th-cam.com/video/Ca93gq1p7IA/w-d-xo.html 이것은 슈네일 이며 AI vs 인간 게임을 하기 위해 만든 프로그램입니다 대부분 ai는 여기서 쉽게 계속 해서 대전을 할 수 있고 래더 게임도 할 수 있어요 개발이나 다른 용도로 실험이 아니면 이 슈네일 정도면 충분한데 다른 맵 더 필요한 용도가 있으면(예로: 유즈맵 AI개발) 가장 아래에 있는 방법으로 설치해주시길 바랍니다 ( 다만 아직 하오팬 몬스터 드래곤 등은 구버전 이며 다른 대부분 AI는 주기적인 업데이트를 받습니다) schnail.com/#/introduction (슈네일 링크로 바로 가기) th-cam.com/video/S4-TXv6jZFs/w-d-xo.html
@@MayfleetTube th-cam.com/video/Ca93gq1p7IA/w-d-xo.html 이것은 슈네일 이며 AI vs 인간 게임을 하기 위해 만든 프로그램입니다 대부분 ai는 여기서 쉽게 계속 해서 대전을 할 수 있고 래더 게임도 할 수 있어요 개발이나 다른 용도로 실험이 아니면 이 슈네일 정도면 충분한데 다른 맵 더 필요한 용도가 있으면(예로: 유즈맵 AI개발) 가장 아래에 있는 방법으로 설치해주시길 바랍니다 ( 다만 아직 하오팬 몬스터 드래곤 등은 구버전 이며 다른 대부분 AI는 주기적인 업데이트를 받습니다) 요걸로 부족하면 저한테 직접 하오팬 몬스터 구버전을 받는 방법 뿐이 없어요 혹은 하오팬 개발자에게 직접 신버전을 부탁하거나 슈네일 쪽 업데이트 여부를 물어보는 방법입니다 schnail.com/#/introduction (슈네일 링크로 바로 가기) th-cam.com/video/S4-TXv6jZFs/w-d-xo.html
아, 저는 이미 몇 년 전에 SSCAIT에서 받은 AI와 요새 AIIDE에 업데이트 된 것만 하다가 Monster, Hao Pan은 은 갑자기 궁금해졌는데 받을 데가 없길래 물어본 겁니다. CH마이너 채널에서 소개된 것은 SSCAIT가 다운되었기 때문에 의미가 없는 것 같습니다. 슈네일은 슈네일 클라이언트 없이 실행할 수도 있는 EXE 등을 받을 수 있는 건가요? 아니면 지금은 저 두 개만 구버전이라도 따로 얻어도 상관이 없어서요.
@@MayfleetTube 제 영상대로 설치 후 실행하면 간단하게 대전도 가능하고 래더 게임 및 핫키 변경까지 지원하여 리플레이 데이터도 클라우드로 넘어가 사람 게임을 조금은 개발자가 연구하는 방향성도 좋습니다 백신을 끄고 자바 및 슈네일 클라이언트 설치 후 불 필요한 점 없이 원 버튼이면 다양한 ai대전이 가능해서 추천 드렸어요 위에 적힌 하오팬 몬스터 드래곤을 제외한 대부분 AI는 계속 최신 업데이트 지원을 받아요 천 번째 링크를 클릭 후 영상을 시청해주세요 간단한 로그인 설치면 불필요한 요소 없이 원 버튼 클릭이면 대전이 가능해서 훨씬 편하고 이미 수 천명이 사용중에 있습니다 th-cam.com/video/Ca93gq1p7IA/w-d-xo.html (슈네일 다운로드 사용법) schnail.com/#/introduction (슈네일 링크로 바로 가기)
