AlphaStar, la IA que domina el STARCRAFT II | Data Coffee #9

[@DotCSV]

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[@WannaCry.]

Crea una IA para un juego 3d, como manejar un coche en gta v hay un KZbinr que la hizo pero le salió de la chingada por falta de conocimiento el dijo que era muy simple..hardware 360😁 este es..

[@DotCSV]

¡Hoy toca vídeo denso en contenidos e interesante en espíritu! Espero que sepan valorar el trabajo de documentación que este vídeo ha requerido :) Podéis dejar un LIKE aquí arriba y pasaros por Patreon si además de apoyar el canal, queréis votar por el siguiente tema a tratar : www.patreon.com/dotcsv ¡¡Saludos!!

[@q.269]

Wei qi

[@andresmauricioflorezpaez5745]

Hola me quiero hacerte una pregunta Cómo aprendiste machine learning por libros y investigación o por estudios profesionales 2. Cómo hago para saber cómo pasar un algoritmo en python común a tf Gracias de ante mano y geniales tus vídeos

[@kevinalejandroariascampos3579]

Hola Carlos, realmente admiro la calidad de trabajo que haces y a ti como persona; he visto todos tus videos. Soy de Perú, de profesión ingeniero civil. Me gustaría saber tu opinión respecto a la ventaja de algoritmos genéticos (AG) adaptados a la fase de entrenamiento, ya que los algoritmos BACKPROPAGATION usualmente tienen deficiencias respecto a la adaptabilidad, dependencia de parámetros, parálisis y mínimos locales en donde los AG son realmente potentes; aunque por supuesto esto depende de cada problema a solucionar; en mi caso específico busco programar un modelo de Perceptrón Multicapa con aprendizaje supervisado.

[@cristianh.187]

ojala puedas leer mi comentario, me inspire :'v

[@SinDios-k8w]

escuche eso de la vision del campo de juego y tengo una pregunta la computadora recuerta la forma del mapa se que mira una seccion del mapa por momentos al ritmo de un humano ¨profesional de starcraft¨ pero tambien no guarta en su memoria la forma del mapa es decir si yo pro ratos pudiera ver la forma del mapa pero no la posicion de mi oponente en dos o tres veces ya sabria a donde ir sin ser la maquina, otro punto mas ellos dicen en la velocidad en que lo hace un jugador profesional y es que la mayoria de las personas no son profesionales y no es justo es eso donde es injusto en el futuro para el humano superar esto miren es te anime japones ¨el gamer¨ y veran como el tiene habilidades como de una computadora en el mundo real y supera todo sin casi esfuerzo y en poco tiempo evoluciona, pero al final hay cosas que una maquina o ia no puede hacer si trabaja en equipo, en primero lugar, ir el todo por todo sin dejar nada para el final, tambien el auto sacrificio o la forma auto destructiva del hombre aunque este no debilite al enemigo o el problema, pero mas bien solo extiente el tiempo, y tambien esta la accion ilogica pero mas logica, como en el wow me acuerto habia en una parche una convinancion de habilidades de varios personajes que hacian que un jugador causara mucho daño en poco tiempo a un boss pero al final el jugador moria y encima ya no podian usar esa combinacion ilogico como otros creo que la computadora aun esta limitada

[@dodhr8761]

Cerrando el StarCraft para ver un vídeo de StarCraft... Gran video!

[@Kayther33]

bro epico el hearth of the swarm en brutal, pero muy dificil, que buen descanso. SC de nuevo

[@felipevi8554]

Creo que la estrategia de AlphaStar es bastante simple, aunque eficaz, comparada con la de MaNa. Su dominio técnico en el micreo de unidades que además pueden teletransportarse, y por tanto, rotarse, le hace invencible en una batalla envolvente. Para esto abusa de capacidad de procesamiento cuando ejecuta sus acciones, sin las limitaciones humanas, en el combate táctico, y se reserva en otros momentos. Por este motivo, aunque tenga de media el mismo ratio de cambio de contexto que MaNa, esto es engañoso, ya que su optimización le permite dispararse en los momentos realmente necesarios y vencer por fuerza bruta.

[@alexanderchiraheredia1522]

! yea ¡

[@ericsucarrats1451]

Mucho texto, señor Felipe. Ok no, buen anàlisis.

[@javisarr]

La media de acciones por minuto de AlphaStar es similar a la humana, pero tenía unos picos brutales en ciertos momentos. Enhorabuena por el video.

[@davidolano9089]

Cierto, era mas del doble de lo posible y era a media partida.

