스타2 알파스타는 화면을 줌아웃해서 전체 맵을 볼 수 있는 시야로 게임합니다. 즉, 경기화면을 이리저리 전환하며 게임을 진행해야하는 게이머보다 화면전환에서 유리한 상태에서 게임을하죠. 근데 마지막판은 게이머와 같은 환경에서 게임을 진행했고, 화면전환을 하는 스타크래프트에 아직 미숙한 알파스타가 패배했다고 하네요
피지컬얘기를 주로 하시는데 더 큰 영향을 주는건 최적화와 판단력입니다. 일꾼테러로 다수의 일꾼이 잡혔다고 생각해봅시다. 여기서 일꾼을 다수 잡힌 유저는 무슨 판단을 해야하는가? 운영이 의미가 없으니 역습을 할 것인가? 아니면 한번 꾹 참고 복구를 해 볼 것인가? 혹은 그 이전에 최적화 수 이상의 일꾼을 찍어서 일꾼테러를 당해도 한두번은 버틸만한 운영을 할 것인가? 그렇다면 이런 판단을 할 시엔 200인구수라는 제한 안에서 일꾼의 비중이 높아져 병력의 비율이 낮아지게 되는데 그 리스크를 감수하고 일꾼 다수를 찍을 가치가 있는가? 이런 판단들이 피지컬보다 더 큰 변수를 만듭니다. 일꾼만 예시로 들었지만 이런 판단에 의해 만들어지는 변수는 더 많습니다. 하나의 판단으로 판의 흐름이 달라질 수 있는 "빌드"에 대한 고민들이 그럴 것이고 "교전이 필요한가"에 대한 손익계산이 그렇겠고 상대의 조합을 보고 "무슨 유닛을 찍고 조합해야 상성상 할만해지는가?"라는 고민도 있을겁니다. 저그가 무리군주와 타락귀, 감염충으로 제공을 잡고 가시/포자촉수로 라인을 긋고 있는 상황을 테란이 해병 불곰 의료선이라는 조합으로 파훼 할 수 있을까요? 테란이 피지컬이 2배가 좋아도 못이깁니다. 결국 테란도 행요 해방선 유령으로 라인긋고 핵쏘면서 쫒아가게 되는거거든요. 저런 요소들을 다 고민한 결과로 내놓는 한수 한수를 두고 "전략"이라고 하는거 아닙니까? 막말로 단순히 프로판으로만 이야기해봅시다. 이 게임이 단순히 피지컬로만 하는 겜이면 APM이 교전시에만 2~300찍는 최성훈이나 김유진은 당장 은퇴했어야지 않겠습니까?
확실히 기계학습(Machine Learning) 커뮤니티 내에서 사람들이 이 경기를 평가하는 것을 보면 알파스타의 승리에는 전략적 사고나 유닛 구성보다는 단순히 초인간적인 분석&행동 속도가 크게 기여했다는 의견이 많습니다. 경기 중 전투가 벌어지는 때 APM을 보면 이 점이 크게 부각되죠(프로게이머가 600 정도인데 비해서 알파스타는 몇 초간 1000 이상을 지속하기도, 그것도 의미없는 클릭보다는 정밀하고 치밀한 판단으로). DeepMind 알파스타 개발팀의 목적이 인간과 대등한 조건에서 승리하는 것이라는 점에서 보면 이건 완전한 성공은 아니겠죠... 좀 더 의미있는 결과를 보려면 컨트롤 속도나 정밀도에, 그리고 한 번에 볼 수 있는 정보를 제한하는 등의 방법으로 인간과 최대한 대등한 조건으로 내릴 필요가 있을 것 같습니다. 알파고랑 알파스타 두 모델은 근본적으로 구조랑 훈련환경, 그리고 정보 처리 과정이 다르기 때문에 둘을 비교하는 것은 다소 힘들지도 모르겠네요... 아, 그리고 이론적으로 바둑을 계산적으로 "푸는" 것은 불가능 합니다. 알파고도 단순 계산으로 이긴 게 아니예요. 가상 훈련을 통한 "직감" 단련에 Monte Carlo Tree Search 를 통한 부분적 시뮬레이션 결과가 더해진 것이 알파고의 사고 원리입니다. 그나저나 여담으로 알파스타의 1주일 훈련이 매일 24시간 200년 동안 게임을 플레이 한 것과 동일하다는 점이 상당히 소름끼치네요. 그럼에도 학습한 것이 그리 많지 않은 것을 보면 기계학습도 갈 길이 멀죠...