결론부터 말하면 프로가 이겨요 현재 스타1 ai는 래더 S 2200점을 7판4선승 이긴 기록이 있습니다 또 프로를 종합 4번 이긴 기록이 있고요 하지만 이걸 사람 기준 래더2200점 수준 혹은 프로를 이겨보았다고 프로 수준이라 보기 어렵습니다 좀 더 정확히 설명하려면 ai와 인간의 차이점을 알아 봐야 해요 이들 ai는 알파고 같이 수천 에이전트를 시뮬레이션 하여 빠르게 수백 수천 년 학습하는 그러한 시스템이 없어요 그건 오직 구글 딥 마인드만 가능합니다 또한 사람은 빨리 배우고 약점을 금방 찾아버리죠 ai는 그게 힘들어요 ai가 사람 약점을 파해 치기 어렵고 계속해서 동일 행동을 수십 번 이상 반복해야 합니다 어떤 사람이 그럴까요? 요점은 선형적인 강화 학습 만을 사용하기에 게임 안에서도 배우는 인간은 이기기 힘들어요 또 ai끼리 대전 데이터만 사용하기에 ai특성과 다른 사람을 이기긴 더더욱 어렵습니다 (이들과 전혀 다르기 때문에) 더구나 상대가 프로면 이길 일은 없어요 단 판 전 혹은 3판 2선 룰에 프로가 ai원리 특징을 전혀 모를 경우만 10~30퍼센트 정도 ai승리 가능성이 있어 보이네요(모를 경우만) 이걸 사람 기준으로 생각해보면 ai는 변화 상황 혹은 변측 적응과 대응이 오랜 시간이 걸립니다 또 특정한 지형을 세밀하게 분석하기 어렵죠 또한 꾸준히 사람 게임 데이터를 가지고 계속해서 부분적인 강화 학습 그마저 학습이 불가한 부분은 수동적 개선을 해줘야 합니다 어떤 개발자가 그렇게 꾸준하고 성실하게 개선할까요? 그나마 바나나 개발자는 사람 데이터를 활용하여 꾸준히 개선을 하지만 다른 ai 개발자는 사람 게임 학습이 어려운 조건이 많아 잘 시도 안 합니다 이러한 모든 문제를 전부 해결해 만든 알파스타 또한 결국은 인간을 이길 수 없었다고 합니다 결국 가짜 뉴런 네트워크는 사람의 진짜 800억개가 넘는 뉴런을 가진 뇌기능을 따라가지 못하는 반복 회로에 불과하다는 결론이죠 종합해서 정리하면 1 빠른 자체 학습 시스템이 없다 2 사람은 너무나 변화무쌍하고 금방 적응하고 배우기에 학습 데이터로 활용하기 어렵다 3 고전적이고 선형적인 스타 학습 기술에 한계가 있다 4 이걸 극복 하려면 래더 게임 전체를 학습이 가능한 시스템을 구축해야 하는데 현재는 어렵다 5 블리자드 지원을 통해 모든 래더 게임을 학습이 가능한 시스템을 구축한 알파 스타도 결국 인간 게임을 이해하지 못해 수천 년을 컴퓨터 끼리 학습하였고 생산과 뛰어난 컨트롤을 통해 결국 프로를 최초로 이겼지만 나중에 사람이 약점을 찾아내면서 수천 년 학습한 컴퓨터를 사람은 금방 약점을 찾아 이겼다 합니다 그 말은 최고 기술을 사용한 알파 스타도 프로를 이길 수 없다는 결론이 나옵니다. 만약에 다 전재로 계속해서 프로를 이길 수 있는 AI가 등장하면 그건 가장 큰 혁명입니다.
@@인피니트-i9z 스타1 알파스타는 못이겼지만 스타2 알파스타는 프로 상대로 압승을 거뒀다고 들었습니다 저그 프로게이머 중에서 최고라고 불리우는 세랄과 알파스타 p 프로토스와의 대결에서 무려 10대 1로 알파스타가 완승했다고 들었습니다 자세히 들은건 아니지만 아마 어느정돈 맞을겁니다 알파스타가 완승한 이유는 학습능력 보단4차관 점멸추적자가 매우컸죠 프로게이머가 학습을 하여 어케막는다 한들 ai의 점추 컨을 따라잡지 못했을거거든요 개인적으로는 ai가 프로을 학습능력으로 이길순 없어도 컨트롤 차이로 이길수는 있다고 보네요