[@LaosLos55]

En primer lugar, felicidades por este vídeo Carlos, es genial y se nota el trabajo y la profundidad con el que lo has hecho (incluso sin que esté el paper todavía publicado). En segundo lugar, estoy de acuerdo con los comentarios de Cristian H. sobre la APM. Aunque DeepMind ha intentado nivelar la capacidad de la máquina, ésta se puede permitir picos de APM que en el ser humano son imposibles. Sin embargo, viendo el vídeo de DeepMind con algunas de las partidas entre AlphaStar y TLO o Mana, me queda bastante claro que AlphaStar sigue siendo computacionalmente sobrehumano por el hecho de tener visión global del mapa (aunque sólo la tenga cuando decide usarla). Eso da una clara ventaja a AlphaStar, ya que en cierta manera el juego “no es ergódico” (uso el término “ergódico” sólo como una burda analogía): no es lo mismo tener visión espacial global promediada en el tiempo (que es lo que tiene AlphaStar en las diez primeras partidas y que le permite hacer inferencias muy buenas), a tener diferentes visiones espaciales locales prácticamente todo el tiempo (que es lo que obliga a decidir a un ser humano sin poder hacer estupendas inferencias, incluso porque tiene que decidir dónde mirar). Y eso me ha quedado aún más claro al ver la sexta partida entre AlphaStar (una versión con visión local y teniendo que decidir dónde mirar) y Mana (que venía preparado a conseguir algún tipo de visión godmode poniendo un centinela a tiempo completo en la base de AlphaStar, cosa que le ha dado una intel mejor para hacer inferencias y remontar la partida). Ese cambio en AlphaStar ha hecho a AlphaStar “más humano”. Ahora hay que ver si con 7 días/“200 años” de entrenamiento recupera su nivel sobrehumano o no. Otro aspecto que me ha llamado la atención sobre AlphaStar es el hecho de que no tiene nunca en cuenta lo que ha sucedido en la partida anterior (o eso me ha parecido entender según el vídeo de DeepMind). Es decir, no está aprendiendo sobre su contrincante durante el torneo, sino que va lanzando diferentes estrategias aprendidas anteriormente según la situación real del momento. Los humanos solemos observar al contrincante y adaptarnos en cada momento a la situación y a lo que creemos saber sobre el contrincante (cosa que puede ser buena o mala dependiendo de la astucia de este último). En cualquier caso, es una experiencia muy buena para ver cómo una inteligencia no humana va creando estrategias aparentemente tan poco humanas. Felicidades por el tema y por el vídeo.

[@ordenadorcuenta3317]

Descubro tu canal ahora, es una pasada, aquí tienes un subscriptor que se queda fijo. Gran trabajo.

[@gerardoprado4225]

El contenido siempre me deja sin palabras

[@mvivanc]

He jugado Starcraft desde pequeño, aún lo juego mucho, me suscribí a tu canal apenas hace una semana por tu contenido, y me encuentro que tienes algo de AlphaStar, es la cereza del pastel. ¡Excelente canal!

[@carlettos2623]

En las primeras 10 partidas las grandes injusticias son: 1.- Como AlphaStar veía el mapa 2.- EPM de AlphaStar Me explico, AlphaStar Veía todo al mapa, lo cual te da información más precisa que solo ver el minimapa; si ves un punto rojo en el minimapa puede ser una estructura, unidad militar, un trabajador. Cosa que es muy importante diferenciar, ya que saber la diferencia entre un trabajador y un prisma de trasposición te puede dar información de si debes, o no, mover tu ejército a que precisa parte del mapa (Para quienes no sepan, los prismas de trasposición pueden cargar unidades, y, además, pueden transposicionar unidades en la ubicación del prisma, o sea, que te puede caer un ejército entero si no lo ves bien). Y AlphaStar tiene un EPM sobrehumano, EPM se define como Acciones Efectivas por minuto, o sea, cuántas de tus acciones por minuto (APM) son realmente útiles. Y se ve que en ciertos puntos, AlphaStar, supera los 600 EPM y llega hasta 800 EPM (un ejemplo de esto es la partida 5 contra MaNa, en la cual, desde el minuto 4:45, AlphaStar, durante unos 20 segundos, no baja de los 600 EPM, en plena batalla).

[@davidmiguelyusta2759]

Carlettos Gran dato, creo que es importante señalar esto. Son obvios los avances en el campo de la inteligencia artificial, pero a veces se oculta cierta información que tiene bastante incidencia en el resultado.

[@beto1000x]

es verdad aunque sin quitarle merito a lo que se consiguio, y preguntarnos que otra IA le puede ganar a un profesional ?

[@autochoque7]

Felicidades y, sobretodo, gracias por esta disección de AlphaStar. Increíble lo que haces, didáctico y mola todavía más cuando encima se puede ver que disfrutas, porque te encanta.

[@FelixRondonRS3]

soy medico y esto me alucina, en cuanto pueda te dejo unos chelitos en el patreon.

[@diegolucas2475]

Diooos!!! Starcraft e I.A. dos de mis temas favoritos UNIDOOOS!!!!!

