آخر انتصار العقل العميق: بعد الشطرنج والذكاء الاصطناعي قد غزا ستار كرافت

في تشرين الثاني / نوفمبر 2017 ، وهذا هو أكثر قليلا من العام الماضي ، أن الذكاء الاصطناعي ليست بعد قادرة على ضرب اللاعبين المحترفين . ولكن أقل من عام ، هذا الحاجز. الشهر الماضي في لندن ، فريق من الإنجليزية أقسام دراسة الذكاء الاصطناعي DeepMind بهدوء وضع جديد حجر الزاوية في معركة بين الناس وأجهزة الكمبيوتر. يوم الخميس أنها كشفت هذا الإنجاز في ثلاث ساعات تيار على موقع يوتيوب ، والتي البشر والروبوتات قاتلوا من أجل الحياة والموت.

DeepMind تغلب الناس في ستار كرافت

تيار DeepMind كشفت أن الروبوت مع الذكاء الاصطناعي AlphaStar يفوز لاعب محترف في مجمع استراتيجية الوقت الحقيقي (RTS) ستار كرافت الثاني. بطل البشرية ، البالغ من العمر 25 عاما غريغور ادنى تعليق من بولندا طار بنتيجة 5:0. يبدو أن برامج التعلم الآلي وجدت استراتيجية غير معروفة إلى المهنيين الذين يتنافسون من أجل الملايين في الجوائز التي تصدر سنويا في واحدة من الأكثر ربحا في العالم بالامارات الألعاب.

"لم يكن مثل أي ستار كرافت ، والتي لعبت" قال Comins المعروف المهنية تحت اسم مانا.

الفذ DeepMind هو الأكثر تعقيدا في سلسلة طويلة من الأحداث التي الحواسيب تفرض على أفضل من عالم الناس في الألعاب و لن. لعبة الداما وقعت في عام 1994 ، الشطرنج في عام 1997 في عام 2016 AlphaGo فاز في المباراة. الروبوت ستار كرافت هو أقوى لاعب في العالم من الذكاء الاصطناعي ؛ وصوله كان ينتظر.

AlphaStar ظهرت منذ حوالي ست سنوات في تاريخ آلة التعلم. على الرغم من أن النصر AlphaGo في عام 2016 ساحق — ال يعتقد الخبراء أن هذه اللحظة ستأتي على الأقل عشر سنوات في وقت لاحق — النصر AlphaStar يبدو أكثر أو أقل وصلت في الموعد المحدد. حتى الآن فمن الواضح أنه مع ما يكفي من البيانات الحاسوبية ، تعلم آلة يمكن التعامل مع التعقيد ولكن مشاكل محددة.

علامة ريدل ، أستاذ مشارك في معهد جورجيا للتكنولوجيا ، وجدت الخبر يوم الخميس مثيرة ، ولكن ليس من المدهش. "لدينا بالفعل وصلت إلى هذه النقطة ، لذلك كان فقط مسألة وقت. بمعنى الهزيمة الناس في الألعاب أصبحت مملة."

ألعاب الفيديو مثل ستار كرافت رياضيا أكثر تعقيدا من لعبة الشطرنج أو الذهاب. عدد من المواقف الصحيحة على الذهاب المجلس هو الوحدة مع 170 الأصفار وتعادل في ستار كرافت ويقدر 1 مع 270 الأصفار ، وليس أقل من ذلك. إنشاء وإدارة الوحدات العسكرية في ستار كرافت يتطلب من اللاعبين لتحديد وتنفيذ العديد من الإجراءات الأخرى واتخاذ القرارات دون القدرة على رؤية كل خطوة من الخصم.

