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19/11/01 12:01
롤의 논타겟 기술은 대부분 '인간 만' 눈으로 보고 못피합니다.
알파롤이면 죄다 피해버릴 수 있어요. 애초에 지금 있는 닷지 핵들도 그래픽 인식으로 닷지하게 되어 있어서. 게다가 알파롤은 cs 수급에서 이미 인간보다 압도적으로 우위에 있을거라... 초기 버전도 최소 마스터 봅니다.
19/11/05 09:57
예전에 알파스타에 대해서 알파스타는 다크나 옵저버의 울렁거림을 놓치지 않을 것이다 라고 했는데, 유튜브를 보니 (언제 버전인지는 모르겠으나) 알파스타가 의외로 다크를 놓치더라구요. 어떤 원리인지 저도 궁금하긴 합니다.
19/11/01 12:09
초기버전은 몰라도 어느정도 데이터가 쌓이면 인간이 이기기가 너무 힘듭니다
논타겟 적중률이나 CS 수급도 문제고, 강타쌈을 100% 지는데 오브젝트 컨트롤도 너무 힘들고...운영으로 너무 큰 손해만 안보는 경지까지만 올라가면 피지컬과 한타력으로 압승하는 구도가 나올 것 같네요
19/11/01 12:47
도타에서 이미 비슷하게 했었을걸요 모든판결과가 기억안나지만 픽풀이 제한된 상태로 경기진행했지만 마지막팀전은 ai쪽이 이긴걸로알아요
19/11/01 12:53
저도 알파롤이 매우 궁금합니다
사람이랑 붙여 보는거보다 자기들끼리 수억판하면서 짜는 최적화 조합이 어떨지가 매우 궁금해요. EU 조합이 무너질지도 궁금하고요 생각만해도 결과가 너무 재미있을꺼 같아요.
19/11/01 13:16
인간하고 게임에 대한 개념이 달라서 별 도움은 안될겁니다. 가장 큰 문제는 논타겟 적중률로 높은 스킬은 한없이 높고 낮은건 한없이 낮게 나올 가능성이 높고
지금 롤은 인간 기준으로 밸런스가 맞춰져있는거라 인간이 수행 할 수 없는 기준으로 게임을 할테니까요
19/11/01 14:04
도움이 되고 안되고를 떠나서 한다는 것 자체로도 궁금합니다
인간이 수행할 수 없는 기준이더라도 그것 나름대로 재미있을 것 같아서요 또 논타겟 적중률 같은 경우는 임의의 반응속도를 랜덤하게 설정하는 방식도 있을테고 지금처럼 기계처럼 맞추고 피하더라도 그 와중에 어떤 방식으로 플레이 할지도 궁금하고요
19/11/03 09:35
인간과 비슷한 수준의 제한을 두는 방법론만 발전한다면 인간이 이해할수있는 개념으로 새로운길 제시할법하다고 생각합니다.
당장스2만해도 저정도면 거의 인간이 이해하고 플레이할수있는 개념과 플레이환경이라고 생각해요
19/11/01 13:52
스타는 최소한 '때리면 맞는 구조의 게임이지만'
롤은 논타겟을 맞추고 피하고.. 자체가 밸런스에 너무 큰 영향을 주게 되있는 구조라서.. 두뇌가 중요한게 아니라 '맞추고 / 못맞추고' 의 지분이 너무 크다보니 의미가 없습니다.
19/11/01 15:17
부정적인 의견이 많은데 저는 의외로 해볼만한 과제라고 생각합니다.
롤만 논타겟 있는 것도 아니고 스타2도 마이크로 컨트롤이 필요한 부분이 많습니다. 논타겟 피하는 메커니즘을 얘기해보면 롤파고가 만들어진다면 우리가 논타겟 스킬 피하는 거랑 별 다를게 없는 방식으로 피할 겁니다. 다른 여타의 동작도 마찬가지구요. 문제는 그 여러 가지 동작을 적당한 때에 적당한 순서로 해야 한다는 거죠. 라인전만 생각해봐도 CS 먹으면서 상대 스킬 피하고 핑 보고 핑 찍고 이런 동작들을 한꺼번에 하잖아요? 스2도 경우의 수가 너무 많아서 지도 학습을 거치고 본격적인 학습을 시작했는데 롤은 그 양이 훨씬 많을 겁니다. 아마도 헬퍼 때문에 부정적인 의견이 많은거 같은데 헬퍼는 스킬이 어디로 발사된다는 정보를 이미 아는 상태에서 피하는 거고 이런 인공지능이 얻는 정보는 우리가 얻는 정보와 크게 다르지 않아서 헬퍼와 같은 원리로 동작하지는 않을 겁니다. 이건 게임 내에서의 경우에 대해서만 얘기한 겁니다. 밴픽에 대한 인공지능 도입하려면 아마 인공지능 하나를 따로 만들어야 할거임...