[@michael_beltran]

pienso que hay una ventaja bastante notable en el hecho de que la maquina esta operando en su entorno para ella los datos del juego están presentes perfectamente, en cambio el humano tiene una capa que vencer y es el hecho de procesar y entender la información de la pantalla el contexto del juego y demás cosas para mi esa es una ventaja abrumadora. muy buen video bastante impactante la cantidad de tiempo que entrenaron a alpha.

[@mayathemaster]

Acabo de conocer tu canal y ya me he enganchado. Muy contento de haber encontrado un canal en español con una calidad de divulgación tan alta!

[@fateuser]

Que conste Charles que he cerrado el capítulo de Star Trek para ver tu vídeo. Guapo.

[@q.269]

Creepy, nah es broma... tal vez no :V

[@VictorToroMostajo]

Aqui haya varias trampas sutiles que le dan la ventaja a la maquina. 1° topología del mapa: cuando tienes acceso al mapa puedes analizar su topología y buscar zonas que te favorezcan. en cambio en el jugador no sabes la forma del mapa hasta que lo exploras completamente. 2° CPS y movimientos: aun cuando sepas que hacer tu cuerpo tiene retardos de mili-segundos en reaccionar y ejecutar la acción, cosa que una maquina sin brazos no se ahorra en tiempo valioso. 3° economía matemática : tiene el poder de computo para hacer un exacto uso de los recursos en tiempo y forma siendo una ventaja muy poderosa. 4° Protos: los viejos jugadores de Starcraft saben que la virtud mas grande de los protos es su habilidad para crear en velocidad ya que con solo un trabajador puedes construir todo lo que necesitas porque no queda atado ala construcción como las otras razas. 5° ponerle a jugar con alguien que no esta especializado en la raza lo que es obviamente una clara ventaja. Entre mas me interiorizo de la inteligencia artificial mas veo que se esta inflando mas de lo que realmente es. eso es muy malo ya que las burbujas al final se terminan por reventar.

[@kevinevil12345]

Tienes razón, pero me parece que lo de la burbuja no tiene mucho sentido, al contrario, a futuro creo que con mayor poder de computo va ser mas viable ganarle a jugadores en distintas circunstancias, al final el algoritmo esta ahí, solo necesitas mas velocidad de procesamiento.

[@robinx1615]

Que genial video! Lo estaba esperando hace tiempo! Hay muchos análisis pero ninguno en Español, muchas gracias

[@gonzaloib5562]

Video interesante, pero te lanzo otro dato interesante de este evento, en ninguna partida que se mostro los jugadores desarrollaron un "all in". En Starcraft hay tres tipos de estrategia: cheeses - estrategias que buscan golpear fuerte de forma temprana (aqui se ubican los all in), estrategias a dos bases que busca dominar y terminar la partida ya entrando al medio juego y finalmente macrogame que es la estrategia que busca ganar la partida a traves de una ventaja de recursos y ejercito a largo plazo, en el evento solo se vio que los jugadores fueron a macrogame, pero en los torneos oficiales siempre hay de todo tipo. Si me preguntas si AlphaStar ya supero al humano en sc2 mi respuesta seria que al jugador promedio si, pero a la elite no, en las partidas varios amigos vimos un punto debil en AlphaStar que era su estrategia, porque en macrogame es muy dificil que se le gane pero un cheese podria ser otra historia, otro punto es que como bien dijiste en tu video solo fue protoss vs protoss, pero entrar a atacar a un terran o defenderte de un zerg es muy diferente, aparte hay jugadores como protoss como Stats, Zest, Classic, Neeb que a Mana le darian un 5-0 tambien.

[@felipevi8554]

Te lo has currado bien, mis reales dieses

[@azuaraalvarez901]

Gracias! Soy rete naive en IA, pese a eso tus videos siempre los entiendo super bien 😊

[@gustavomartinez6892]

Este canal es genial porque no hay muchos en español que traten inteligencia artificial

[@fernandoarias8499]

3:44 por esta carisma es que me gusta este canal

[@Mariomm_marti]

Ojalá algún día se haga una IA que juegue a un MOBA como Dota 2 o LoL, y después se enfrente a un clon de ella misma. De esta forma, ¿cuál de las dos ganaría, si ambas siguen el mismo proceso y tienen el mismo tiempo de respuesta? Sería en cierto modo como mezclar un algoritmo genético con machine learning, no?

[@michaeleduardogarciaabello2180]

Deberías agregar o anexar los otros vídeos de tu canal (al menos cuando los nombras), que aparezcan como recomendación en la esquina superior derecha, esto con el fin de picar de inmediato y ver dichoso vídeo para comprender más a fondo la temática. Por cierto, se nota la investigación de tu parte, material valioso, un saludo!