우선 최정상급 프로게미어가 아니라는 유럽대회 상위권 가지만 전체 프로레이머 기준 50위도 못 들어가는 선수에 주종이 아닌 부종으로 했으며 부종을 잘하는 선수도 아니라는걸 감안해야하며 스타가 종족별로 경기 흐름이 달라지는데 스1에 저저전 스2에 프프전이 가장 컨트롤 비중이 높은 종족전인데 그 종족전으로 했다는거 자체가 컨트롤 비중만 높은것. 그리고 변칙적이거나 여러 변수적인 요소로 아무리 컨트롤 빠르고 해도 게임상의 속도상 걸릴수 밖에 없고 변수가 될수 밖에 없는게 여러개 있는데 그런 플래이 거의 안 했다는거에서 어찌보면 ai가 유리할 수 밖게 없는 식으로 플래이 했기 떄문에 이런 결과 나온것 물론 시간이 지나면 결국 1위 프로게이머도 이기는 상황까지 가겠지만 그 상황 가도 바둑처럼 절대 못 이긴다 라는 상황은 발생하기 힘들겁니다 스타2는 스타1보다 일단 극으로 빌드가 갈려지면 아무리 컨트롤 잘핳고 뭐하고 해도 절대적으로 못이기는 상황도 많아서요
일단 판후이 2단과 이세돌 9단의 기보차를 생각하고 그 기간이 얼마나 걸렸는지를 생각하고 스타라는 게임 안에서 빌드가 갈리던 뭐가 되던 스타는 기본적으로 서로가 빌드를 모른다는 가정하에 하는 게임이며 그래도 전승우승이라는 게 가능한 게임이고 실력차가 심하게 나면 실력낮은 사람은 높은 사람을 절대 못 이기게 되어있는 시스템이 스타에요. 하스스톤같이 운빨이 적용되는 게임이 아닌이상 명백하게 인공지능이 정복이 가능한 게임이에요. 이미 알파스타는 한국서버 그랜드마스터 상위권이라는 사실을 알고계세요.
길지만 쓸디니없는 알파고 가 바둑을 둔건 여러 경우의 수를 계산힌고 선택 하는 능력을 가지는게 목적이었지 아름답게 고단수로 이기는게 아님 에초에 목적이 틀리다 알파스타의 경우 실시간 정보 획득과 자신의 알지목하는 정보 판별 예측과 의사결정 능력을 학습할려는 목적이 있딘 컨트롤이 개 쩌는건 인정하지만 알파스타도 배우면서 발전하고있다 그리고 전략전술 없다고 하는대 초반 가스러시 와 전전관문 은 어땋게 설명할꺼임? 또 초반에는 심시티 와 마지막 심시티 만 봐도 발전하는게 느껴지는대 초반엔 입구막기도 안했지만 중반엔 관문으로 입구 좁히는 심시티도 했다 뭐 중반에 불멸자가 추적자 로 털리는건 나무하긴 했지만 컴퓨터한태 뭐라 해봤자 뭔소용? 결론은 확실히 학습하며 발전 하고있다는거
저는 스타 1은 잘 아는데 스타 2는 잘 몰라서 새벽에 경기 화면과 해설에 집중하면서 봤었는데요! MaNa와의 리플레이 경기 도중이었을 거예요. Disruptor(분열기)를 11개씩이나 뽑아서 공격하는건 프로 게임에서는 이제껏 나오지 않았다며 놀라는 게 인상깊었어요. 바둑에서 초반 묻지마 33 침입을 알파고 마스터가 처음 선보였을 때의 그 장면이 생각나더군요.