19/11/01 15:47
이미 도타에서 세계 최고의 팀을 이겨서 굳이 하려는 연구소가 있을지 모르겠네요
영웅 숫자 제한 빡세게 넣어서 픽밴은 판단이 안되지만 한타 합이 예술이라고 합니다
19/11/03 09:41
엄밀히 말하면 [전]세계 최고 팀이고 온라인으로 누구나 팀짜서 붙어볼수있도록 풀린뒤 며칠간은 압도적 승률이 나왔지만 점점 파훼법이 등장하면서 준프로나 아마 초고수팀들 수준대에서 번번히 격파당했었습니다
거기서 상대한 팀의 반응들이 피지컬빨이 아직 강하다, 모바게임의 개념을 심도깊게 파악한것 같진않다 였었죠 더 연구해볼 가치거 충분히 있다고 봅니다
19/11/01 12:11
향상 속도 보니 조만간 인간 상대로 매치업 나오겠네요. 스2의 이세돌은 누가 될지... 보통 매치업이 잡히면 그건 알파스타가 무조건 이긴다는 것인데, 그래도 기적이 한 번쯤은 나오겠죠?
19/11/01 12:40
(수정됨) 아직 세랄한테는 진다는 거 같던데. 8월에 한 거 말고 최근에도 세랄이 이겼다고 들었는데 모르겠네요
래더 아이디나 랭킹이 몇위일지 궁금하네요
19/11/01 12:52
mmr6200정도면 아직 상위레벨의 프로게이머에 못미칩니다. 세랄은 mmr이 7천이 넘어가는데 세랄 이기려면 아직 더 학습을 해야하지 않을까 싶네요
19/11/01 12:50
바둑은 상대가 무슨 수를 두는지 보이고, 스타는 그게 보이지 않으니 인공지능이 스타는 어려울 거다라는 설이 있었는데
반대로 생각하면 오히려 바둑이 상대가 무슨 수를 두는지 모르는 게임이었다면 이세돌이 1승조차 못 거두고 압살당했을지도 모르겠네요
19/11/01 13:20
알파스타 경기 영상보면 항상 프로토스밖에 없네요.
앞으로 악질 토스유저분들이 징징대면 알파스타를 내밀고 턴을 종료해야되겠습니다. 크크
19/11/01 13:59
전문가신가봐요? 대중매체를 통해 접한 정보에 의하면 ai 개발의 종국적인 목표가 의료 기술 도입이라고 알고 있었는데 요즘은 또 아닌가봐요?
19/11/01 14:38
IBM의 왓슨 등 의료분야에서 활용하기 위한 AI가 개발되고 실제 필드에서도 쓰이고 있지만, 아직은 그 효용성에 있어 의문점이 더 큰 것은 사실입니다.
넘어야 할 벽이 너무 높긴 한데 그걸 감안하더라도 아직은 의미있는 수준의 유용성을 입증하지 못 하고 있습니다. 물론 계속 개선한다고는 합니다만..
19/11/01 15:18
기술적인 문제도 있지만 개인적으로 생각하는 가장 큰 벽은 기존 데이터가 AI가 잘 써먹을 수 있는 형태로 정리되어 있지 않다는 겁니다.
의료 AI의 경우 이 문제 때문에 환자 데이터가 방대하게 누적되어 있다고 하더라도 이걸 분석하고 학습하는게 매우 어려워지고, 새로운 환자의 몸상태를 기존 환자 데이터와 비교하는 것 또한 어려워집니다. 이게 안 되니 유의미한 수준의 신뢰도높은 치료방안 제시 성능이 많이 떨어지게 되구요. 이걸 해결하려면 빅데이터를 AI에 맞게 새로이 재구성함과 동시에 AI에 판단을 내리는 데 필요한 충분한 양의 '정제된' 데이터가 필요해지는데 데이터를 수집, 정리하는 방식은 의사 또는 병원마다 제각각이니.. 여기서 막히는 경우가 많습니다.