[@cristianh.187]

saludos, yo soy jugador de sc2 y lo que mas me llamo la atención es que las estrategias que utilizo alphastar son impresionantemente humanas y no se basa como antiguamente se pensaba en micromanejos imposibles o cosas por el estilo, tambien aprendio las razones por las cuales necesitas por ejemplo, poner tus edificios en la rampa, y se nota debido a la similitud del orden de construcción con el de mana. Otra cosa que llamo la atención fue el hecho de que dijeron que limitaron las capacidades de la ia para asemejarlas al comportamiento humano, sin embargo, la controversia viene en la partida 3 me parece, donde el nivel de micromanejo y de las acciones por minuto se dispara a algo sobrehumano, un jugador profesional en promedio tiene 400 apm pero realmente solo son efectivas alrededor de 200 (el resto es spam como para calentar), la ia unicamente utiliza acciones efectivas, pero hay un punto de la partida donde este numero se dispara arriba de 700 y se nota en el micromanejo, eso significa que no pudieron calibrarla bien del todo. Esto genera una problematica interesante sobre si la inteligencia artificial es justa o no, el enfrentamiento de protoss contra protoss en opinion general es considerado el que menos micromanejo requiere, ya que el diseño de la raza es el de unidades caras pero muy poderosas, entonces en un protoss contra protoss, hasta cierto punto el limite de micromanejo es inferior al de los otros enfrentamientos y creo que esta la razon por la que eligieron estre match sobre los otros. Seria interesante ver un terran contra zerg con un terran jugando un estilo biologico, ya que este estilo es el mecanicamente mas demandante de todo el juego (y mi favorito) ya que se ve incolucrado mucho micromanejo y multitasking. En conclusión: pienso que la ia es justa hasta cierto punto, pero no consedero que este bien ajustada, estoy completamente seguro que si ponen a una ia de esas mismas caracteristicas pero especializada en la raza terran, dejaria muy atras a los jugadores profesionales por todo el potencial que esta tiene. (esto se nota en maru por ejemplo, sus desiciónes no son las mejores pero mecanicamente es el mejor del mundo y, efectivamente, juega terran)

[@cristianh.187]

gracias por el contenido, no habia nada al respecto en español a un nivel tecnico sobre inteligencia artificial, solo a nivel del propio juego

[@hck1bloodday]

Buen comentario Christian, una cosa, en ese momento el ap de la IA llega a sobrepasar por poco los 1000 de APM (aunque siendo honestos he visto partidas de profecionales donde en momentos "cumbre" llegan antener 1500 de apm, el apm mas alto que he visto ha sido de 1700. pero si, el tema no fue que "no calibraran bien" la IA, es que limitaron en APM promedio, asi que la IA hizo lo mas inteligente que podia hacer, mantiene un apm bastante bajo en la partida para dispararlo en los momentos clave y por muy poco tiempo, de esa forma el promedio se mantiene dentro del limite, es como si reservara el apm para usarlo mas tarde. a me parecio que la IA jugo de forma impecable

[@TheAngusXY]

Transformers, lstms y análisis de series temporales FTW, more info please! Admiro tu trabajo man, congratz

[@yodal1000]

Este canal debería de tener más suscriptores

[@alexander_nunezf]

Un punto importante q no se si se ha mencionado, es que el movimiento de unidades y ordenes deben estar a una velocidad perceptibles y analizable por los competidores humanos.

[@eek1452]

Una pregunta, ¿este que usan para StarCraft II fue el que usaron para DOTA 2? Porque según entendí, con DOTA 2 la IA es más compleja o algo así. Muy interesante lastima que no lo usan cotidianamente para preparar o capacitar más a los jugadores profesionales y a la propia IA... Ojala en tus conocimientos pudieras profundizar más en el sentido de si siguen probando ésta IA en estos juegos... Excelente vídeo. Saludos.

[@EMMANUEL1987ize]

Excelente contenido. Cada vez me impresiono mas de la inteligencia artificial y su alcance. Aprendemos poco a poco de tu mano Carlos. Gracias por tanto conocimiento. Eres un grande. Sigue comiendote al mundo.

[@anniesystems]

lindos testículos teselados. me imagino que con esos patrones, podemos saber en donde asignar recursos de preferencia para la ejecución de X tarea o en que punto neural aumentar la frecuencia y la presicion de datos

[@AngelChaosDark]

Excelentes videos man, no pierdas esa calidad!

[@tunestar]

Yo se porque perdio con Mana. Fue porque no le dejaron ver todo el mapa entero, sino que tuvo que mover la cámara. Muy buen video, ansío con ganas un video de Transformer/Transformer XL, he visto varios videos en ingles pero no logro entender realmente como funciona.

[@GuerraX]

El cliffhanger es poderoso en ti

[@AngelRoyo864]

Carlos, como logras un nivel tan alto en tus vídeos, edición, trama, contenido. Realmente es de lo mejor logrado en KZbin. De dónde eres, donde estudias?