제가 뒷부분에 말한 내용이 스타2 알파 스타 이야기입니다 점추 컨트롤 당시는 평균 apm만 제한하고 최대치 제한이 안 걸린 상태 또한 모든 맵 유닛 상황을 한번에 보고 컨트롤이 가능한 지금 스타1 ai하고 비슷한 조건입니다 프로 상대로 최초 승리 후 화면 이동 방식 정도 사람과 동일 조건으로 세팅 한 수천 년 학습한 알파 스타를 래더 게임에 몰래 투입 시킵니다 매우 높은 승률을 기록했지만 GSL을 뚫을 수 없는 수준이라고 합니다 중요한 건 컴퓨터인지 몰라 일반적인 플레이만 사람이 했다는 거죠 이건 컴퓨터를 평가하는데 중요한 부분입니다 AI인 걸 인지해야 사람이 약점을 찾기 때문이지요 물론 이건 딥러닝 특성상 상대성으로 강하기에 평가하긴 어렵긴 합니다 그러나 신경망이 덜 발달하여 사람이 다양한 전략을 찾아서 공략하면 대응이 힘들다는 문제입니다 컴퓨터니 당연하다면 당연하지요 또 해당 개발자들은 사람처럼 다양한 전략 전술을 원하는데 단순한 물량 자원 수집 압도적 생산 컨트롤을 바탕으로만 게임을 하므로 더는 발전이 없어 개발을 임시 중단하였습니다 실제로 외국 유튜버 들이 올린 알파 스타 래더 게임 수준을 보면 잘하지만, 전혀 영리하지는 못합니다 사람이 못 이길 이유가 없죠! 예로 알파 스타는 래더 게임에서 프로게이머한테 대부분 패하였습니다 정석이 아닌 대부분 전략적인 플레이였죠 무엇보다 그랜드 마스터 달성 후 그마에선 승률이 높았지만, 오히려 다이아 유저에게 가장 낮은 승률을 기록했습니다 이유가 무엇일까요? 예로 들어보죠 알파 스타 그는 인간 프로를 점멸 추적자로 승리하기 전 고작 하드 ai를 98프로 승률로 이기는 수준입니다 인간 프로는 하드 ai 7:1을 가볍게 이기는데 비해 턱없이 어이없는 수치죠 이것은 사람의 두뇌를 따라 올 수 없다는 증거입니다 또한 실제 개발 당시 사람 래더 게임으로 학습이 어려워 컴퓨터 끼리 학습하였습니다 이유는 사람이 하는 다양한 전략 복잡한 행동을 극히 일부만 이해했다고 합니다 간단한 의료선 이용 정도.. 애초에 딥 마인드 목적은 인간 수준 법용성을 키울 수 있냐는 문제니까요 최근 딥 마인드 쪽에서 알파 스타 게임 영상을 보여준 적이 있습니다 알파 스타..여전히 잘해 보이지만 가끔 이해 불가 할 정도로 멍청합니다 제가 하고 싶은 말은 결국 인간을 뛰어 넘을 수 없습니다 컨트롤은 제한을 풀 수록 당연히 뛰어나지만 진짜 뇌만큼 지능 적이지 못합니다 다양한 전략 즉 사람 같은 플레이를 발했고 이것이 딥 마인드가 개발 중단한 이유입니다
뒤늦게 스타배우는 40살 아재인데 영상좀 마니올려두세요 너무재밋네요
네 시청해주셔서 감사합니다!
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프로브가 왜 놀고 있죠? 2:30
그러게요 저번 영상에서 제가 프로브 채굴에 관한 부분을 지적했습니다 요버전이 최근에 업데이트된 8월 버전인데 이 8월 업데이트 이후 자주 저렇게 미네랄 채굴을 안 하는 모습이 종종 보입니다 정확한 이유는 저도 잘 모르겠네요.
SSCAIT 홈페이지가 중단되었는데 Monster, Hao Pan 등 AI의 공유가 가능할까요?
어떠한 용도로 사용하나요?
로컬 PC 게임으로 상대해보는 거죠.
@@MayfleetTube
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아, 저는 이미 몇 년 전에 SSCAIT에서 받은 AI와 요새 AIIDE에 업데이트 된 것만 하다가 Monster, Hao Pan은 은 갑자기 궁금해졌는데 받을 데가 없길래 물어본 겁니다. CH마이너 채널에서 소개된 것은 SSCAIT가 다운되었기 때문에 의미가 없는 것 같습니다. 슈네일은 슈네일 클라이언트 없이 실행할 수도 있는 EXE 등을 받을 수 있는 건가요? 아니면 지금은 저 두 개만 구버전이라도 따로 얻어도 상관이 없어서요.
