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16/08/02 22:37
아직은 인공지능이 초보가 아닌 인간 플레이어를 이길 수 있는 수준은 아닙니다. 2~30년 전 바둑프로그램을 생각하면 얼추 비슷할 것 같네요.
Tscmoo는 좀 배를 많이 째는 프로그램인지라 AI와의 대결에서도 초반에 강하게 몰아치는 프로그램들을 상대로 비교적 약했는데(물론 우승프로그램인 만큼 어지간한 건 잘 막습니다), 인간이 작정하고 찌르니 막을 수가...
16/08/02 22:41
인공지능이 초반에 여러 변수를 주면 먹통이 되는 경우가 많다고 하더군요.
특히 사람이 랜덤을 초이스하고 플레이하면 초반 3일꾼 정찰을 하고 먹통이 되는 현상이..
16/08/02 22:52
랜덤 프로그램이 딱 하나 제출됬는데, Tscmoo와 상대전적이 호각입니다. 랜덤에 제대로 대처하지 못하는 AI를 상대로 꿀을 빨아서 4강 안에 들었습니다.
16/08/03 01:08
생각해보니 랜덤이 더 유리하겠는데요?
프로레벨에서 랜덤 안하는게 숙련도 문제 때문이었는데.. 프로그래밍 양은 많아지겠지만 같은 수준이면 랜덤이 더 쎌듯
16/08/03 10:00
저게 알파고류의 AI가 아니고 딥러닝 전세대 기술로 여러가지 패턴 (빌드같은거) 박아놓고 재현시키는 스타일이라 레벨이 달라요 크
마이크로컨트롤은 사람을 앞설수도 있겠지만 그것만으로 인간 이기기는 무리
16/08/02 22:30
인상적인건 다크스원부터인데, 프로게이머도 다크스웜이 필요한 시점에서 탱크 사거리 안에서 다크스웜을 피는경우가 많은데, 탱크 사거리 밖에서 콘슘을 하고, 다크스웜으로 안정적으로 접근하는게 특히 인상적이네요.
16/08/02 23:17
Tscmoo는 세 종족 다 지원하는 AI인데, 테란 Tscmoo도 탱크 사거리는 기가 막히게 잘재서 전맵을 조이는 플레이를 구사합니다.
전 대회 테란 우승자 ICEBot(일본에서 만든 AI입니다)를 마인+탱크조이기로 압살하더군요. 이번 대회 우승자인 Tscmoo가 역대 AI중 최강의 기력을 가진데다 후반 물량전에 특화된 프로그램인데, 그 중에서 최강이 저그라는게 의미심장하죠. 초창기에는 '초월적인 APM이 뒷받침된다면 당연히 최강은 유닛 숫자가 가장 많은 저그일 것이다'라는 의견이 지배적이었는데, 막상 뚜껑을 열어보니 12드론 앞마당 하나 제대로 가르치기도 쉽지 않은데다가, '라바는 전투에 집중해도 낭비되지 않고 저장이 된다'라는 저그의 가장 큰 장점이 AI 수준의 APM이 있으면 무의미하다보니, 테란과 토스에 밀려서 약세를 면치 못했습니다. 하지만 이번 대회에서는 Tscmoo를 비롯한 저그 AI가 최적화에서 상당히 진전을 보이면서 저그 최강설에 다시 불을 지폈습니다. 실제로 이번대회 Top3는 모두 저그가 차지했습니다.
16/08/02 22:48
이해도가 떨어진다기보다는 아직 인간과의 기량 차이가 많이 나는 것에 가깝습니다.
실제로 AI대결에서 Tscmoo는 동족전을 제외한 모든 게임에서 강세를 보였습니다.(토너먼트로 진행된 대회에서는 리그 2위 저그 프로그램에게 패배해 준우승을 하기도 했습니다.)특히 테란전은 거의 전승을 기록했고요. 토스에게는 테란전보다는 많이 지긴 했습니다.(Tscmoo를 상대로 그나마 가장 강한 모습을 보인 프로토스가 한국 대표 '젤나가'입니다. 세종대학교에서 만든 AI인데, 이번 대회에서는 9위를 기록했습니다.) 릴리스님 댓글처럼 초반 질럿찌르기에 약점을 보여서... 하지만 가장 선전한 젤나가도 Tscmoo 상대로 승률이 3할이 안 됩니다. 여지껏 AI스타리그에서 토스와 테란에 밀려 저그가 멸종 직전까지 갔던 걸 생각해보면 상당히 잘 만들어진 AI입니다
16/08/02 22:56
RTS 게임 중에서 리그가 가장 크게 열렸던 점이 크지 않나 싶습니다.