지금 얘기하시는 것도 편견이라 생각합니다 처음 알파고가 나왔을 때 인간이 이길거라는 수 많은 의견들 결국 하나도 맞지않았죠 그 당시에는 맞을 것 같던 얘기들 모두요. 이 의견 또한 알파스타가 어느 순간 인간을 압도해져버리면 이 영상이 부끄러워질겁니다 알파스타도 알파고처럼 인간의 고정관념을 모두 깨부술 수 있을 때 인간에게 선보일겁니다 그리고 인간은 마찬가지로 절망과 인간의 한계를 느끼겠지요. 알파고가 처음 이세돌 9단에게 도전한다했을 때 우리의 반응을 다시봐보시죠
스타2 알파스타는 화면을 줌아웃해서 전체 맵을 볼 수 있는 시야로 게임합니다. 즉, 경기화면을 이리저리 전환하며 게임을 진행해야하는 게이머보다 화면전환에서 유리한 상태에서 게임을하죠. 근데 마지막판은 게이머와 같은 환경에서 게임을 진행했고, 화면전환을 하는 스타크래프트에 아직 미숙한 알파스타가 패배했다고 하네요
피지컬얘기를 주로 하시는데 더 큰 영향을 주는건 최적화와 판단력입니다. 일꾼테러로 다수의 일꾼이 잡혔다고 생각해봅시다. 여기서 일꾼을 다수 잡힌 유저는 무슨 판단을 해야하는가? 운영이 의미가 없으니 역습을 할 것인가? 아니면 한번 꾹 참고 복구를 해 볼 것인가? 혹은 그 이전에 최적화 수 이상의 일꾼을 찍어서 일꾼테러를 당해도 한두번은 버틸만한 운영을 할 것인가? 그렇다면 이런 판단을 할 시엔 200인구수라는 제한 안에서 일꾼의 비중이 높아져 병력의 비율이 낮아지게 되는데 그 리스크를 감수하고 일꾼 다수를 찍을 가치가 있는가? 이런 판단들이 피지컬보다 더 큰 변수를 만듭니다. 일꾼만 예시로 들었지만 이런 판단에 의해 만들어지는 변수는 더 많습니다. 하나의 판단으로 판의 흐름이 달라질 수 있는 "빌드"에 대한 고민들이 그럴 것이고 "교전이 필요한가"에 대한 손익계산이 그렇겠고 상대의 조합을 보고 "무슨 유닛을 찍고 조합해야 상성상 할만해지는가?"라는 고민도 있을겁니다. 저그가 무리군주와 타락귀, 감염충으로 제공을 잡고 가시/포자촉수로 라인을 긋고 있는 상황을 테란이 해병 불곰 의료선이라는 조합으로 파훼 할 수 있을까요? 테란이 피지컬이 2배가 좋아도 못이깁니다. 결국 테란도 행요 해방선 유령으로 라인긋고 핵쏘면서 쫒아가게 되는거거든요. 저런 요소들을 다 고민한 결과로 내놓는 한수 한수를 두고 "전략"이라고 하는거 아닙니까? 막말로 단순히 프로판으로만 이야기해봅시다. 이 게임이 단순히 피지컬로만 하는 겜이면 APM이 교전시에만 2~300찍는 최성훈이나 김유진은 당장 은퇴했어야지 않겠습니까?
확실히 기계학습(Machine Learning) 커뮤니티 내에서 사람들이 이 경기를 평가하는 것을 보면 알파스타의 승리에는 전략적 사고나 유닛 구성보다는 단순히 초인간적인 분석&행동 속도가 크게 기여했다는 의견이 많습니다. 경기 중 전투가 벌어지는 때 APM을 보면 이 점이 크게 부각되죠(프로게이머가 600 정도인데 비해서 알파스타는 몇 초간 1000 이상을 지속하기도, 그것도 의미없는 클릭보다는 정밀하고 치밀한 판단으로). DeepMind 알파스타 개발팀의 목적이 인간과 대등한 조건에서 승리하는 것이라는 점에서 보면 이건 완전한 성공은 아니겠죠... 좀 더 의미있는 결과를 보려면 컨트롤 속도나 정밀도에, 그리고 한 번에 볼 수 있는 정보를 제한하는 등의 방법으로 인간과 최대한 대등한 조건으로 내릴 필요가 있을 것 같습니다.
알파고랑 알파스타 두 모델은 근본적으로 구조랑 훈련환경, 그리고 정보 처리 과정이 다르기 때문에 둘을 비교하는 것은 다소 힘들지도 모르겠네요...
아, 그리고 이론적으로 바둑을 계산적으로 "푸는" 것은 불가능 합니다. 알파고도 단순 계산으로 이긴 게 아니예요. 가상 훈련을 통한 "직감" 단련에 Monte Carlo Tree Search 를 통한 부분적 시뮬레이션 결과가 더해진 것이 알파고의 사고 원리입니다.
그나저나 여담으로 알파스타의 1주일 훈련이 매일 24시간 200년 동안 게임을 플레이 한 것과 동일하다는 점이 상당히 소름끼치네요. 그럼에도 학습한 것이 그리 많지 않은 것을 보면 기계학습도 갈 길이 멀죠...
공감합니다 그리고 컴퓨터가 잘하는게 형세판단 아무리봐도 흑이 유리해보이는데 인공지능은 백이 유리하다고 봐서 잘이해가 안된때가 많은거 같습니다 근데 스타는 진짜 컨트롤로 이기려는게 보이는거 같습니다
우선 최정상급 프로게미어가 아니라는 유럽대회 상위권 가지만 전체 프로레이머 기준 50위도 못 들어가는 선수에 주종이 아닌 부종으로 했으며 부종을 잘하는 선수도 아니라는걸 감안해야하며 스타가 종족별로 경기 흐름이 달라지는데 스1에 저저전 스2에 프프전이 가장 컨트롤 비중이 높은 종족전인데 그 종족전으로 했다는거 자체가 컨트롤 비중만 높은것.