[@jm.2127]

Orgullo hispano tú canal! ❤️

[@romelcastillon7109]

Buen video! Yo jugué bastante sc2 y veo varias partidas profesionales No es por menospreciar a los jugadores que jugaron contra AlphaStar, pero en realidad no son jugadores top. Sino los coreanos(o el actual campeón mundial Serral) , por lo que me parece desproporcionado decir que AlphaStar le ganó a Starcraft. Claro que no se le quita el mérito de ganarle a jugadores que igual tienen un nivel mayor al estándar en un tipo de juego tan complejo como lo es sc2. Espero la segunda parte 👍

[@Alanrodriguezmendez]

Parece que no entendiste esto, esta mas referido a la I.A. y se refiere a los jugadores profesionales no a los mejores del mundo osea que tranquilamente entran personas como puck o pacomike ademas esto se refiere mas al PvP osea que serral no entra aqui para nada, o al menos por ahora igual buena observacion.

[@romelcastillon7109]

@@Alanrodriguezmendez Parece que no leíste la penúltima oración de mi comentario. NO LE QUITA EL MÉRITO, pues el starcraft se juega con información incompleta, micro, macro, respuesta a las jugadas, etc. Y no es coincidencia que eligieran solo PvP, ya que hasta los casters lo dicen, es el mirror match más fácil entre las 3 razas. Si yo estoy llevando programación en la u, y se me esta complicando, obviamente programar a esa escala que hizo DeepMind es impresionante. A lo que voy es a ciertas frases que dijo el autor del video, pareciéndome algo desproporcionado, eso es todo amigo Pero que bueno que también sepas del juego en sí, la verdad la comunidad es algo pequeña

[@Patxi50]

Impresionante!!!! Sólo una cuestión sobre el contenido del video... Has dicho q el entrenamiento equivale en horas humanas de juego a 200 años... Por ello ¿podríamos decir q somos superiores xq los humanos conseguimos 'ese rendimiento / eficiencia' con muchísimo menos tiempo de entrenamiento??? Ya q un gamer puede haber jugado con 25 años de vida, como mucho... 33% de 15 años = 5 años de partidas, a 8 horas/día desde sus 10 años... No se como plantear mejor mi pregunta...

[@ericksosagarcia7520]

Tu pregunta está interesante pero debes saber que las inteligencias artificiales, su gran militante es que solo pueden centrarse en una tarea en concreto ademas una cuestionable seria "el hecho de crear inteligencia artificial mas inteligente que nosotros demostraría la capacidad que tenemos como seres inteligentes"

[@capitanpalizasorpresa9993]

En teoria no se puede hacer un ia mas inteligente que el que la diseña Por el mero echo de la imaginación y es en esta imaginación donde esta la trampa .¿Y si se me ocurre una forma de ganar que la maquina no haya simulado antes?

[@anseban]

El mejor canal y por mucho.

[@lucasexequielromero2232]

Sin dudas este tema calza para un vídeo de Open AI que es lo mismo pero con el juego DOTA 2 y si logro la hazaña de ganarles a los mejores jugadores de dicho juego.

[@juliam.lampreajulian.lampr5318]

Felicitaciones por el vídeo y toda la información. Estoy retomando mis apuntes para poder entender los primeros 5 minutos del video. Muy bueno. Saludos

[@nisalpe]

Gran vídeo! Tengo una pregunta, ¿por qué dices que es una inteligencia artificial si lo que es es un sistema con machine learning?. En un vídeo explicaste que no era lo mismo y que se confunde fácilmente. Como aquí te refieres a esto como IA no tengo claro entonces si es IA o Machine Learning.

[@dianatinoco516]

Descubrí tu canal gracias a que hoy me tomaste una foto con Martí, es una pena que no sabía de ti, espero durante la semana poder volver a encontrarlos y me firmen mi libro.

[@alkiman122012ch]

Buen día, una pregunta como sabemos que la IA no afecta al contrincante? O como estamos seguro de que ella no conoce de antemano las jugadas, porque puede tener acceso a analizar tus movimientos

[@luisjuscamaita7302]

Los juegos que me gustan son el ajedrez, el Go y el star craft... y en cada uno de ellos el AlphaZero, el AlphaGo y el AlphaStar han causado furor... sobre todo por el toque humano y creativo que le da a sus juegos

[@mm_ca4mgn]

no falta nada para lo 100k, sigue asi! y llegaremos al Millón!.

