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星际2人工智能已经取得一些进展

星际2人工智能已经取得一些进展# Programming - 葵花宝典

w*a2018-11-09 08:11

1 楼

【以下文字转载自 JobHunting 讨论区】
发信人: wooluba (), 信区: JobHunting
标题: 绿卡（/身份）攻略之不见兔子不撒鹰
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Jun 14 20:13:28 2017, 美东)
最近绿卡排期又大幅倒退了！
自08经济危机之后，尤其是老船上台以来，绿卡的价值在下跌，留美前景日渐模糊黯淡
危险，甚至不如回国。（不认同此点者请止步。）但正如排期的反复倒退所体现的，绿
卡的“价格”在升高，白菜卖出了白粉价儿！其中原因不外乎供应短缺，人为炒作，或
二者兼而有之。原因咱管不了，但有一计可以反制所有原因。这就是：不见兔子不撒鹰
，不拿绿卡不“玩儿活儿”！
如果原因是供应短缺，那么不“玩活”就是彰显短缺的恶果；这会驱使老板（最终是政
府）增加供给，这样才能合理产出，从而赚的更多。如果原因是人为炒作，那么其关键
就是顾客的非理性行为，而真正维护自身利益的最理性的行为却是不为所动；所以不“
玩活”就是不当冤大头，这对于炒作者而言是釜底抽薪，那也就没人炒作了。
当然，很多人会对这一攻略有顾虑。顾虑一是被已有绿卡的人所取代。安了，你不“玩
活”的话，那些人也不会“玩活”，没威胁了嘛。而且老板不会让有绿卡的人一家独大
的，你不用替老板操这份儿心。顾虑二是被不使用这一攻略的绿卡申请者替代怎么办。
这些替代者实际上都是真正吃亏的人，就好比是炒股时最后入场的卖菜大妈。如果你要
和这些人看齐，那你也就亏了。想吃亏的话何必留在美国呢，真正回国奉献还更心安理
得。顾虑三是被老板开了怎么办。你回国发展，可能一直苦，也可能先苦后甜；但老板
以同等条件还是雇不来玩活（且能干）的，所以将会一直苦逼。老板比你还怕自身处境
的相对恶化呢，你光脚的何必先软了呢。
如果这一攻略无效怎么办？首先，没有其它有效的策略。其次，无效也没有损失，排期
还是那么长。最后，你没有付出机会成本，从而可以（也必须）在其他收益更大的方面
“玩活”。所以不“玩活”是绿卡博弈中可攻可守的最佳策略！
这一攻略似乎也可推广到其他身份问题如H1B。一家之见，欢迎拍砖。

f*a2018-11-09 08:11

2 楼

放在室内的几株辣椒长了蚜虫，手工弄了几次，又长了好多。
怎么能安全有效的去除呢？

bz2018-11-09 08:11

3 楼

WinXP 能发挥SB的省电和硬件长处比如内置图形加速么？

s*V2018-11-09 08:11

4 楼

2017年8月，deepmind跟暴雪合作推出SC2LE (StarCraft II Learning Environment)，
提供了一个新的强化学习研究环境。SC2LE包括三个部分：
1. linux Starcraft II binary
2. Starcraft II api
3. pysc2，python接口，开始游戏，提取各种feature map
但是Deep当时的第一版ai很弱，连星际2最弱的内置的ai都打不过。但是1年过去，今天
没事关注了一下，发现
有不小的进展。4月份，南大的团队的分层结构的ai可以在限制条件下大概率打败7级AI
. (星际2 内置AI难度分1-10，10层， 1-7是无作弊AI。9月19号，腾讯的团队报告它们
的AI TStarBots可以在固定地图上打败10级AI，迄今为止成绩最好的星际2AI。最新的
Berkeley Pieter Abbeel也出了一篇简略的文章，通过自学习打败5级AI. 这几个都是
分层结构，而且使用宏指令（macro action），即是把完成一个目的的几个指令group
在一起。不同的是南大是从replay里面学习的宏指令，而企鹅团队是人工手写的。
10级AI就是50%的业余人类玩家水平，感觉人工智能打败顶级玩家也不远了。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/45044997
https://zhuanlan.zhihu.com/p/45560932

g*e2018-11-09 08:11

5 楼

精华区>病虫害>虫，自制杀虫剂贴

【在 f********a 的大作中提到】

: 放在室内的几株辣椒长了蚜虫，手工弄了几次，又长了好多。
: 怎么能安全有效的去除呢？

a*e2018-11-09 08:11

6 楼

就别勉为其难了
管见是主板XP支持越来越差
就让Xp在老机器上发挥余热吧

【在 bz 的大作中提到】

: WinXP 能发挥SB的省电和硬件长处比如内置图形加速么？

x*u2018-11-09 08:11

7 楼

人工智能早就可以打败人类了，目前难点是让电脑0知识自己玩出打败人类的办法

AI

【在 s*****V 的大作中提到】

: 2017年8月，deepmind跟暴雪合作推出SC2LE (StarCraft II Learning Environment)，
: 提供了一个新的强化学习研究环境。SC2LE包括三个部分：
: 1. linux Starcraft II binary
: 2. Starcraft II api
: 3. pysc2，python接口，开始游戏，提取各种feature map
: 但是Deep当时的第一版ai很弱，连星际2最弱的内置的ai都打不过。但是1年过去，今天
: 没事关注了一下，发现
: 有不小的进展。4月份，南大的团队的分层结构的ai可以在限制条件下大概率打败7级AI
: . (星际2 内置AI难度分1-10，10层， 1-7是无作弊AI。9月19号，腾讯的团队报告它们
: 的AI TStarBots可以在固定地图上打败10级AI，迄今为止成绩最好的星际2AI。最新的