@@MayfleetTube 제 영상대로 설치 후 실행하면 간단하게 대전도 가능하고 래더 게임 및 핫키 변경까지 지원하여 리플레이 데이터도 클라우드로 넘어가 사람 게임을 조금은 개발자가 연구하는 방향성도 좋습니다 백신을 끄고 자바 및 슈네일 클라이언트 설치 후 불 필요한 점 없이 원 버튼이면 다양한 ai대전이 가능해서 추천 드렸어요 위에 적힌 하오팬 몬스터 드래곤을 제외한 대부분 AI는 계속 최신 업데이트 지원을 받아요 천 번째 링크를 클릭 후 영상을 시청해주세요 간단한 로그인 설치면 불필요한 요소 없이 원 버튼 클릭이면 대전이 가능해서 훨씬 편하고 이미 수 천명이 사용중에 있습니다 th-cam.com/video/Ca93gq1p7IA/w-d-xo.html (슈네일 다운로드 사용법)
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근데 현재 원탑 스타전프로들이랑 최고수준ai랑 대결하면 누가 이기나요?
결론부터 말하면 프로가 이겨요 현재 스타1 ai는 래더 S 2200점을 7판4선승 이긴 기록이 있습니다 또 프로를 종합 4번 이긴 기록이 있고요 하지만 이걸 사람 기준 래더2200점 수준 혹은 프로를 이겨보았다고 프로 수준이라 보기 어렵습니다 좀 더 정확히 설명하려면 ai와 인간의 차이점을 알아 봐야 해요 이들 ai는 알파고 같이 수천 에이전트를 시뮬레이션 하여 빠르게 수백 수천 년 학습하는 그러한 시스템이 없어요 그건 오직 구글 딥 마인드만 가능합니다 또한 사람은 빨리 배우고 약점을 금방 찾아버리죠 ai는 그게 힘들어요 ai가 사람 약점을 파해 치기 어렵고 계속해서 동일 행동을 수십 번 이상 반복해야 합니다 어떤 사람이 그럴까요? 요점은 선형적인 강화 학습 만을 사용하기에 게임 안에서도 배우는 인간은 이기기 힘들어요 또 ai끼리 대전 데이터만 사용하기에 ai특성과 다른 사람을 이기긴 더더욱 어렵습니다 (이들과 전혀 다르기 때문에) 더구나 상대가 프로면 이길 일은 없어요 단 판 전 혹은 3판 2선 룰에 프로가 ai원리 특징을 전혀 모를 경우만 10~30퍼센트 정도 ai승리 가능성이 있어 보이네요(모를 경우만) 이걸 사람 기준으로 생각해보면 ai는 변화 상황 혹은 변측 적응과 대응이 오랜 시간이 걸립니다 또 특정한 지형을 세밀하게 분석하기 어렵죠 또한 꾸준히 사람 게임 데이터를 가지고 계속해서 부분적인 강화 학습 그마저 학습이 불가한 부분은 수동적 개선을 해줘야 합니다 어떤 개발자가 그렇게 꾸준하고 성실하게 개선할까요? 그나마 바나나 개발자는 사람 데이터를 활용하여 꾸준히 개선을 하지만 다른 ai 개발자는 사람 게임 학습이 어려운 조건이 많아 잘 시도 안 합니다 이러한 모든 문제를 전부 해결해 만든 알파스타 또한 결국은 인간을 이길 수 없었다고 합니다 결국 가짜 뉴런 네트워크는 사람의 진짜 800억개가 넘는 뉴런을 가진 뇌기능을 따라가지 못하는 반복 회로에 불과하다는 결론이죠 종합해서 정리하면 1 빠른 자체 학습 시스템이 없다 2 사람은 너무나 변화무쌍하고 금방 적응하고 배우기에 학습 데이터로 활용하기 어렵다 3 고전적이고 선형적인 스타 학습 기술에 한계가 있다 4 이걸 극복 하려면 래더 게임 전체를 학습이 가능한 시스템을 구축해야 하는데 현재는 어렵다 5 블리자드 지원을 통해 모든 래더 게임을 학습이 가능한
시스템을 구축한 알파 스타도 결국 인간 게임을 이해하지 못해 수천 년을 컴퓨터 끼리 학습하였고 생산과 뛰어난 컨트롤을 통해 결국 프로를 최초로 이겼지만
나중에 사람이 약점을 찾아내면서 수천 년 학습한 컴퓨터를 사람은 금방 약점을 찾아 이겼다 합니다 그 말은 최고 기술을 사용한 알파 스타도 프로를 이길 수 없다는 결론이 나옵니다.
