[討論] Alphastar(Z) vs 雷諾(T) 還有其他種族AI討論

作者: miniric (老張)   2019-07-27 22:57:22
實況網址:https://reurl.cc/kxg4L (已結束)
介紹:
Deepmind團隊的Alphastar要和雷諾來一場TvZ比賽
雷諾使用T,Alphastar則使用Z
其實最近Beastyqt(Twitch 實況主,歐服隨機宗師),也有在分析Alphastar的三族RP
英聽好的可以直接上Youtube找,有三族RP分析影片
影片針對三族簡單的評價為以下
蟲族AI
1. 不理解偵查意義
2. 只跑流程(幾乎都打媽媽/蟑螂/火蟑螂一波)
不管/也不偵查對方走生化或機械化還是其他戰術
3. 操作很好
人族AI
1. 遇上蟲族前期不會壓制蟲苔,只有在進攻推進時會掃描
2. 不偵查,只會用掃描看礦區,不會掃描看科技線
3. 超爛的建築學,vZ補給站亂蓋,打其他族科技掛建專卡自己大型兵種
神族AI
1. 目前看起來是最優秀的AI,也有可能最早開發
2. 會幻影偵查,並會依照偵查的結果做出反應應對
3. 除了閃追之外,已經開始會配兵了
雖然AI勝率很高,目前最高也5700-5800,
但其實整體展現的結果離人工智能這一塊的理念還是有不小的落差
蟲族 AI很顯然不理解偵查的意義,就是跑流程然後用相對好的操作往你臉上A
AI都有一個特色,APM和EPM極度靠近,代表幾乎沒有二次點擊之類的操作
尤其打正面的時候,後方還能完全沒壓力營運,補農,產兵
營運能力極強
另外觀看AI RP的時候你會發現RP中找不到編隊資料,但是看操作是有編隊的狀況
可能是直接抓取API
賽後心得
雷諾這場很明顯看出AI幾個問題
1. 對於大招不會應對,只有2BB非4BB情況下,爆過多狗且沒下毒爆蟲巢
2. 看到對方槍兵回家,第一時間沒去破口攔截,而是眼睜睜看著人族回收碉堡
3. 還是一樣套路,走火蟑螂,媽媽套路,但是經濟攻防落後狀況下,就是被壓著打
4. 比之前打MANA好,但看GG Timing,AI目前還是沒辦法判斷大局優劣勢
作者: franchy (遇見)   2019-07-27 22:58:00
雷諾的vT會被虐嗎?
作者: miniric (老張)   2019-07-27 23:00:00
其實Alphastar的T大概是三族裡面玩最爛的Agent
作者: franchy (遇見)   2019-07-27 23:03:00
結果是雷諾T打Alpha的Z
作者: miniric (老張)   2019-07-27 23:04:00
起手野個BB打聲招呼Alphastar Z好像只會 蟑螂火蟑螂媽媽 All in
作者: teren (blank)   2019-07-27 23:16:00
Alphastar:詭雷OP
作者: miniric (老張)   2019-07-27 23:17:00
幹只打一場= =三小
作者: hyk32166 (了了了)   2019-07-28 01:04:00
被地雷炸滿懷XD
作者: abc0922001 (中士abc)   2019-07-28 01:09:00
https://www.youtube.com/watch?v=4_Ag-WHsCVg星際老男孩也有做 RP 講解
作者: jim8596 (休刊是童年的回憶)   2019-07-28 01:37:00
oof 探測機還會干擾採礦
作者: Anidream   2019-07-28 04:20:00
不是比賽啦. 天梯
作者: nt880245 (nt880245)   2019-07-28 07:20:00
可能還要好幾年學習 電腦最強的地方就是海量的數據
作者: ryoma3016 (小熊)   2019-07-28 08:11:00
老男孩說star打到5700分就不打了,如果是真的就表示蟲族在5700以下偵查戰術都不是很重要,star不是不會學偵查,你看star神族也有學會偵查,我猜也許是種族特性讓star在現階段學偵查沒太大意義,如果放開把分數打上去,我才不信不偵查,不轉兵也能贏
作者: aegis43210 (宇宙)   2019-07-28 08:42:00
很莽的蟲族選手可不少,種族特性吧
作者: franchy (遇見)   2019-07-28 09:31:00
這場看起來AI還有很長的路要走 SC2倒之前能稱霸嗎QQ
作者: teren (blank)   2019-07-28 09:33:00
沒偵查靠一招拚操作 看看這場遇到2BB應對就不行
作者: amsmsk (449)   2019-07-28 10:02:00
以後會有阿法vsthe world
作者: capssan (Miracle)   2019-07-28 10:31:00
Ai告訴你蟑螂夠多就能5700
作者: qoo60606 (凜)   2019-07-28 20:25:00
再多吃些數據吧 這結果已經很成功了

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