딥 러닝을 스타크래프트에 적용하는 시도가 있긴 하네

http://emotion.inrialpes.fr/people/synnaeve/phdthesis/phdthesis.html

 

Gabriel Synnaeve라는 사람의 박사 thesis 논문임. 박사논문 주제가 RTS게임에 베이지안 계획법을 적용하는 연구인데(게임광인듯;)

AI쪽에 관심이 있는 사람들에게는 상당히 흥미로운 내용들일거임.

 

 

그리고 이 박사가 페이스북 AI 연구소로 가서 스타에 딥 러닝을 적용했나봄. 지난 주 수요일에 나온 논문임.

 

http://arxiv.org/pdf/1609.02993v2.pdf 

 

뭐어 일단은 마이크로 컨트롤 맵에서 알파고가 사용했던 Deep Q-Network를 사용해 기존의 휴리스틱 기반 알고리즘을 앞섰다는걸 보이고 싶었나본데 잘 안됐나 봄. 사실 DQN은 초기값에 영향을 많이 받는 불안정한 면이 없잖아 있긴 하거든.

 

그래서 자기네가 안정적으로 학습이 가능한 Zero Order 방법을 만들었고 제법 잘 동작하는걸 확인했다

그런데 레이스가 다른 레이스 잡으려면 6개씩만 점사하면 되는데, 몇 대를 때려야 상대 유닛이 죽는지는 배우질 못하더라

그래도 한 유닛만 점사하는게 좋지 않다는 건 잘 배웠다

 

뭐 대충 이렇게 결론내리고 있음

 

 

 

 

이 박사님 열정이 대단하다... 이런 분을 퀸트로 대려다가 써야하는데

빌드에도 딥러닝 적용할수 있을거 같은데

알파고 같은 형태 아니더라도 이미 존재함 그래서 bwapi로 사용해서 ai 만들어서 하는 대회들 보면 실제 빌드 배우고 노려서 선택하게 해서 승률 올랐다 어쩐다 하는 내용 있는 뉴스도 본적 있고