만약에 다 전재로 계속해서 프로를 이길 수 있는 AI가 등장하면 그건 가장 큰 혁명입니다.
@@인피니트-i9z 감사합니당 😀😃
@@인피니트-i9z머신러닝 관련지식을 알고있으니 더욱 이해가 되는 부분이네요 ㅎㅎ
@@인피니트-i9z 스타1 알파스타는 못이겼지만 스타2 알파스타는 프로 상대로 압승을 거뒀다고 들었습니다 저그 프로게이머 중에서 최고라고 불리우는 세랄과 알파스타 p 프로토스와의 대결에서 무려 10대 1로 알파스타가 완승했다고 들었습니다 자세히 들은건 아니지만 아마 어느정돈 맞을겁니다 알파스타가 완승한 이유는 학습능력 보단4차관 점멸추적자가 매우컸죠 프로게이머가 학습을 하여 어케막는다 한들 ai의 점추 컨을 따라잡지 못했을거거든요 개인적으로는 ai가 프로을 학습능력으로 이길순 없어도 컨트롤 차이로 이길수는 있다고 보네요
제가 뒷부분에 말한 내용이 스타2 알파 스타 이야기입니다 점추 컨트롤 당시는 평균 apm만 제한하고 최대치 제한이 안 걸린 상태 또한 모든 맵 유닛 상황을 한번에 보고 컨트롤이 가능한 지금 스타1 ai하고 비슷한 조건입니다 프로 상대로 최초 승리 후 화면 이동 방식 정도 사람과 동일 조건으로 세팅 한 수천 년 학습한 알파 스타를 래더 게임에 몰래 투입 시킵니다 매우 높은 승률을 기록했지만 GSL을 뚫을 수 없는 수준이라고 합니다 중요한 건 컴퓨터인지 몰라 일반적인 플레이만 사람이 했다는 거죠 이건 컴퓨터를 평가하는데 중요한 부분입니다 AI인 걸 인지해야 사람이 약점을 찾기 때문이지요 물론 이건 딥러닝 특성상 상대성으로 강하기에 평가하긴 어렵긴 합니다 그러나 신경망이 덜 발달하여 사람이 다양한 전략을 찾아서 공략하면 대응이 힘들다는 문제입니다 컴퓨터니 당연하다면 당연하지요 또 해당 개발자들은 사람처럼 다양한 전략 전술을 원하는데 단순한 물량 자원 수집 압도적 생산 컨트롤을 바탕으로만 게임을 하므로 더는 발전이 없어 개발을 임시 중단하였습니다 실제로 외국 유튜버 들이 올린 알파 스타 래더 게임 수준을 보면 잘하지만, 전혀 영리하지는 못합니다 사람이 못 이길 이유가 없죠! 예로 알파 스타는 래더 게임에서 프로게이머한테 대부분 패하였습니다 정석이 아닌 대부분 전략적인 플레이였죠 무엇보다 그랜드 마스터 달성 후 그마에선 승률이 높았지만, 오히려 다이아 유저에게 가장 낮은 승률을 기록했습니다 이유가 무엇일까요? 예로 들어보죠 알파 스타 그는 인간 프로를 점멸 추적자로 승리하기 전 고작 하드 ai를 98프로 승률로 이기는 수준입니다 인간 프로는 하드 ai 7:1을 가볍게 이기는데 비해 턱없이 어이없는 수치죠 이것은 사람의 두뇌를 따라 올 수 없다는 증거입니다 또한 실제 개발 당시 사람 래더 게임으로 학습이 어려워 컴퓨터 끼리 학습하였습니다 이유는 사람이 하는 다양한 전략 복잡한 행동을 극히 일부만 이해했다고 합니다 간단한 의료선 이용 정도.. 애초에 딥 마인드 목적은 인간 수준 법용성을 키울 수 있냐는 문제니까요 최근 딥 마인드 쪽에서 알파 스타 게임 영상을 보여준 적이 있습니다 알파 스타..여전히 잘해 보이지만 가끔 이해 불가 할 정도로 멍청합니다 제가 하고 싶은 말은 결국 인간을 뛰어 넘을 수 없습니다 컨트롤은 제한을 풀 수록 당연히 뛰어나지만 진짜 뇌만큼 지능 적이지 못합니다 다양한 전략 즉 사람 같은 플레이를 발했고 이것이 딥 마인드가 개발 중단한 이유입니다