StarCraft II има нов гросмайстор и той не е човек

(виелица)

Видеоигрите са измислени за хората, от хора. Но това не означава непременно, че сме най-добрите, когато трябва да ги играем.

В ново постижение, което показва колко далеч изкуствен интелект (AI) напредна, учените разработиха алгоритъм за обучение, който се издигна до най-високия ешелон на електроцентралата на електронните спортове StarCraft II , достигайки ниво на гросмайстор.

Според изследователите, създали AI – наречен AlphaStar – постижението да достигнеш Grandmaster League означава, че си в топ 0,2 процента от StarCraft II играчи.

С други думи, AlphaStar се състезава на ниво в тази стратегическа игра в реално време за много играчи, която може да победи милиони хора, достатъчно безразсъдни, за да се справят с нея.

През последните години видяхме, че ИИ започва да доминира в игрите, които представляват по-традиционни тестове на човешките умения, овладявайки стратегиите нашах,покер, иОтивам.

За Дейвид Силвър, главен изследовател във фирмата за изкуствен интелект DeepMind в Обединеното кралство, тези видове етапи – много от които DeepMind е пионер – са това, което ни доведе до този неизбежен момент: игра, представляваща дори по-големи проблеми от древните игри, които са предизвикали човешките умове за векове.

„Откакто компютрите разбиха Go, шаха и покера, StarCraft се очерта с консенсус като следващото голямо предизвикателство“, казва Силвър.

„Сложността на играта е много по-голяма от шаха, защото играчите контролират стотици единици; по-сложен от Go, защото има 1026 възможни избора за всеки ход; и играчите имат по-малко информация за опонентите си, отколкото в покера.'

Добавете всичко заедно и овладейте сложните битки в реално време на StarCraft изглежда почти невъзможно за машина, така че как са го направили?

В нов документ, публикуван тази седмица , екипът на DeepMind описва как са разработили алгоритъм за обучение с подсилване с множество агенти, който се е обучил чрез самостоятелна игра, включително игра срещу себе си и игра с хора, научавайки се да имитира успешни стратегии, както и ефективни контрастратегии.

Изследователският екип е бил работи за тази цел от години . По-ранна версия на системата направи заглавия през януари когато започна да побеждава човешките професионалисти .

„Никога няма да забравя вълнението и емоцията, които всички изпитахме, когато AlphaStar за първи път започна да играе истински състезателни мачове“, казва Дарио „TLO“ Wünsch, един от най-добрите хора StarCraft II играчи, победени от алгоритъма.

„Системата е много умела в оценката на стратегическата си позиция и знае точно кога да влезе или да се откаже от противника си.“

Най-новият алгоритъм отвежда нещата дори по-далеч от тази предварителна инкарнация и сега ефективно играе при изкуствени ограничения, предназначени да симулират най-реалистично геймплея, както го преживява човек (като наблюдение на играта от разстояние, през камера и усещане на забавянето на мрежата латентност).

С всички наложени ограничения на човека, AlphaStar все пак достигна ниво на Grandmaster в реална, онлайн състезателна игра, представлявайки не само за първи път в света, но може би залез на този вид игрални предизвикателства, като се има предвид какво може да направи възможно постижението сега.

'Като StarCraft , домейни от реалния свят като лични асистенти, самоуправляващи се автомобили или роботика изискват решения в реално време, върху комбинаторни или структурирани пространства за действие, предвид несъвършено наблюдавана информация,' пишат авторите .

„Успехът на AlphaStar в StarCraft II предполага, че с общо предназначение машинно обучение алгоритмите могат да имат съществен ефект върху сложни проблеми от реалния свят.'

Констатациите са докладвани в Природата .

За Нас

Публикуването На Независими, Доказани Факти От Доклади За Здравето, Пространството, Природата, Технологиите И Околната Среда.