пример хочу привести ещё одну недавнюю игру — https://youtu.be/HfL2EmmaJpE?t=1443
Сет длился 11 минут и был проигран из-за одной ошибки. В видео она с 24:03. Одна ошибка стоила террану игры. Именно о таких моментах сейчас старкрафт, не о стратегической части, которая давно стала чем-то мифическим.
В своем случае не берусь твердо утверждать про ваш опыт в StarCraft по данному комментарию, но вообще похоже на мнение человека слабо знакомого с RTS в целом.
Ошибки микроменеджмента, безусловно, так же стоят игры, но ИИ в этой сфере всегда был сильнее человека и при этом все равно не мог ему противостоять. Смотря игры двух профессионалов вы не замечаете и не понимаете важных моментов разведки и принятия дальнейших решений, для игроков-людей это само собой разумеющиеся вещи.
А вы попробуйте против них сыграть. Даже с макросами на микро у вас не будет шансов, так же как и у текущего ИИ.
В этом и состоит задача в данном случае, получить ИИ, который не будет совершать глупых ошибок в макро, как это происходит сейчас. Эта задача сама по себе очень интересна.
В том-то и дело что я играл на semi-pro уровне, доходил до 1/4-1/2 на всяких там зотак-капах и часто пересекался с прогеймерами. Плюс мы делали передачу «побег из бронзы» куда приглашали текущих на тот момент прогеймеров и разбирали очень много аспектов игры. Именно исходя из опыта тысяч игр, сотен часов стримов и десятков общения с про я и делаю эти выводы.
«Попробуйте» — пробовал и частенько выигрывал, именно по этому я и утверждаю что у людей, которые не разбираются в старкрафте переоценен фактор разведки и какие-то извращённые понятия о макро игре. И в сотый раз скажу что человек — слишком несовершенен и шанса против хорошего ИИ у него нет. Все существующие боты — слишком примитивны и их создатели не преследовали цели создать идеальную машину, не говоря уже про эти принудительные ограничения в апм.
Вот уж несколько лет существует проект https://sscaitournament.com/ в котором боты сражаются друг с другом. Но даже мне, человеку, который не играет, а только смотрит стримы, заметно, как тупо себя ведут даже топовые боты, не говоря о том, что APM при этом >10К. Я думаю создатели все же преследуют цель сделать бота, который будет побеждать других.
И ещё в парном Го, где с одной стороны по очереди играют два топовых игрока, а с другой стороны по очереди новичок и ИИ? Перетянет ли балласт или ИИ сможет вытянуть?
Вероятно, что для теренированной нейронки уже не нужно кластера, т.к. все «веса» определены и просто расчет намного менее затратен, чем обучение. Обучение как раз таки требовало 50 модулей.
В октябре 2016 года Microsoft объявила, что её система распознаёт человеческую речь так же хорошо, как и люди.
— Доктор, моя система очень плохо распознаёт речь!
— Не переживайте, они все плохо распознают.
— Да, но мой сосед объявил, что его система распознаёт так же хорошо, как и люди!
— Так в чём проблема, и вы объявите.
Т.е. Alpha Go постоянно выбирала максимально подавляющие ходы. А человек просто чисто технически не мог решать оптимизационную задачу.
Забавно.
Против Кэ Цзе выставили одну машину с всего одним модулем TPU.
Есть пруфлинк?
Про TPU было известно две вещи, что основной вычислитель это массив 256х256 8-битных умножителей, и что используется он по data flow схеме, что разумно — если одна из матриц-сомножителей не константа, то уж больно много надо данных одновременно подгружать.
Но тогда выходит, что один TPU одновременно эмулирует только 256х256 = 65 536 синапсов, что совсем мало для DNN.
Очень интересно, как они подгружают веса (синапсы) и где их хранят.
![image](https://habrastorage.org/getpro/geektimes/comment_images/698/c45/7ef/698c457ef7578c9d07e2bd904b64699a.png)
AlphaGo против Кэ Цзе: оценки профессиональных игроков в го