[@WarlockOfFilth]

Lo de Alphastar es bueno, pero si quieres ver una IA en el mundo de los videojuegos te invito a q veas laOPEANAI de Eleon Musk creada para jugar dota, q es mas complejo en lo q viene siendo para la IA aprender. Hace unos dias fue por primera vez abierta para q cualquiera pueda jugarle por 3 dias y estos son los resultados: Final win rate versus the Internet: 99.4%. Competitive games won: 7,215 Competitive games lost: 42 Cooperative games played: 35,466 Total time spent playing: 10.7 years Number of human players: 30,937 Incluso la OPEN le gano a OG el equipo ganador del mundial de dota 2 a 0 hace unos 15 dias. Eleon hace alrededor de 3 años q viene con este proyecto de OPEAN AI jugando al dota, primero haciendo 1v1 y ahora el año pasado creo el equipo q fue aplastado por un equipo profesional pero no un equipo TOP... y ahora se vio el avanze donde aplasto 2 a 0 al ultimo campeon. Esta IA viene avanzando muy rapido, si bien cuando se juega contra ella hay ciertas limitaciones en cuanto a los heroes el avance es gigante y a este ritmo ya van a estar jugando con el total de heroes en poco tiempo.

[@Ruvencillo91]

Un contenido excelente Carlos, poco que añadir al respecto, mi más sincero agradecimiento por el contenido que nos proporcionas. Según he podido entender, la representación bidimensional del LSTM seria análogo, a una fMRI(imagen por resonancia magnética funcional) en la medicina, el cual mide la actividad del cerebro. ¿Es esta comparativa correcta? Muchas gracias de nuevo por tu tiempo, y estaré encantado de aprender sobre transformers si acabas realizando un video sobre ellos. Un Saludo.

[@1biohazer]

Habla de los lasredes transformers porfavor , tus videos son de lo mejor e inspiradores.

[@aguilacda]

Si construimos máquinas que compitan con núcleos de síntesis de células cancerígenas para poder robarle la energía (lo cual reducirá su tasa de expansión) y otras que compitan contra la tasa de ensamble de proteínas para la elaboración de célula cancerígena (para revertir su transformación hacia célula funcional) y ganasen estas máquinas... sería justo?

[@RicardoRodriguezMedina-mi3fy]

Uff, Que buen video. De verdad, excelente.

[@ElWorldAR]

Tan concentrado estamos en la "Inteligencia Artificial" que estamos olvidando balancerla con "Emociones Artificiales" , una "inteligencia sin sentimientos" por más cutre o cursi que suene puede ser muy mala (del adjetivo maldad). Saludos :)

[@Art42209]

siguiente desafio: una IA capaz de mantener una partida en Dwarf Fortress. Ja esa no se la esperaban! por cierto, muy buen video Dot

[@0Tirano]

LEE, TALVES LO HAYES INTERESANTE: sucede q yo me compre el video juego SUPER SMASH BROS, el primero de N64, como es de esperarce lo jugaba con otros 3 jugadores en VS y cuando faltaban algunos ponia en maxima dificultad a la computadora, desde aqui todo normal, como es de esperarse de personajes humanos aprendimos a jugarlo demaciado bien, PERO EMPESAMOS A NOTAR ALGO CURIOSO CON LA PC, esta tambien empeso a mejorar sus habilidades como si de otro humano se tratase, le dabamos duro a la pc, bastante duro ella tambien era muy buena, ESO SI, NO PODIAMOS BORRAR EL JUEGO porq la PC volvia a ser torpe y teniamos q volverla a entrenar, en este tipo de juegos el cartucho original se rompia la bateria interna q guarda el juego, habeces el juego se borraba solo, y habia q volver a entrenar a la PC, siempre me parecio curioso, yo lo note al igual q mis amigos q eramos viciados a ese juego en modo VS ....XDD pero no se porq mejoraba la pc si se supone q la inteligencia artificial para esos dias ni existia. q crees q paso ahi??? creo q tengo el juego aun, si lo encuentro si pagas el envio t lo regalo ....XD eso si, vas a tener q entrenar a la pc ....XD

[@elvisleon9695]

La visibilidad de todo el mapa es una ventaja enorme

[@miguelprades4421]

Grande Carlos!! Siempre me sorprenden tus vídeos. Transformer no lo había leído nunca. Me informaré. Gracias

[@DiegoColl44]

Como siempre, una calidad de vídeo e información únicos. Gracias por compartir tus conocimientos. Saludos..!! (como futuro "tema" a hablar en este canal, que noticias o información hay sobre la utilización de IA en la compresión de datos)

[@BrayamTeofiloJimenezoriginal]

simplemente increíble, explicas el tema como si se tratase de un tema básico

[@eddyvilca2395]

Contenido de 10 de 10...gracias

[@La_Cuenta_d_la_Vieja]

Espero ansioso que comentes ese handicap o cierta ventaja, que tuvo la máquina contra los humanos, en esas partidas. Gracias

[@timmynegativo5167]

es sabido ya que alphastar tenia bastante ventaja sin embargo tambien tenia problemas, como el hecho de no saber reaccionar correctamente cuando estan dropeando en su base a la ves que el esta atacando, lo mas logico seria producir unidades en la base para defender y continuar el ataque, pero alphastar devolvia todo el ejercito y dejaba de atacar para defender un misero drop

[@aizenmyo7725]

Ostia puta tío, 33MIN y lo dejas en la mejor parte!! (

[@jonathanantoni5779]

jajajaj

[@Verjox]

vi como alphastar fue derrotada por un pro a causa de un glitch que no puede ser parchado debido a que al hacerle drops continuos afecta directamente a la lógica de la IA y debe decidir entre atacar y defender en un bucle infinito.

