Re: [魯蛇] 嘴炮三千鎂

看板GameDesign (遊戲設計)作者 (Zzz...)時間11年前 (2013/11/30 23:27), 編輯推噓3(308)
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※ 引述《youtien (章太炎龍騎士團)》之銘言: :   數學,償付矩陣,是否可以設計一個小小的AI去驗算設計者的合理程度? :   例如,一級治療術花5點回復50點,二級花10點的話,回復量如果大於100, : 而角色MP又多,就可判定玩家多半有了高級就不用初級的了;如果只比50多個十 : 幾二十點,則可能讓人覺得不划算,設計者都要把握這個度。至於各種單體與群 : 體、泛用與專用,那就有越來越複雜的題目可做。 這門學問一般稱之為計算理論(Theory of Computation) 之前提過鐵拳,就再來講鐵拳 鐵拳把“格鬥”簡化抽象的指令後進行一連串的計算(calculation) 最後把結果用人腦容易接受的影像與聲音輸出 這其中最漂亮的地方,就是把“格鬥”這個很複雜的問題, 簡化、縮小(reduce)成一個很簡單的抽象 model, 變成電腦最擅長的計算(calculation)問題, 是故,鐵拳就被寫出來了 : 是否可以設計一個小小的AI去驗算設計者的合理程度? 這取決於你開出來的題目的可計算性(computability), 複雜度(complexity), 你的計算(computation)策略,你能動員的計算能量(computing power) 這其中有許多可以偷機的地方,例如上述的鐵拳,刻意把很複雜的問題簡化再簡化 直到變成電腦擅長的計算(calculation)問題,但人腦又能接受這個抽象的格鬥方式 理論物理學裡更是最愛偷機這招 XD 乾水、無磨擦力、完美電阻, 真正的真空… 或著用正攻法,找個天才來,就正面打爆這個問題 再不然就是大絕招,信用卡刷下去, cloud computing FTW!!! 說了這麼多,我想講的是,小小“驗算”兩個字的後面,有可能擺著一道數學之壁啊… 但也有可是只是一扇紙窗就是了 :D :   這學問我不在行,還是談點別的好了。我是文科生,可以寫稿,從文學和藝 : 術上品評創作,這活動如果辦成的話,我願意用我的鍵盤來捧場。 感謝支持 orz -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 98.26.14.35 : 數學,償付矩陣,是否可以設計一個小小的AI去驗算設計者的合理程度? 如果能更精確的定義“合理程度”,也就是所謂的 utility function 我們永遠都有跟萬用三熊圖一樣萬用的類神經網路這個工具 這玩意號稱計算界的C4, 解不出來的問題,用 C4 就對了, 科科 :D ※ 編輯: AmosYang 來自: 98.26.14.35 (11/30 23:40) ※ 編輯: AmosYang 來自: 98.26.14.35 (11/30 23:56)

12/01 02:51, , 1F
也沒那麼神啦,用哪一種、Hidden Layer數量怎麼取、I/O怎麼
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12/01 02:52, , 2F
編碼還是有些麻煩存在的,而且真要說的話只要符合前提,那
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12/01 02:52, , 3F
Data Mining/Maching Learning裡面很多東西都是萬用的啦XD
12/01 02:52, 3F
data mining / machine learning 是進可攻退可守的萬用工具啊 進,說不定好死不死真的把問題解決了 退,做出來效果不好, 就說 "啊,這是 DM/ML 的先天限制嘛; 嫌不好的話你找個更好的方法出來啊" XD

12/01 02:55, , 4F
在這個問題上比較麻煩的是甚至沒有太固定的Pattern或Class
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12/01 02:57, , 5F
可以learn,光是Evaluation function就很難寫,就更不用說
12/01 02:57, 5F

12/01 02:58, , 6F
要能做back propagation或其他別的招數了XD
12/01 02:58, 6F
我覺得有偷機的空間

12/01 02:59, , 7F
縱使硬用了,可能會因為合理的可能性太多,很容易發生
12/01 02:59, 7F

12/01 03:00, , 8F
Hidden Layer不足導致overfitting → 變得只認為特定幾種設
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計是好的,其它都是垃圾
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12/01 03:01, , 10F
上面講錯:Hidden Layer → Hidden Layer中Node的個數
12/01 03:01, 10F
假設一個遊戲的源碼為 S, 假設有一套評量遊戲平衡的條件為 C 要做出 f 使得 f(S, C) 可以回答 "此遊戲是否平衡/合理?" 這個問題 我覺得這個 f 很難做, 弄出來至少值個博士學位 我會退而求其次,用偷機的, 假設一個遊戲的規則為 R 要做出 f 使得 f(R) 可以回答 "就統計上來說,勝率高的玩法有哪些?" 這個問題 這個感覺上就(相對地)簡單多了,感覺只是個碩士題目 最後再由人腦來判斷這些勝率高的玩法是否 IMBA 綜合人腦電腦雙方的優點 題外話: 記得在 2007 年前後有聽到一則新聞, 一所大學辦個 AI 比賽,比賽讓 AI 玩遊戲 但這比賽的特點是,各個競賽遊戲本身的規則事前不公佈 比賽開始了才公佈 (以 prolog 還什麼那一類的語言編碼) 易言之,參賽的 AI 要當場試著去了解這些遊戲規則,然後求勝 後續情形不知道,但是這是很有趣,很有挑戰性的比法 :D ※ 編輯: AmosYang 來自: 98.26.14.35 (12/01 04:43) ※ 編輯: AmosYang 來自: 98.26.14.35 (12/01 04:44)

12/01 22:57, , 11F
挺有趣的,這種把AI一般化的問題都很有趣......也比較難XD
12/01 22:57, 11F
文章代碼(AID): #1IcWFFDn (GameDesign)
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