워3도 있지만 스1이 AI연구에 더 적합하다고 생각하는 모양이더군요.
16/08/02 23:21
워 3는 그냥 생각해도 영웅 레벨, 스킬의 랜덤성, 랜덤 데미지, 랜덤 아이템, 블링크/윈드워크/재플린 아케이드/무적으로 투사체 흡수 컨트롤 등 변수가 지나치게 많네요.
스1은 업그레이드 빼면 스탯 고정, 고정 데미지, 변수는 언덕 명중률, 스톰, 스캐럽이나 마인 폭발 정도만 변수가 있고...
16/08/02 22:45
와 신기하네요
이런 AI는 APM 제한같은게 따로 걸린다던가 그런건가요? 사실 사람을 이기는 AI를 만드는것 자체는 어렵지 않을거 같은데.
16/08/02 23:09
Tscmoo의 최대 APM은 무려 4000이 넘어갑니다.
초창기에는 메카닉적인 부분에 많이 집중했던 프로그램이 비교적 활약을 했는데, 대회가 어느정도 진행되다보니 초보적인 수준이라도 전략적인 마인드를 흉내낼 수 있도록 프로그래밍하는게 더 중요해진 상황입니다. APM은 일정 수준 이상으로 올라가면 기량에 미치는 영향력이 크게 줄어들더군요. 문제는 그 '일정 수준'도 인간의 기준으로는 어마어마한 동시처리능력이라는 거... 사실 구글같은데서 맘 먹고 자금 투자해서 딥러닝 적용시키면 사람을 이기는 AI가 만들어지는거야 기정사실일 겁니다. 고성능 로봇팔 기술이 개발된 이후에야 인간과의 '공정한' 대결이 가능해지겠죠.
16/08/02 23:08
그래픽 패치?도 되면 좋겠지만 이정도만 해도 개인방송으로도 경쟁력이 있지 않을까 싶습니다. 뭐 나름 유닛 비율에 대해서 불만할진 모르겠지만요
16/08/02 23:00
돌려봐서 자세한 건 모르겠지만 일단 전투상황에서 부대움직임들이 상당히 뻑뻑하게 움직이네요. 막연한 생각으로는 전투 시 사람과 동등하거나
우세에 설줄 알았는데 갈팡질팡하기도 하고 아직은 좀 부족해 보이네요.
16/08/02 23:34
유닛들이 갈팡질팡하는 건 후퇴 판단 알고리즘 때문에 그렇습니다.
초창기에는 다들 신의 컨트롤을 이식하려는 꿈에 부풀었었지만, 얼마 가지 않아서 '못 이길 것 같으면 싸우지말고 도망가라'부터 가르치는게 훨씬 시급하다는 걸 알게 되었죠.
16/08/02 23:04
프로그램 저그의 유닛, 특히 저글링-히드라는 아직 멍청한 AI 수준을 벗어나지 못하네요. 심시티도 아직 기술 구현은 안 된 건지 질럿에 답도 없이 털리구요.
스톰도 뭔가 멋지게 피하는 모습을 생각했는데 것도 아닌 것 같고..
16/08/02 23:42
심시티는 그나마 테란 AI들이 어느정도 구사합니다. 전 대회 우승 프로그램인 일본의 ICEBot이 배럭,서플라이디팟 심시티로 앞마당을 가져간 후, 벌처드랍으로 집요하게 자원줄을 테러하는 전략을 들고 나와 우승했습니다. (극후반에는 고스트 핵까지 써가면서 멀티 테러를 합니다)
물론 아직까지는 심시티가 조악한 수준이라 벙커를 많이 짓고, 심시티가 꼬이면 갈팡질팡한다는 한계가 있습니다.