R*m2018-11-09 08:11

8 楼

刚刚，有人用洗碗剂作杀虫剂。
洗碗剂对肝是很不好的。会有问题吗？

【在 g***e 的大作中提到】

: 精华区>病虫害>虫，自制杀虫剂贴

g*g2018-11-09 08:11

9 楼

不能

s*V2018-11-09 08:11

10 楼

你有出处么？据我所知到目前为止还没有

【在 x****u 的大作中提到】

: 人工智能早就可以打败人类了，目前难点是让电脑0知识自己玩出打败人类的办法
:
: AI

M*t2018-11-09 08:11

11 楼

直接喝对肝儿不好。喷个虫子我个人认为还在有机作物的范围内。
话说你不好好在AZ发文章，跑这儿来干嘛？

【在 R*******m 的大作中提到】

: 刚刚，有人用洗碗剂作杀虫剂。
: 洗碗剂对肝是很不好的。会有问题吗？

g*u2018-11-09 08:11

12 楼

有本事打星际一

f*a2018-11-09 08:11

13 楼

家有小娃到处爬舔：（
另外洗碗液对土壤有影响吗？

【在 M*****t 的大作中提到】

: 直接喝对肝儿不好。喷个虫子我个人认为还在有机作物的范围内。
: 话说你不好好在AZ发文章，跑这儿来干嘛？

s*V2018-11-09 08:11

14 楼

星际一比星际2简单吧。其实我觉得电脑打星际比下围棋容易，人类星际选手的水平估
计有6，7成都是靠操作水平，剩下的才是决策。决策本身并没有太难，至少跟围棋比起
来。对电脑来说，操作反而是可以比较容易train的，多线操作忙而不乱。比如采矿，
局部对战电脑短时间内就已经有职业水平。
5年之内，征服星际不是梦。

【在 g*******u 的大作中提到】

: 有本事打星际一

R*m2018-11-09 08:11

15 楼

上梁不正下梁歪。
你AZ 斑竹不好当，跑到这里跟村姑们眉来眼去的。。。

【在 M*****t 的大作中提到】

: 直接喝对肝儿不好。喷个虫子我个人认为还在有机作物的范围内。
: 话说你不好好在AZ发文章，跑这儿来干嘛？

g*u2018-11-09 08:11

16 楼

主要是围棋规矩都是订好了的，在规矩内干
星际各种策略也要非常多。比如侦查反侦查。欺骗性侦查放大招。等等
我个人不信 5年内可以打过顶级职业拳手

【在 s*****V 的大作中提到】

: 星际一比星际2简单吧。其实我觉得电脑打星际比下围棋容易，人类星际选手的水平估
: 计有6，7成都是靠操作水平，剩下的才是决策。决策本身并没有太难，至少跟围棋比起
: 来。对电脑来说，操作反而是可以比较容易train的，多线操作忙而不乱。比如采矿，
: 局部对战电脑短时间内就已经有职业水平。
: 5年之内，征服星际不是梦。

s*V2018-11-09 08:11

17 楼

侦查反侦查的效力没有你想那么大，电脑完全可以形成概率性决策，就是不会完全相信
侦查的结果。DM发起向星际进军才一年，已经达到目前的效果，基本相当于MCTS之前的
围棋AI最高水平。我觉得5年没问题，deepmind很久没发星际2文章了，估计在憋大招。
上面这些做的还是比较糙的，精品还要看DM.

【在 g*******u 的大作中提到】

: 主要是围棋规矩都是订好了的，在规矩内干
: 星际各种策略也要非常多。比如侦查反侦查。欺骗性侦查放大招。等等
: 我个人不信 5年内可以打过顶级职业拳手

g*u2018-11-09 08:11

18 楼

星际2不知道 1的话之前和石头打过好像是一点也没有悬念的那种。
我不知道你打不打星际，这个和围棋的概率还不太一样。
比如电脑自己猜
根据现在这个状况
30% 报狗 30% 地刺 30% 正常。
你只要选错一个就完蛋了。这几种可能的发展策略是完全不同的。这时候概率决策有完
全可能是错的。而一旦错了可能不给你机会弥补。不像围棋最起码可以走满步数
。
恰恰星际可以不相信概率啊概率小10% 也可以赢。
电脑占优势的是操作和多线。这个不知道有没有限制。尼玛要是要是同时 5线操作
谁也干不了啊。