그리고 변칙적이거나 여러 변수적인 요소로 아무리 컨트롤 빠르고 해도 게임상의 속도상 걸릴수 밖에 없고 변수가 될수 밖에 없는게 여러개 있는데 그런 플래이 거의 안 했다는거에서 어찌보면 ai가 유리할 수 밖게 없는 식으로 플래이 했기 떄문에 이런 결과 나온것
물론 시간이 지나면 결국 1위 프로게이머도 이기는 상황까지 가겠지만 그 상황 가도 바둑처럼 절대 못 이긴다 라는 상황은 발생하기 힘들겁니다
스타2는 스타1보다 일단 극으로 빌드가 갈려지면 아무리 컨트롤 잘핳고 뭐하고 해도 절대적으로 못이기는 상황도 많아서요
5개월 지난 현재 승률 99.9%도달했다고 하네요.. 사실상 절대 이기는 수준에 도달한 것 같습니다..
일단 판후이 2단과 이세돌 9단의 기보차를 생각하고 그 기간이 얼마나 걸렸는지를 생각하고
스타라는 게임 안에서 빌드가 갈리던 뭐가 되던 스타는 기본적으로 서로가 빌드를 모른다는 가정하에 하는 게임이며
그래도 전승우승이라는 게 가능한 게임이고
실력차가 심하게 나면 실력낮은 사람은 높은 사람을 절대 못 이기게 되어있는 시스템이 스타에요.
하스스톤같이 운빨이 적용되는 게임이 아닌이상 명백하게 인공지능이 정복이 가능한 게임이에요.
이미 알파스타는 한국서버 그랜드마스터 상위권이라는 사실을 알고계세요.
바둑은 사람한테 시간 무제한 줘도 질 것 같긴 한데요. 정말 어려운 장면에서 빨리 빨리 착수하면 김 새는건 사실이죠 ㅋㅋ 발달된 체스나 장기 인공지능과 둬보면 첨에 그것부터 느낍니다.
길지만 쓸디니없는
알파고 가 바둑을 둔건 여러 경우의 수를 계산힌고 선택 하는 능력을 가지는게 목적이었지 아름답게 고단수로 이기는게 아님 에초에 목적이 틀리다
알파스타의 경우 실시간 정보 획득과 자신의 알지목하는 정보 판별 예측과 의사결정 능력을 학습할려는 목적이 있딘 컨트롤이 개 쩌는건 인정하지만 알파스타도 배우면서 발전하고있다 그리고 전략전술 없다고 하는대 초반 가스러시 와 전전관문 은 어땋게 설명할꺼임? 또 초반에는 심시티 와 마지막 심시티 만 봐도 발전하는게 느껴지는대 초반엔 입구막기도 안했지만 중반엔 관문으로 입구 좁히는 심시티도 했다 뭐 중반에 불멸자가 추적자 로 털리는건 나무하긴 했지만 컴퓨터한태 뭐라 해봤자 뭔소용? 결론은 확실히 학습하며 발전 하고있다는거
저는 스타 1은 잘 아는데 스타 2는 잘 몰라서 새벽에 경기 화면과 해설에 집중하면서 봤었는데요!
MaNa와의 리플레이 경기 도중이었을 거예요.
Disruptor(분열기)를 11개씩이나 뽑아서 공격하는건 프로 게임에서는 이제껏 나오지 않았다며 놀라는 게 인상깊었어요.
바둑에서 초반 묻지마 33 침입을 알파고 마스터가 처음 선보였을 때의 그 장면이 생각나더군요.
지금 얘기하시는 것도 편견이라 생각합니다 처음 알파고가 나왔을 때 인간이 이길거라는 수 많은 의견들 결국 하나도 맞지않았죠 그 당시에는 맞을 것 같던 얘기들 모두요.
이 의견 또한 알파스타가 어느 순간 인간을 압도해져버리면 이 영상이 부끄러워질겁니다 알파스타도 알파고처럼 인간의 고정관념을 모두 깨부술 수 있을 때 인간에게 선보일겁니다 그리고 인간은 마찬가지로 절망과 인간의 한계를 느끼겠지요. 알파고가 처음 이세돌 9단에게 도전한다했을 때 우리의 반응을 다시봐보시죠
알파스타는 이미 인간을 대부분 압도하는 수준입니다. 문제점은 그것이 대등한 조건에서 나온 결과가 아니라는 거죠...
그리고 저는 기계학습을 공부하는 학생으로서 절망과 한계보다는 희망과 가능성을 보는 것을 선호합니다 ^^
말을 아에 이해를 못하네..