19/11/01 15:59
댓글로 다 쓰기엔 너무 많아서 짧게 정리해보면 + 의료AI에 한정해보면 (정치는 제가 모릅니다)
1. 100명의 환자가 있으면 100종류의 증상 설명과 100종류의 진단과 100종의 처방과.. 하는 식으로 단답형으로 딱 잘라 라벨링하고 데이터를 정리하는 것이 사실상 불가능합니다. 정형화가 안 된다는 거고, 결국 서술형으로 이런 정보들을 정리할텐데 이렇게 되면 AI가 가장 먼저 만나는 과제는 '자연어 처리'가 됩니다. 사람이 쓰는 말을 AI가 이해할 수 있어야 한다는 거죠. AI 맞춤형이 아니라요. 차트를 보고 이해할 수 있어야 처방을 하든 뭘 하든 할 수 있는건데.. 이 자연어 처리 성능이 개선됐다고는 하나 여전히 유용한 수준에는 턱없이 못 미치는 수준입니다. 이 떄문에 환자 차트에 쓰이는 의학 용어를 이해하는 성능이 떨어지게 되고 AI의 진단 정확도 역시 같이 떨어지게 됩니다. 2. 동종업계가 아예 없어서 의료AI가 잘 하고 있는건지를 판단할 분석 도구가 부족합니다. 연구되고 있는건 많지만 실제로 필드에서 쓰인건 딱 한 종류라고 알고 있습니다. 가장 직관적인 방법은 실제 의사의 진단과 AI의 진단을 비교해보는건데, 아직까지는 사람의 압승입니다. 3. 의료AI를 사용하는 목적 중 하나는 환자의 상태를 진찰한 의사가 찾아내기 어려우면서 치료에 크게 영향을 줄 수 있는 요소를 찾아내는 것입니다. 1번의 문제에서 파생되는 문제점이기도 한데, 자연어 처리 성능 부족으로 인해 이 부분 역시 거의..의미없는 수준입니다. 4. 의학은 잘 모르지만, 비슷한 질병을 가진 환자들에게서 나타나는 공통점을 찾고 분석하여 해당 질병에 대한 치료법을 정립하는게 선행되어야 한다고 알고 있습니다. 현 시점의 의료AI는 이러한 기능을 수행하지 못 하고, 이는 진단의 정확도를 떨어뜨림과 동시에 몇몇 예외적인 환자(그러나 치명적인)를 무시할 수 있는 가능성이 생기게 됩니다. 당연히 이러면 안 되겠죠.. 5. 의료계는 보수집단(정치x)중에서도 매우 보수적인 집단이라고 합니다. 이 때문에 고작 컴퓨터따위가 어떻게 환자를 진단하겠다는 것이냐! 하는 의견이 많아 꽤나 비혐조적이라고 합니다. 6. 너무 절망편만 나열한 것 같아서 희망편 하나만 쓰고 마무리하겠습니다. 의료AI의 경우 매우 좁은 범위의 '잘 이해된' 분야에서는 성능이 매우 좋다고 평가되어 있습니다. 예를 들어 종양 전문의 수련을 위해서는 암 환자의 유전자 변이를 파악, 분석하는 과정이 필요한데, 사람이 하면 오래 걸리는 일을 AI는 수 분 내에 할 수 있어 사람이 해야 했을 노가다작업을(틀리면 큰일나는) 획기적으로 줄여줬다고 합니다. 절대 일하기 싫어서 댓글쓰고 있는건 아닙니다..
19/11/01 15:18
전문가는 아닙니다만
스타/바둑은 실전을 얼마든지 반복하고 결과를 볼 수 있지만 정치/의료는 실전을 원하는대로 반복해볼 수가 없죠 아마 같은 AI라고 불리워도 용어 자체가 분리되어 있을듯요
19/11/01 16:11
뭐 저도 비전문가이긴 한데 강화 학습이 적용 가능한 분야랑 강화 학습이 적용 불가능한 분야의 차이가 점점 벌어지지 않을까 싶네요. 자율주행 같이 지도 학습이 주류가 되는 분야는 좀 과장하면 데이터 확보력 = 경쟁력이라고 광고하는 경우도 많더라고요.
19/11/01 13:51
롤의경우 반응속도 제한을 두면 인간 최상위 수준의 퍼포먼스를 구현할 수 있지 않을까요? 확률적으로 약간의 명령미스도 유도해서 실골수준의 피지컬 컴퓨터 다섯이 밴픽과 인게임 움직임만으로 프로잡는거 보고싶네요.
19/11/01 13:51
알파스타는 유럽 서버에서만 활동한 거라 한국 서버에서보다 MMR이 300 ~ 350 정도 높게 나온다는 점도 감안해야 합니다.
한국 서버 기준으로 환산하면, 토스는 아마 초고수 레벨에서 중하위권 정도고 저그는 그마를 간신히 찍는 점수라고 보면 되겠네요.