16/08/02 23:35
http://www.hani.co.kr/arti/science/science_general/751757.html
이 기사가 자꾸 생각나네요. 스타 좀 했던 기자라는데 인공지능에 혼나길래 뭔가 했더니 15년만에 스타를 깔았다니... 그 당시 최고 프로게이머이던 임요환도 그 당시 실력 그대로 타임머신 타고 오면 공방에서 승률 50%도 안될텐데...
16/08/03 01:00
신기한게 질럿에 맞는 드론 뒤로 빼주는 걸 왜 사람보다 못하죠?
인공지능이면 프로브 겐세이 하는 순간 드론 무빙샷으로 잡아버릴 줄 알았는데요 단순 경우의 수 계산이 아니라 동시에 여러 쓰레드를 돌리면서 계산해야 하다 보니 보통 컴으로는 CPU성능이 상당히 힘들어 보이기는 하네요 분업해서 여러 CPU를 쓴다면 흐음... 이걸 공정대결이라고 봐야 하는 건지 사람도 팀밀리 해서 나누면 실력이 배가 되니 나중에 전략저으로 많이 발전한다고 친다면 APM제한보다는 최저ping 패널티를 두는게 간결해 보이기는 하네요
16/08/03 19:10
댓글 확인이 늦었네요. 간략하게나마 답변을 드리자면,
일꾼을 위협에 너무 예민하게 설정하면 초반 일꾼 견제, 소수 질럿 or 저글링 찌르기에 집단으로 히스테리;; 증상을 보이며 자원 수급량이 엄청나게 떨어져 버립니다. 충분히 사람보다 질럿에 맞는 드론을 잘 뺄 수 있지만(거의 한 대도 안 맞게 하는 것도 얼마든지 가능합니다), 그런 엄청난 컨트롤을 가장 우둔한 인간 플레이어만큼이라도 '똑똑하게' 사용하게 만드는 데 성공한 팀이 아직까지는 없습니다.(실제로 좁은 곳에서 정해진 유닛을 가지고 싸우는 컨트롤 맵류에서는 이미 인간을 이깁니다. 고스트와 벌처의 조합만으로 드라군 대부대를 발라버린다는지 하는 능력을 보여주죠) 일꾼은 보급을 담당하는 동시에 그 자체로 다수의 유닛 그룹을 형성하기 때문에, AI가 가장 난점을 보이고 있는 부분 중에 하나입니다. 러시아 인간 플레이어와의 대결을 보면 Tscmoo조차도 정말 속수 무책으로 휘둘리는 걸 볼 수 있는데, 사실 저것도 정말 많이 개선된 AI입니다. (스포닝풀 건설을 방해하니 반대편의 다른 드론으로 지으려고 하거나, 자원을 캐고 있는 드론이 프로브에게 맞자 다른 드론을 이용해서 때리는 모습 같은게 별거 아닌 것 같지만, 휴리스틱이라는게 없는 기계에게는 저런 당연한 걸 가르치는 것 조차 쉽지 않습니다.) 말씀하신 CPU성능의 경우, 나중에 누군가 자금을 투입해서 슈퍼컴퓨터를 사용한다면 크게 나아지겠지만, 현재로서는 자금력에 한계가 있기 때문에 대부분의 AI가 임시방편으로 화면을 몇 개의 그룹으로 찢은 뒤(물론 위치별 유닛의 종류,숫자에 가중치를 줍니다)가진 병력을 이동 동선이 겹치지 않게 찢어서 대응하는 방식을 사용하고 있습니다.(사실 이마저도 어떤 보드게임보다도 난해합니다. 스타크래프트는 실시간으로 진행되며, 맵의 정보가 완벽하게 공개되지 않으니까요)하지만 여전히 대세를 보지 못하고 지역교전에만 몰두하는 한계를 보여주는 상황이죠.
16/08/04 11:39
답변 감사합니다.
스타크래프트가 나온지 20년가까이 됐고 알파고를 봐서 그런지 게임 인공지능은 좀 더 구현이 쉬울거라고 생각했는데 아무래도 실시간이라는 것이 경우수로 따지면 아직까지도 해결하기 쉽지가 않은가 보군요. 구글에서 괜히 스타크래프트 이야기꺼낸게 아니네요. 충분한 도전가치가 있어보이네요. 바둑하고는 또 다른 방식의 학습방법이 필요할테고요.
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