바둑알파고 저렇게 학습했을꺼 아니냐 수천만번 대국하다보니 최적화로

외출 싫어하고 여행 다니는 거 혐오함교통수단 싫어하고 쇼핑이나 물건수집에 관심없음그림 그리는 사람, 노래 부르는 사람, 외모 관리하는 사람, 공부하는 사람, 운동하는 사람, 인기있는 사람, 좋아하는 것이 있는 사람을 증오함저소득층, 한부모 가정, 다문화 가정 등 환경적인 불행 요소 해당 없음장애나 정신병 없음병원에서 검사를 받거나 제대로 운동을 하거나 스스로를 변화시키고자 노력하지 않을 거임새로운 걸 배우거나 발전하고 싶은 마음 없음인터넷 커뮤니티 돌아다니면서 이런 글 쓰고 다님남들의 조언을 듣고 실천할 생각은 없이 일시적인 관심과 반응만을 갈구함투명 1픽셀 짤 씀

천만번의 시행 끝에 서로 드로우가 최선이라고 깨달아버린거냐 지지 않는 싸움?

이 AI로 발전된 CPU 상대하면 진짜 개빡치겠네 ㅋㅋㅋㅋ 니가와 니가와 막고 딜캐

신기하네 1,2 서로 다른 스타일로 학습하다가 결론이 동일하게 수렴된것도 재밌고

ㅈㄴ재밌네 ㅋㅋㅋ근데 결국 철권의 정수는 수비철권이기 때문에 결국 철권8이 만들어진게 아닐까 싶음

인간은 자식 낳고 세대가 바뀌면 다시 학습해야 하는데, 기계는 한번 학습하면 메모리 폭파하거나 포멧하지 않는 이상 계속 기억하고 있다는게 무섭네, 몇 세대 지나면 공부 안하는 애들이 바글바글할거고, 하드웨어는 몰라도 소프트웨어나 순수 암기한 지식은 현행인류가 피크일 듯, 앞으론 창의력이나 AI한테 어떻게 지시를 내릴까 같은 제왕학이나 경영관리 그런걸 공부하는 시대가 올 듯.....

몰라서 궁금해서 물어봄 이런 학습 알고리즘이 왜 10년전 20년 전에는 구현을 못 하던 거였음? 이것도 트랜스포머라는 학습 방식을 거쳐야만 나오는 것이기 때문인가? 그게 아니라면 그냥 프로그래밍으로 수백만 번 조이스틱 조합 실행하면서 성공값만을 추출하고 다시 성공값+다른거 실행 이런 조합이라면 충분히 옛날에도 만들 수 있었던거 같은데

추가 학습하면 이전에 학습한 거 까먹음그래서 초기 지도학습 후 확률 분포에서 크게 벗어나지 않게 학습시키긴 하는데어쨌든 그렇게 해도 까먹음LLM에서도 고질적인 난제 중 하나임

무빙이 기대값이 가장 높음, 기술은 아무리 빨라도 10프레임부터 시작이고 가드는 1프레임, 무빙은 5프레임? 정도이기 때문에먼저 내미는 사람이 기본적으로 높은 확률로 불리함ai도 그래서 절대 먼저 안 내밀고 움직이면서 상대방 기술 잡아먹는 쪽으로만 선택지를 고르다보니 그렇게 되는 듯

반응속도 같은 거에 제한이 있는 거임? 없다면 이 뒤로는 의미 없을 거 같음

걔네는 난이도 마다 콤보도 다르게 정해두고 하니 다르지. 저따구로 결론이 나면 cpu가 더 재밌을듯

태권도/유도도 그렇고 대다수의 투기 종목들이방어위주로 경기 운영하면 패널티 주는 거임

일정시간 공격 안하면 벌점 크게 먹여서 학습 다시해봐라 궁금하다

하수들끼리 암만 오래 비벼봐야 큰 실력 발전이 없고 잘못된 결말에 이를수 있다는걸 AI 보여준듯

반응속도, 입력속도도 제한해서 키우면 좋을듯. 그리고 그랜드체이스<이게임도 학습시켜줬으면좋겠네 밸런스문제로 말이많았는데 어떻게 수렴진화될지궁금

결론:한국인이 2026년 AI기술을 이용해 만든 AI가,1998년 발매된 철권 개발자 AI를 넘지못하였다ㅋㅋㅋㅋㅋ

AI의 한계 ㅋㅋ 체력바가 아니라 다른 보상체계도 병행해야 함

이래서 잘 모르는 사람들이 누굴 가르치면 망하는거임 ㅋㅋㅋ