![ïTil'ft i 4 4< fi 1! ^ y ilii 1 1 l] 11 i J J Il 1 II ^ I 1 M F .1 Ш jiTiVj FU,Starcraft 2,Starcraft,Старкрафт,Blizzard,Blizzard Entertainment, Близзард,фэндомы,Энакин и Падме на пикнике,Мемы,Мемосы, мемасы, мемосики, мемесы](http://img2.reactor.cc/pics/post/Starcraft-2-Starcraft-Blizzard-%D1%84%D1%8D%D0%BD%D0%B4%D0%BE%D0%BC%D1%8B-7824055.jpeg "Starcraft 2,Starcraft,Старкрафт,Blizzard,Blizzard Entertainment, Близзард,фэндомы,Энакин и Падме на пикнике,Мемы,Мемосы, мемасы, мемосики, мемесы")
Результаты поиска по запросу «
Starcraft in real
»
Starcraft Cosplay Blizzard Cosplay Starcraft 2 Starcraft Starcraft Characters James Raynor Red Rock Cosplay mark loertscher Jim Raynor Blizzard фэндомы
Полноразмерный костюм с автоматическим закрыванием шлема. На его создание ушло около года.
Starcraft терран зерги Starcraft расы корейцы Starcraft 2 Blizzard фэндомы
Навеяно мемами про симуляторы фермера/водителя погрузчика/дальнобойщика и etc.
Starcraft II Starcraft нейросеть Google AlphaStar DeepMind Blizzard фэндомы
Нейросеть AlphaStar одолела профессиональных игроков в StarCraft II
Программа AlphaStar, разработанная DeepMind, смогла обыграть двух профессиональных игроков в стратегию в реальном времени StarCraft II. Каждого из игроков-людей нейросеть победила в пяти матчах. Описание работы программы доступно на сайте DeepMind, а посмотреть на AlphaStar в деле можно на YouTube.
Для обеих частей StarCraft уже достаточно давно разрабатываются боты и даже проводятся соревнования подобных программ, однако до сих пор таким алгоритмам не удавалось победить человека. Дело в том, что несмотря на победу программы AlphaGo в настольной игре го(которая долгое время считалось слишком сложной для машин) со стратегией в реальном времени все обстоит иначе — это игра с закрытой информацией, в которой нужно решать большое количество задач одновременно. Компания Blizzard объявила о создании открытого API для StarCraft II еще летом 2017 года, но с тех пор заметного прогресса почти не было — даже нейросеть, разработанная DeepMind, долгое время не могла показать блестящего результата и проигрывалалегкому уровню сложности встроенных алгоритмов.
Теперь компания DeepMind (входит в состав холдинга Alphabet) продемонстрировала, что их новая программа AlphaStar способна обыграть профессиональных игроков. При создании AlphaStar использовался метод глубокого обучения с подкреплением, а также обучение с учителем, в качестве тренировочного датасета разработчики использовали предоставленные компанией Blizzard анонимизированные записи игр настоящих людей. Обученная на этих играх нейросеть научилась побеждать встроенные алгоритмы StarCraft II на самой высокой сложности в 95 процентах случаев, после чего специалисты DeepMind заставили программу играть с самой собой. Разработчики отмечают, что сначала в «лиге AlphaStar» доминировал раш — тактика быстрой победы путем строительства большого количества сравнительно дешевых юнитов. Однако затем нейросеть научилась бороться с такими атаками и начала делать упор в том числе и на экономическое развитие. Всего на «лигу AlphaStar» ушло 14 дней игры агентов друг с другом, что эквивалентно 200 годам игры в StarCraft II.
Сначала нейросеть выиграла пять матчей из пяти против TLO (Дарио Вунш, Германия), а затем другая версия нейросети победила пять раз подряд игрока MaNa (Гжегож Коминч, Польша). Оба профессионала входят в сотню сильнейших игроков в StarCraft II. Интересно, что средний APM (количество действий в минуту) нейросети оказался значительно меньше, чем у ее противников.
DeepMind
Поделиться
Стоит отметить что все же небольшое преимущество у AlphaStar было — несмотря на то, что туман войны закрывал карту для нейросети так же, как и для человека, программа получала для обработки не частичное изображение известной области (условный экран), а видела сразу все, что позволяет увидеть игра. Благодаря этому нейросети не приходилось постоянно переключаться между разными зонами карты для контроля за происходящим. Когда же для еще одного демонстрационного матча с MaNa разработчики заставили AlphaStar играть с обычным ограничением масштаба видимой области, то нейросеть проиграла человеку. Правда, в DeepMind отмечают, что самостоятельно двигающая камеру версия программы обучалась в «лиге AlphaStar» всего семь дней.
Первая часть StarCraft тоже представляет собой сложную задачу даже для методов глубокого обучения. Так, в октябре 2017 года своего бота для этой игры представила компания Facebook, и он оказался слабеепрограмм, созданных программистами-любителями. Специалистам из Alibaba Group и Университетского колледжа Лондона удалось научить свою программу неплохому уровню микроконтроля юнитов при ведении боя, но на полноценную игру их разработка все еще не способна.
Artanis Starcraft Characters Starcraft Tassadar Starcraft 2 Starcraft Art Protoss Starcraft расы нарисовал сам Niaranda Blizzard фэндомы
Учитель и его юный ученик до всех ужасных событий на Айуре.
Starcraft II Starcraft Игры Игровое видео Blizzard Video Protoss Starcraft расы Blizzard фэндомы
StarCraft II: Legacy of the Void — «Возвращение»
Blizzard опубликовали анимационный видеоролик по Legacy of the Void — «Возвращение»:В то время как протоссы готовятся к скорой битве за возвращение Айура, Артанису приходится принимать много тяжелых решений, одно из них — стоит ли вообще начинать вторжение. Ставки высоки, и потери будут еще более серьезными. Но на кону — возвращение родного мира…
