एक और जीत के लिए मन: शतरंज और कृत्रिम बुद्धि पर विजय प्राप्त की है StarCraft

में जुलाई 2017, कि एक छोटे से अधिक एक साल पहले, कि कृत्रिम बुद्धि अभी तक नहीं है हरा करने में सक्षम पेशेवर खिलाड़ी हैं । लेकिन कम से कम एक वर्ष के रूप में, इस बाधा को लिया गया था । पिछले महीने लंदन में टीम से अंग्रेजी डिवीजनों के अध्ययन के कृत्रिम बुद्धि DeepMind चुपचाप रखी एक नई आधारशिला लड़ाई में लोगों के बीच और कंप्यूटर. गुरुवार को वह पता चला है कि उपलब्धि में तीन घंटे स्ट्रीम यूट्यूब पर है, जो मनुष्य और रोबोट के लिए लड़ाई लड़ी है जीवन और मौत.

DeepMind हरा लोगों में StarCraft

धारा DeepMind पता चला कि उसे रोबोट कृत्रिम बुद्धि के साथ AlphaStar जीत पेशेवर खिलाड़ी में एक जटिल वास्तविक समय रणनीति (RTS) StarCraft द्वितीय. चैंपियन मानव जाति के 25 वर्षीय ग्रेगॉर्ज़ Coments पोलैंड से उड़ान भरी स्कोर के साथ 5:0. ऐसा लगता है कि सॉफ्टवेयर के लिए मशीन सीखने पाया रणनीति के लिए अज्ञात है, जो पेशेवरों के लिए प्रतिस्पर्धा में लाखों पुरस्कार है, जो कर रहे हैं जारी किए गए सालाना में एक सबसे आकर्षक दुनिया के लिए eSports खेल है.

"यह नहीं था की तरह किसी भी StarCraft, जो मैं खेला जाता है," कहा Comins जाना जाता है पेशेवर के तहत नाम मन है.

करतब DeepMind सबसे जटिल लंबे समय में घटनाओं की श्रृंखला है कि कंप्यूटर पर थोपने से सबसे अच्छा लोगों की दुनिया में खेल और मैं जीता । चेकर्स गिर गया 1994 में, शतरंज 1997 में, 2016 में AlphaGo होंगे । रोबोट StarCraft सबसे शक्तिशाली खिलाड़ी के दुनिया के कृत्रिम बुद्धि, और उनके आगमन का इंतजार था के लिए.

AlphaStar दिखाई दिया, के बारे में छह साल पहले के इतिहास में मशीन सीखने. हालांकि जीत AlphaGo 2016 में किया गया है भारी — वें विशेषज्ञों का मानना है कि इस पल आ जाएगा कम से कम दस साल बाद — एक जीत AlphaStar लगता है और अधिक या कम समय पर पहुंचे. तिथि करने के लिए, यह स्पष्ट है कि पर्याप्त डेटा और कंप्यूटिंग शक्ति, मशीन सीखने के साथ सामना कर सकते हैं एक जटिल है, लेकिन विशिष्ट समस्याओं.

<पी>मार्क Riedl, एसोसिएट प्रोफेसर, जॉर्जिया प्रौद्योगिकी संस्थान, पाया की खबर गुरुवार को रोमांचक है, लेकिन आश्चर्यजनक नहीं है । "हम पहले से ही उस बिंदु पर पहुंच गया है, तो यह केवल समय की बात है । एक मायने में, लोगों को हराने में खेल उबाऊ हो गया है."

वीडियो खेल StarCraft की तरह कर रहे हैं गणितीय तुलना में अधिक जटिल शतरंज या जाना. की संख्या मान्य पदों जाने पर बोर्ड के साथ एक इकाई 170 शून्य और बराबर में StarCraft का अनुमान है के रूप में 1 के साथ 270 शून्य, कम नहीं. निर्माण और प्रबंधन के सैन्य इकाइयों में StarCraft के लिए खिलाड़ियों की आवश्यकता का चयन करें और कई अन्य कार्यों और निर्णय लेने की क्षमता के बिना देखने के लिए हर कदम पर प्रतिद्वंद्वी के.