【在 s*****V 的大作中提到】

: 侦查反侦查的效力没有你想那么大，电脑完全可以形成概率性决策，就是不会完全相信
: 侦查的结果。DM发起向星际进军才一年，已经达到目前的效果，基本相当于MCTS之前的
: 围棋AI最高水平。我觉得5年没问题，deepmind很久没发星际2文章了，估计在憋大招。
: 上面这些做的还是比较糙的，精品还要看DM.

w*g2018-11-09 08:11

19 楼

是的。围棋有个棋盘，程序容易写得多。
但是对应的，现在正规军resource也多。
我觉得等着看结果挺有意思。

【在 g*******u 的大作中提到】

P*92018-11-09 08:11

20 楼

打了4年星际1，发现高手间对决侦查和骚扰太重要了。电脑的最大优势是多线操作。

【在 s*****V 的大作中提到】

w*g2018-11-09 08:11

21 楼

估计以后的军事发展方向就是拼AI了。

【在 P****9 的大作中提到】

: 打了4年星际1，发现高手间对决侦查和骚扰太重要了。电脑的最大优势是多线操作。

s*V2018-11-09 08:11

22 楼

我星际1打过也经常看高手对决，高手对决都是打演练好的套路，什么双兵营开局，5农
民爆狗开局，玩极致的电脑根本不怕。而且这还是在限制电脑操作速度的前提下，不限
制操作速度电脑的微操人类更不是对手。按照游戏规则，操作速度是不应该限制的。如
果是纯粹概率，那电脑至少有一定的概率赢。

【在 g*******u 的大作中提到】

: 星际2不知道 1的话之前和石头打过好像是一点也没有悬念的那种。
: 我不知道你打不打星际，这个和围棋的概率还不太一样。
: 比如电脑自己猜
: 根据现在这个状况
: 30% 报狗 30% 地刺 30% 正常。
: 你只要选错一个就完蛋了。这几种可能的发展策略是完全不同的。这时候概率决策有完
: 全可能是错的。而一旦错了可能不给你机会弥补。不像围棋最起码可以走满步数
: 。
: 恰恰星际可以不相信概率啊概率小10% 也可以赢。
: 电脑占优势的是操作和多线。这个不知道有没有限制。尼玛要是要是同时 5线操作

s*V2018-11-09 08:11

23 楼

通过分层决策，已经macro actions组合，可以大量减少决策空间。就好比人大脑只要
指挥喝水。下面神经拉动胳膊移动这个不用大脑操心。像企鹅的论文里面，他人工组合
了163个macro actions，每一个包含几个操作序列。现在这些方案人工的痕迹还是很
重，现在就指望有一个通用的优化架构。

【在 w***g 的大作中提到】

: 是的。围棋有个棋盘，程序容易写得多。
: 但是对应的，现在正规军resource也多。
: 我觉得等着看结果挺有意思。

g*u2018-11-09 08:11

24 楼

要是电脑也能出一些围棋看似特别傻实际是特别高的招式出来的话还是很有意思
但是你第一段对星际1的描述感觉你不太会打我感觉。

【在 s*****V 的大作中提到】

: 我星际1打过也经常看高手对决，高手对决都是打演练好的套路，什么双兵营开局，5农
: 民爆狗开局，玩极致的电脑根本不怕。而且这还是在限制电脑操作速度的前提下，不限
: 制操作速度电脑的微操人类更不是对手。按照游戏规则，操作速度是不应该限制的。如
: 果是纯粹概率，那电脑至少有一定的概率赢。

w*g2018-11-09 08:11

25 楼

多谢解释！这么说来生物神经系统真是很牛。
目前多层CNN模仿了视觉中枢。你说的分层决策很明显跟
CNN在人脑的机制是一样的。

【在 s*****V 的大作中提到】

: 通过分层决策，已经macro actions组合，可以大量减少决策空间。就好比人大脑只要
: 指挥喝水。下面神经拉动胳膊移动这个不用大脑操心。像企鹅的论文里面，他人工组合
: 了163个macro actions，每一个包含几个操作序列。现在这些方案人工的痕迹还是很
: 重，现在就指望有一个通用的优化架构。

c*n2018-11-09 08:11

26 楼

然这些套路都是入门级别的之后侦察反侦察骚扰反骚扰针对性攀科技树才是重点
话说AI这些真搞定了那我们不是主动插管享受人生就被动插管当电池了

【在 g*******u 的大作中提到】

: 要是电脑也能出一些围棋看似特别傻实际是特别高的招式出来的话还是很有意思
: 但是你第一段对星际1的描述感觉你不太会打我感觉。

w*r2018-11-09 08:11

27 楼

最近听到个新词，explainable AI

: 估计以后的军事发展方向就是拼AI了。

【在 w***g 的大作中提到】

: 多谢解释！这么说来生物神经系统真是很牛。
: 目前多层CNN模仿了视觉中枢。你说的分层决策很明显跟
: CNN在人脑的机制是一样的。