Une autre victoire de Deep Mind: après les échecs et l'intelligence artificielle ont obtenu de StarCraft

En novembre 2017, il y a un peu plus d'un an que l'intelligence artificielle n'est pas dans le pouvoir de vaincre des joueurs professionnels . Mais moins d'un an, comme cette barrière était pris. Le mois dernier, à Londres, l'équipe de l'unité de recherche de l'intelligence artificielle DeepMind tranquillement posé une nouvelle pierre angulaire dans la confrontation des individus et des ordinateurs. Jeudi, elle a ouvert cette réalisation трехчасовом стриме sur YouTube, au cours de laquelle les humains et les robots ont combattu pour la vie et la mort.

DeepMind gagné de personnes dans StarCraft

Diffusion DeepMind a révélé que son robot avec l'intelligence artificielle AlphaStar gagne un joueur professionnel dans le complexe de stratégie en temps réel (RTS) de StarCraft II. Le champion de l'humanité, 25 ans, Grzegorz Коминц de la Pologne, s'est envolé avec un score de 5:0. Il semble, un logiciel pour l'apprentissage machine a détecté de la stratégie, à l'insu des professionnels qui s'affrontent pour des millions de dollars en jeu, qui sont délivrés chaque année dans l'un des plus lucratifs pour le monde de l'esport jeux.

«Cela ne ressemblait pas à un StarCraft, à qui j'ai joué», a déclaré Коминц, des professionnels de renom sous le nom de MaNa.

L'Exploit de DeepMind est le plus difficile dans la longue chaîne de sports, les ordinateurs qui ont le meilleur du monde de personnes dans les jeux et qui gagne. Les pions sont tombés en 1994, les échecs en 1997, en 2016 AlphaGo ont obtenu le jeu de go. Un robot pour StarCraft — le plus puissant joueur du monde de l'intelligence artificielle; et attendaient sa venue.

AlphaStar est apparu il ya six ans dans l'histoire de l'apprentissage automatique. Alors que la victoire AlphaGo en 2016 a été étourdissant des experts ème cru que ce moment viendra, au minimum, dix ans plus tard, la victoire de l'AlphaStar semble plus ou moins la venue de la planification. Jusqu'à présent clair que la quantité de données et de la puissance de calcul des machines d'entraînement peut faire face aux complexes, mais des problèmes spécifiques.

Marc Riedel, professeur adjoint de l'institut de technologie de Géorgie, a trouvé de nouvelles jeudi spectaculaires, mais pas spectaculaires. «Nous avons déjà atteint ce point, il était donc qu'une question de temps. Dans un certain sens, de gagner les gens dans les jeux est devenu ennuyeux».

Jeux vidéo comme StarCraft mathématiquement plus difficile que d'échecs ou de go. Le nombre de postes valables sur le plateau représente une unité de 170 à zéro, et l'équivalent de StarCraft est estimée à 1 à 270 des zéros, pas moins. La création et la gestion militaire des unités de StarCraft et exige des joueurs de la sélection et de l'exécution de nombreuses autres actions, ainsi que la prise de décision sans la possibilité de voir chaque étape de votre adversaire.

DeepMind предолел ces formidables obstacles à l'aide de puces de TPU, Google a inventé pour améliorer la capacité d'apprentissage. La société a adapté les algorithmes développés pour le traitement de texte sous la tâche de la définition de l'action sur le champ de bataille, qui mènent à la victoire. AlphaStar a été formé dans StarCraft sur les entrées d'un demi-million de jeux entre les personnes, puis en jouant constamment улучшающимися des clones de lui-même dans le virtuel de la ligue qui représente une sorte d'numérique de l'évolution. Les meilleurs bots introduites dans cette ligue, accumuler de l'expérience, l'équivalent gameplay de 200 ans.

AlphaStar, qui a gagné la MaNa, loin d'être zappé. En ce moment, le robot peut jouer l'une des trois races disponibles dans le monde. En plus de la нечеловечески une longue expérience de jeu, DeepMind aussi différemment perçoit ce jeu. Il voit tout ce qui se passe dans le jeu, однвоременно, alors que MaNa avait besoin de se déplacer sur la carte pour voir ce qui se passe. AlphaStar possède également une plus grande précision de la gestion et de ciblage des unités que l'homme qui possède la souris d'ordinateur, bien que le temps de réaction de l'ordinateur et moins de joueur professionnel.

Malgré ces défauts, Riedl et d'autres experts en entier a salué le travail DeepMind. «C'était très impressionnant», dit Jie Tang, un chercheur indépendant, l'institut de recherche de l'IA OpenAI, travaillant sur des bots qui jouent à Dota 2, la plus rentable pour l'esport jeu dans le monde. Ces astuces de jeux vidéo peuvent avoir des utiles effets secondaires. Algorithmes et de code, qui OpenAI utilisé pour la maîtrise de Dota l'année dernière, avec plus ou moins de succès ont été adaptés pour faire les mains des robots plus agiles.

Cependant, AlphaStar illustre la limitation modernes hautement spécialisés des systèmes d'apprentissage, dit Julian Тогелиус, professeur à l'université de New York et auteur d'un récent livre sur les jeux et l'intelligence artificielle. À la différence de son humain de l'adversaire, le nouveau champion de DeepMind ne peut pas jouer à pleine puissance sur les différentes cartes ou de différentes races extra-terrestres dans le jeu sans prolongée d'une formation complémentaire. Aussi il ne peut pas jouer au jeu de dames, d'échecs ou d'une version antérieure de StarCraft.

Cette incapacité à faire face, même avec de petites surprises est un problème pour de nombreux attendus de l'application de l'IA, tels que les voitures autonomes ou adaptables bots, que les chercheurs sont appelés générale de l'intelligence artificielle (AGI, ОИИ). Plus significative de la bataille entre l'homme et la machine peut être une sorte de десятиборьем, avec des jeux de société, des jeux vidéo et la finale dans Dungeons and Dragons.

Les Contraintes hautement spécialisée en intelligence artificielle, il semblait se manifestent, quand MaNa joué dans représentative match contre AlphaStar, qui a été limité à la visualisation de la carte par type d'homme, un carré à la fois. Les données de DeepMind ont montré qu'il est presque aussi bon que celui qui a battu MaNa en cinqjeux.

Nouveau bot rapidement rassemblé une armée suffisamment puissante pour écraser son rival de l'homme, mais de MaNa utilisé intelligents et de manœuvres de l'expérience des lésions, afin de contenir la force de l'IA. Le retard lui a donné le temps de recueillir ses propres troupes et de gagner.

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