알파스타가 컨트롤빨로 이겼다고 기존 AI하고 뭐가 다르냐는 글 있던데, 그건 머신러닝의 특성을 몰라서 하는 말이야.
예컨대 세종대인가 전에 대회했던 그런 인공지능은 그냥 사람이 하나하나 이런 조건에선 저렇게 행동하라는 식으로
정해 놓은거고, 알파스타는 쉽게 말해서 인공지능이 그냥 스타를 배워서 게임하는거다.
어차피 결과적으로 둘 다 컨빨이면 무슨 차이냐 할 수 있는데,. 사람이 다 정해 놓는 방식은 조건이 바뀌면 다 다시
만들어야 되거든. 그러니까 그렇게 만든 인공지능은 전략을 새로 만들거나 패치에 적응하거나 실력이 늘거나 하지않아.
반면에 알파스타는 설사 이번에 컨트롤빨로 이긴게 사실이라도, 스타를 2주 만에 배워서 프로수준으로 할 수 있다는 자체는
이미 검증이 된거거든. 그러니 그냥 APM 제한을 더 두던가 다양한 빌드를 선호하게 가중치를 준다던가 좀 조정해서 다시
2주 쯤 학습 시키면 알아서 전략으로 이길 수 있게 되는거야.
그래서 알파스타는 기존 스크립트로 짠 인공지능하고는 차원이 다른 물건이고, 게임을 이해해서 사람하고 상대하는 수준에
가는게 어렵지 일단 그 수준에 도달했으면 새로운 전략을 배우건 새로운 종족을 배우건 그건 시간 문제일 뿐이다.
한줄요약 : 세종대 = 스크립트 / 알파고 = 인공지능
스타를 2주 만에 배웠다고? 한참 전에도 중간과정 공개했을텐데
그렇군 다음에는 좀더 행동수 제한을 더해서 나와야할듯
2주절대아님 ㅋㅋ - dc App
2주 맞아. 개발은 엄청 오래 걸렸고, 에이전트 학습은 내가 어제 방송 본거하고 블로그에서 본 내용으로는 대략 2주다.
정확하게 이야기하면 리플레이보고 초기 학습한 에이전트를 가지고 14일 동안 지들끼리 대전하게 학습했다고 한다.
2주동안 겜 시킨거지 - dc App
그러니까 컨트롤빨 안보고 싶으면 그냥 APM 제한 바꿔서 다시 2주 돌리면 된다는 거... 아마 새로운 종족 같은 건 알고리즘 보완도 필요할테니 그보단 좀 더 걸릴 듯.