19/11/01 14:55
이런 기술은
꼭 최상위 플레이를 목표로 하기보다 단순히 초보유저들 상대해주면서 연습시키는 용도로 도입되어도 엄청 유용할거같아요. 처음엔 잘 맞아주지만 일정이상 같은 팬턴으로 공격하면 ai도 학습해서 대처하고 또 살짝 변칙 섞으면 또 잘 당해주는식 드디어 롤이나 스타, 격겜 같은 어려운 대전게임도 초보자 친화적이 될 수 있지않을까요
19/11/01 18:20
와 이거 좋네요
난이도 조절 해서 말이죠. MMR 몇 수준이랑... 가령 스타1 같은 경우는 싱글플레이는 빌드 연습 외에는 의미가 없는 수준인데 유저풀은 고인물OF고인물이라 접근하기 쉽지 않은데 약간 예전 공방양민수준의 실력을 가진 알파스타랑 붙는다면 점차 실력 늘려가기도 좋을 것 같아요
20/12/10 12:37
지도 이것부터 생각했네요.....
대전상대를 여러스타일이지만 유저에 맞게 해서..... 그런데 이런것들이 인간과 인간을 멀어지게 하지 않을까.......
19/11/01 15:21
클릭미스도 구현한 건지 궁금하네요.
클릭 미스나 헛동작이 없이 모두 유효한 움직임이면 250도 엄청난 손속도라고 생각해서...
19/11/01 15:29
클릭정확도는 FPS나 롤에 비하면 중요도는 떨어지긴 하니까요
중요한건 APM 등을 제한할 수 있는 요소로 뒀다는점인거 같고 일단 특이점을 넘어가면 APM을 낮추거나 클릭정확도를 낮추는 요소를 추가해서 학습속도를 비교해보고 하지 않을까요 APM50으로 그마되기 같은식으로
19/11/01 18:28
생각보다는 늦긴 하네요. 인공지능을 사기를 쳐서 만들지 않는 이상은(격투 게임에서 플레이어의 입력을 보고 대처하는 등의) 생각보다는 사람보다 잘 하게 만들기가 어렵군요.
19/11/01 21:14
모든게임을 인간처럼, 인간 이상 할 수 있는 ai가 나오면 게임계의 대혁명이 일어나겠네요. 알파ai와 함께하는 크킹이라니 ㅗㅜㅑ 소리가 절로 나옴
19/11/02 00:22
롤도 롤파고 1개가 5인역활 하는게 아닌 각자
탑파고 미드파고 정글파고 원딜파고 서폿파고 5개의 롤파고를 도입해서 각자 학습하다보면 사람이랑 다른 유형의 움직임이 나오지 않을까요 예를 들어 미드라이즈가 정글 첫블루를 강탈하고 선2렙 라인푸쉬하면서 정글과 서폿 미드 3명이 바로 카정을 간다던지...솔랭에서는 나안함 수고 하고 정글이 나가겠지만;;;
20/10/21 18:12
1년전 글이긴 한데 댓글을 달자면... "알파스타는 이제 인간과 같은 플레이 제약조건을 받습니다. 카메라를 통해서 세상을 봄 (아마 사람 화면과 같은 범위를 본다는것 같습니다.)," 이 말 뜻은 제 생각에...
-> 알파스타 같은 경우 컴퓨터이기 때문에 그래픽 카드가 만들어 내는 최종 화면의 픽셀 정보 (말하자면 BMP 파일 같은...)를 직접적으로 입력 받을 수가 있습니다. 스타 크래프트는 화면을 보고 상황을 파악해야 하는데 사람처럼 보고 해석 하는게 아니라 보는 과정 없이 화면에 대한 해석 정보를 직접 입력 받아 처리했던 것이죠. 이제는 카메라로 본다는 뜻은 실제로 화면을 카메라로 보고 그 결과를 해석하는 과정이 들어갔다는 뜻입니다.
20/10/23 10:22
1년 반뒤 알파고가 S급 프로게이머들을 gsl에서 모두 개털고..
절망 중인 인간들 가운데서 수장님이 군대에서 돌아오시는데..........
20/12/08 12:50
시간이 많이 지났지만, 저 논문 저자중의 한명인 오준혁 박사가 직접 알파스타 원리를 해설 하는 동영상이 있어 소개합니다.
https://youtu.be/UbeP3NGr_do
21/02/14 17:11
알파롤 논타켓 어쩌고 하는데.. 스타도 apm 제한 걸었듯이.. 논타켓 적중율 제한걸면 되는 문제입니다.
이것을 적중율 30%로 제한할것인지. 70%로 제한 할것인지는 설정 나름. 즉. 피지컬에 대한 최대 제한값을 설정해두고 하면. 서로의 피지컬이 비슷한상태에서 누가 짱구 잘굴러가냐 게임이 되고. 이러면. 알파롤이 의미가 있게 되지요.
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