[@glomibabel1894]

Sabia lo del glitch. Pero lo que no sabia es que no pueden mejorar eso

[@mvivanc]

Es que terran necesita buff!

[@toyhojjico]

Después podrías hablar de OpenAI la inteligencia artificial de Elon Musk y de como están intentando hacer trabajar 5 IA y que estas funcionen en armonía para derrotar a 5 humanos(que ya lo lograron) en el juego Dota2. Realmente me parece sorprendente este tema y me entusiasma mucho pensar que en el futuro los asistentes se convertirán en parte importante de los seres humanos y que los androides y humanoides sean algo común.

[@kevinalejandroariascampos3579]

Hola Carlos, realmente admiro la calidad de trabajo que haces y a ti como persona; he visto todos tus videos. Soy de Perú, de profesión ingeniero civil. Me gustaría saber tu opinión respecto a la ventaja de algoritmos genéticos (AG) adaptados a la fase de entrenamiento, ya que los algoritmos BACKPROPAGATION usualmente tienen deficiencias respecto a la adaptabilidad, dependencia de parámetros, parálisis y mínimos locales en donde los AG son realmente potentes; aunque por supuesto esto depende de cada problema a solucionar; en mi caso específico busco programar un modelo de Perceptrón Multicapa con aprendizaje supervisado.

[@hck1bloodday]

si el aprendizaje es supervisado probablemente la retropropagacion sea mejor implementacion. los algoritmos geneticos necesitan mas poder de computo, igual podrias crear dos poblaciones, una que se entrene reproduzca y muera y otra que use retropropagación y comparar cual se entrena mejor.

[@MmmM-mf3zd]

Acabo de encontrar este canal, suscribridisimo, esperando la segunda parte y a verme todo el canal xdd

[@skuee321]

29:07 "hasta 200 años jugados", y en ellos producir phoenix era mala idea, que era una de las soluciones para ganarle más rápido a los humanos.

[@josbexerr5166]

Hey tio, tu canal se convirtió en un canal de noticias y mucha teoría... pensé que enseñarías a programar un ejemplo completo de IA

[@carmenaraya3659]

El proceso ltmn se percibe cuando se congela la imagen en pantalla. Ya sea pork se llega al paso final, venciendo a la ia, o pork el nivel o compartimiento estanco de datos, cambia. Vamos...pasando de nivel es pasar al sgte nivel del proceso.

[@alejandrozerep8667]

Pero hay k aclarar k en lenguaje makina, las llaves siguen siendo números fijos y con significado. Alphastar solo construye y graba calles, caminos... En ese sentido, AS mantiene lineas paralelas in-observadas, hasta k el jugador se acerca a la red neuronal. Y claro, ahí la IA esta obligada a concretar. Las bolas de activación es equivalente a la doble diferencial de operadores cianticos, es decir, fuerzas de acción. Es una gato de Schrodinger gamer. Ósea, si la IA ya te conoce, tal encontremos el limite de esta para podér vencerla.

[@aripechan]

Disculpa, no tiene mucho que ver con el video (que esta increible), pero me gustaria preguntarte, que puedo estudiar o que estudiaste tu para entender todo esto de ciencia orientada a la tecnologia y las inteligencias artificiales.

[@darkmoonsblade5068]

a mi también me gustaría saber, osea se me ocurre que nace desde la informática y la robotica, pero debe ser un área de estudio especifica

[@Vea800]

Dejo mi ward

[@alexiswolfsdorf4527]

Lo mas orientado en este tema que puedes encontrar con un titulo no terciario es una licenciatura en ciencias de la computación (Degree in Computer Sciences) a mi parecer. Obviamente la parte de inteligencia artificial es extracurricular y toca a uno hacer cursos, leer papers etc para conocer mas de lo que te cuentan en la carrera

[@carlosespinoza5880]

Buen video. Pero hay un vacío que encuentro y es un punto tanto positivo como negativo para Alphastar si se le implementa. Lo que diferencia tanto a humanos como Inteligencia Artificial es que es el segundo carece de sentimientos y emociones. Esto aunque suene obvio, resulta que las decisiones aplicadas en el Starcraft 2 como otros juegos crea en el jugador tomas donde el cerebro humano en sus conecciones sinápticas son interferidas por el otro campo del cerebro (emociones). El nivel de dificultad que recibe el humano ante estar acorralado permite imponerse ante la adversidad y sacar adelante la parte si existe un balance adecuado, pero si no está preparado y no sabe manejar sus situaciones habrá un bloqueo. Ahora si bien el campo de las emociones no está tan estudiado a profundidad como el campo físico e interacción de los procesos físicos y químicos del cuerpo humano, de llegar a haber estudios científicos que equiparen al primero o lo superen será en ese momento que se pueda implementar a Alphastar. El resultado sería que la toma de decisiones en si arquitectura en base a las tres premisas que mencionas y una cuarta añadida (emociones controladas), permitirá ser completa. Imagina que una IA para un juego como SC2 que no solo analiza data cuantificable (data dura) sino que tiene integrada una función que permita analizar del resultado duro información sensible (emocional) que repotencie y maximice su rendimiento. Sería el "boom".