DeepMind है predolin इन खड़ी बाधाओं के साथ शक्तिशाली चिप्स TPU, जो गूगल आविष्कार की शक्ति बढ़ाने के लिए मशीन सीखने. कंपनी अनुकूलित एल्गोरिदम विकसित की है के लिए पाठ प्रसंस्करण कर रहे हैं के तहत कार्य के निर्धारण की कार्रवाई युद्ध के मैदान पर जो जीत के लिए नेतृत्व. AlphaStar अध्ययन में StarCraft पर रिकॉर्ड के आधे से एक लाख के बीच खेल तो, लोगों के साथ खेला जाता है लगातार में सुधार के क्लोन में अपने आप को एक आभासी लीग का एक प्रकार है कि डिजिटल विकास. सबसे अच्छा बॉट दिखाई दिया है कि इस लीग में, संचित अनुभव, बराबर करने के लिए gameplay के 200 साल.

AlphaStar हरा मन, सर्वशक्तिमान नहीं है । फिलहाल इस रोबोट कर सकते हैं केवल तीन में से एक दौड़ में उपलब्ध StarCraft. इसके अलावा करने के लिए अमानवीय लंबे अनुभव का खेल, DeepMind भी अलग ढंग से माना जाता है कि इस खेल है. वह देखता है सब कुछ है कि इस खेल में होता है, odnovremenno, जबकि मन की जरूरत है स्थानांतरित करने के लिए नक्शे के आसपास देखने के लिए क्या हो रहा है. AlphaStar भी उच्च नियंत्रण सटीक और लक्षित इकाइयों की तुलना में व्यक्ति को पकड़े, एक कंप्यूटर माउस, जबकि प्रतिक्रिया समय के कंप्यूटर और कम से कम पेशेवर gamers.

इन खामियों के बावजूद, Riedl और अन्य विशेषज्ञों, एक पूरे के रूप में स्वागत का काम DeepMind. "यह बहुत ही प्रभावशाली था कहते हैं," तांग जी, एक शोधकर्ता अनुसंधान संस्थान के एअर इंडिया के OpenAI पर काम कर बॉट खेलते हैं, Dota 2, के लिए सबसे अधिक लाभदायक eSports दुनिया में खेल. चाल के साथ वीडियो खेल सकते हैं संभावित सकारात्मक पक्ष प्रभाव है । एल्गोरिदम और कोड है कि OpenAI विकास के लिए इस्तेमाल किया Dota के पिछले वर्ष के साथ, सफलता की डिग्री बदलती अनुकूलित किया गया है करने के लिए बनाने के लिए रोबोट और अधिक तेज़ है.

हालांकि, AlphaStar दिखाता सीमाओं के आधुनिक प्रणालियों विशेष मशीन सीखने का कहना है, जूलियन Togelius, एक न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय में प्रोफेसर और लेखक की हाल ही में प्रकाशित किताब पर खेल और कृत्रिम बुद्धि । के विपरीत, अपने मानव प्रतिद्वंद्वी, नए चैंपियन DeepMind नहीं खेल सकते हैं, पूरी ताकत पर अलग नक्शे पर या अलग दौड़ में एलियंस के खेल में बिना लंबी अतिरिक्त प्रशिक्षण. यह भी वह नहीं खेल सकते हैं, चेकर्स, शतरंज या एक पहले संस्करण की StarCraft.

इस अक्षमता को संभालने के लिए भी थोड़ा आश्चर्य के साथ एक चुनौती के लिए कई उम्मीद अनुप्रयोगों के ऐ, इस तरह के रूप में स्वायत्त वाहनों या अनुकूलनीय है, जो रोबोट, शोधकर्ताओं ने कहा जाता है कृत्रिम सामान्य बुद्धि (AGI, एआईएस). अधिक महत्वपूर्ण लड़ाई के बीच, आदमी और मशीन की तरह हो सकता है डेकाथलॉन के साथ, बोर्ड खेल, वीडियो गेम और फाइनल में Dungeons और ड्रेगन.

सीमाओं के अति विशिष्ट कृत्रिम बुद्धि के लिए लग रहा था स्पष्ट हो सकता है, जब मन में खेल रहा था एक प्रदर्शनी खेल के खिलाफ AlphaStar गया था, जो लिमिटेड द्वारा नक्शा देखने के लिए व्यक्ति के प्रकार पर, एक समय में एक वर्ग है. डेटा DeepMind पता चला है कि यह लगभग रूप में अच्छी के रूप में एक हरा है कि मन में पांचखेल है.

एक नया बीओटी जल्दी से इकट्ठे हुए सेना के एक पर्याप्त शक्तिशाली करने के लिए अपने प्रतिद्वंद्वी को कुचलने-मानव, लेकिन मन इस्तेमाल किया बुद्धिमान युद्धाभ्यास और अनुभव के घावों वापस पकड़ करने के लिए बलों की ऐ । देरी ने उसे इकट्ठा करने के लिए समय अपने सैनिकों और जीत के लिए.

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