DeepMind وقد predolin هذه حاد حواجز قوية مع رقائق TPU الذي اخترع جوجل لزيادة قوة آلة التعلم. شركة تكييف الخوارزميات المتقدمة لمعالجة النصوص تحت مهمة تحديد الإجراءات على أرض المعركة التي تؤدي إلى النصر. AlphaStar درس في ستار كرافت على السجلات من نصف مليون مباريات بين الناس ، ثم لعبت مع باستمرار وتحسين استنساخ نفسك في الدوري الظاهري الذي هو نوع من الرقمية التطور. أفضل السير التي ظهرت في هذا الدوري الخبرة المتراكمة ، أي ما يعادل اللعب من 200 سنة.

AlphaStar فاز مانا وليس القاهر. في هذه اللحظة الروبوت يمكن أن تقوم به إلا واحد من ثلاثة سباقات المتاحة في ستار كرافت. بالإضافة إلى المعاملة أو العقوبة القاسية خبرة طويلة من المباراة ، DeepMind أيضا بشكل مختلف ينظر إلى هذه اللعبة. يرى كل ما يحدث في اللعبة ، odnovremenno ، بينما مانا بحاجة إلى التحرك في جميع أنحاء الخريطة لمعرفة ما يجري. AlphaStar أيضا لديها أعلى دقة التحكم و استهداف وحدات من شخص يحمل فأرة الكمبيوتر ، في حين أن وقت استجابة الكمبيوتر أقل من اللاعبين المحترفين.

على الرغم من هذه العيوب ، ريدل وغيرهم من الخبراء ككل رحب عمل DeepMind. "كانت مؤثرة جدا," يقول تانغ جي ، باحث من معهد بحوث منظمة العفو الدولية OpenAI العمل على السير ، تلعب دوتا 2, الأكثر ربحية بالنسبة بالامارات اللعبة في العالم. خدعة مع ألعاب الفيديو يمكن أن يكون يحتمل أن تكون الآثار الجانبية الإيجابية. الخوارزميات البرمجية التي OpenAI المستخدمة في تطوير دوتا العام الماضي ، مع درجات متفاوتة من النجاح مع جعل اليد من الروبوتات أكثر فطنة.

ومع ذلك ، AlphaStar يوضح القيود الحديثة المتخصصة في أنظمة التعلم الآلي ، يقول جوليان Togelius ، وهو أستاذ في جامعة نيويورك ومؤلف كتاب نشر مؤخرا على ألعاب الذكاء الاصطناعي. على عكس الإنسان الخصم, بطل جديد DeepMind قد لا يلعب بكامل قوتها على خرائط مختلفة أو في أجناس مختلفة من الأجانب في اللعبة دون مطولة تدريب إضافي. كما انه لا يمكن ان تلعب لعبة الداما أو الشطرنج أو إصدار سابق من ستار كرافت.

هذا عدم القدرة على التعامل حتى مع القليل من المفاجآت تحديا للعديد من المتوقع في طلبات منظمة العفو الدولية ، مثل المركبات الذاتية أو للتكيف الروبوتات ، ودعا الباحثون الاصطناعي المخابرات العامة (AGI, AIS). أكثر أهمية المعركة بين الإنسان والآلة يمكن أن يكون نوعا من العشارية ، مع ألعاب اللوح, ألعاب الفيديو نهائيات كأس العالم في الزنزانات والتنينات.

القيود المفروضة على درجة عالية من التخصص الذكاء الاصطناعي يبدو واضحا عندما مانا كان يلعب في مباراة استعراضية ضد AlphaStar, والتي كانت محدودة عرض الخريطة على نوع الشخص ، مربع واحد في وقت واحد. البيانات DeepMind كشفت أنها تقريبا جيدة مثل واحد الذي تغلب مانا في خمسةالألعاب.

جديد بوت بسرعة تجميعها جيش قوي بما فيه الكفاية لسحق الخصم الخاص بك-الإنسان ، ولكن مانا استخدام ذكي مناورات تجربة الآفات لابعاد قوى منظمة العفو الدولية. التأخير أعطاه الوقت لجمع قواتها وقهر.

أن تجد مزيد من أخبار مثيرة للاهتمام .