[@eduardobc88]

Tu contenido es muy interesante. Saludos desde México.

[@FacuPM030499]

Yo creo que lo "injusto" que tiene Alpha es la capacidad de poder entrenar por lo que equivalen a mas de 200 años humanos en solo 14 dias o hasta menos

[@holaadios8716]

Los 200 años fue la media de solo una de las interacciones de AS, no de todas juntas

[@nicolascortes7856]

Te super rifaste carnal!!!, espero que continuaras con el de Transformers.

[@josicoSiete]

Primero like, luego veo

[@americanoperatorial]

No tiene que ser justo solo tiene que ser ganable con ventja......:D !... Saludos tio -¡

[@1985stout]

EXCELENTE, recién descubro el canal.

[@juancarlos9776]

Si punto débil de la ia es drop en varios lugares y la ia se bugea y ganas

[@duwanmillan4215]

Seee lo note Gana suficiente tiempo para que el jugador amase una ventaja,Aunque luego si hay agresiones tempranas véase unas mutas su micro manejo era impecable y desde mi punto de vista una poco injusto

[@aarondv]

Que gran contenido para entretenerme y aprender. saludos .)

[@SR_M0L1NA]

La casa matriz de Google es AlphaBet,m de ahí que todos sus productos empizen por Alpha.

[@miguelcampos867]

Me gustaria que hicieses un vido hablando de ti. De que has estudiado, objetivos corto largo plazo, como si fuese un curriculum vaya. Me das curiosidad

[@limeangelo6019]

Segundo video que veo de ti y ya veo algo que me gusta.

[@EdViaja]

Excelente video. quisiera aprender RL, donde crees que pueda comenzar? estoy leyendo el libro de "Richard S. Sutton and Andrew G. Barto" (cap.4 actualmente). Saludos.

[@rogergonzales4186]

excelenteee... De lo mejor sobre el tema

[@CamaradaArdi]

Lo que me gustaría saber es por qué el agente que perdió contra mana no construyó un fénix para parar el immortal drop. Parecía un bug

[@EKON1024]

la unica ventaja le le veo por ahora a AlphaStar es que al estar dentro de la misma computadora no hay tiempos de delay, ping o imputlag ni tiempos de carga , esas cosas que en un humano gamer no dependen de el y debe adaptarse a eso

[@hck1bloodday]

paraa eso se le agrega un delay artificial (como hizo openAI) o se limita el numero de acciones por minuto (como hizo alphaStar)

[@bryanandrescorreagualoto8278]

acabo de ver el vídeo y podrías tratar el tema de OpenAI una inteligencia artificial que acaba de derrotar a un team de Dota 2 y ya es capaz de jugar en cooperativo con humanos, me gustaría que lo investigaras y dieras tu opinion saludos desde Ecuador

[@carmenaraya3659]

Yo mejor pensaria k cada modelo lstm es un compartimiendo estanco, al estilo de las etapas de un videijuego. Cambia cambia cuando se llega al final del nivel, y la suprema sucede cuando se supera a cualkier iteracion del programa. Es mirada gamer esta.

[@alexquilezz]

Estoy flipando, me encanta esto :P

[@ianholing]

Por supuestísimo que me interesan los transformers! :) Están por todos lados útlimamente, tienes mi voto :P

[@zeusjean]

Pero Carlos!, no entendi un chingo de la arquitectura, pero no se que me entretuvo por 30 min, buen video :D

[@joelvega3923]

Nuevo suscriptor. Me fascinó toda la información y AMO este tipo de tecnología.

[@notasinglehuman8863]

¿Cuanto es 1 hora de TPU en tiempo real? Si 14 dias son 200 años...

[@syatjuanma]

cual es el video de catura la bandera? lo quiero ver y no lo encuentro!

[@nefiaguirre5988]

StarCraft tiene tu na ia integrada para jugar contra el ordenador como los empires?

[@metzshadow5526]

Muy bien explicado.... buen video

[@robinx1615]

Ha salido mas informacion sobre alpha star! deep mind ha sacado noticias sobre el tema

[@ChrisAsHell]

AlphaZero también logró vencer al mayor modulo de analisis de Ajedrez llamado stockfish después de haber aprendido a jugar por si sola en un día