Кезекті жеңісі Deep Mind: шахмат және жасанды интеллект жаулап алды StarCraft

қараша Айында 2017 жылы, яғни бір жылдан сәл астам бұрын , бұл жасанды интеллект әзірге күштері командасын кәсіби ойыншылар . Бірақ мен мен бұл кедергіні болып шықты алынды. Өткен айда Лондонда командасы ағылшын бөлімшелері зерттеу жасанды интеллект DeepMind тыныш қалады жаңа краеугольный қарсы тұруда адамдар мен компьютерлер. Бейсенбі күні ол ашты, бұл жетістік трехчасовом стриме YouTube барысында адамдар мен роботтар шайқасты емес, өмір, өлім.

DeepMind жеңіске адамдардың StarCraft

Көрсетілімі DeepMind көрсеткендей, оның робот, жасанды интеллект AlphaStar жеңеді кәсіби ойыншысы күрделі стратегиясын нақты уақыт (RTS) StarCraft II. Чемпионы адамзат, 25 жасар Гжегож Коминц Польша, отлетел 5:0 есебімен аяқталды. Меніңше, бағдарламалық қамтамасыз ету үшін машиналық оқыту обнаружило стратегиясын, белгісіз кәсіпқойларға, олар жарысады миллиондаған доллар жүлделі беретін, жыл сайын ең тиімді үшін әлемнің киберспорта өтті.

"Бұл емес, меніңше, бірде-бір StarCraft, ол ойнаған", - деді Коминц, танымал кәсіпқой қр президенті MaNa.

Ерлік DeepMind ең қиын ұзын тізбек жарыстар, компьютерлер навязывали үздік әлем бойынша адамдардың ойындарында және австрия. Дойбы пали, 1994, шахмат, 1997, 2016 жылы AlphaGo ойын жаулап алды. Робот үшін StarCraft — ең мықты ойыншы әлемнің жасанды интеллект; және оның келуін күттік.

AlphaStar пайда болды шамамен алты жыл бұрын тарих машиналық оқыту. Дегенмен жеңіс AlphaGo 2016 жылы ошеломляющей — сарапшылар ші пайымдауынша, бұл жасалды кем дегенде он жылдан кейін — жеңіс AlphaStar, меніңше, артық-кем келіп жеткен кесте бойынша. Осы уақытқа дейін анық, бұл жеткілікті деректер мен есептеу қуатына машиналық оқыту мүмкін жеңе күрделі, бірақ нақты проблемалары.

Марк Ридл, доцент Джорджия Технологиялық институтының тапты новости бейсенбі захватывающими, бірақ керек. "Біз жеттік осы нүктеден, сондықтан, бұл тек уақыт мәселесі. Бір мағынада, жеңу адамдардың ойындарында стало скучно".

видео ойындары сияқты StarCraft математикалық қарағанда қиын шахмат немесе шы. Саны нақты позицияларын тақтаға ші білдіреді бірлігіне 170 нөлдермен, ал баламасы StarCraft ретінде бағаланады 1 270 нөлдермен, аз емес. Құру және басқару әскери юнитами " StarCraft талап етеді ойыншылардың таңдау және орындау көптеген басқа да іс-әрекеттер, сондай-ақ шешім қабылдау мүмкіндігі жоқ көріп, әрбір қадам оппонент.

DeepMind предолел бұл крутые кедергілер көмегімен қуатты чиптердің TPU, Google ойлап қуатын арттыру үшін машиналық оқыту. Компания адаптировала алгоритмдер әзірленген мәтінді өңдеу астында міндетін айқындау іс-қимыл шайқас алаңында әкелетін кірісті. AlphaStar оқыған StarCraft арналған жазбаларында жарты миллион ойындарының адамдар арасындағы, содан кейін ойнаған тұрақты улучшающимися клонами өзін-өзі виртуалды лигасында екенін білдіреді өз кезегінде сандық эволюциясын. Үздік боты пайда болған осы лигада накапливали тәжірибесі, эквивалентті геймплею 200 жыл.

AlphaStar, " MaNa ғана емес, құдіретті. Қазіргі таңда робот ойнай алады, тек бір, үш рас, қол жетімді StarCraft. Қосымша нечеловечески долгому тәжірибесіне ойындар, DeepMind, сондай-ақ, басқаша қабылдайды бұл ойынды. Ол көреді, бұл барлық жүреді, ойында, однвоременно, ал MaNa керек еді жылжуға картада көру үшін, бұл. AlphaStar сондай-ақ бар жоғары дәлдікпен басқару және нацеливания юниттерді қарағанда, адам жақсы меңгерген, компьютерлік тінтуір, бірақ реакция уақыты, компьютерден кем кәсіби геймера.

бұл да кемшіліктер, Ридл және басқа да сарапшылар тұтастай мақұлдап, жұмысты DeepMind. "Бұл өте әсерлі", - дейді Цзе Тан, зерттеуші тәуелсіз зерттеу институтының АН OpenAI жұмыс істейтін үстінен ботами, олар ойнайды, Dota 2, ең пайда табатын үшін киберспорта ойын. Мұндай айла-бейне ойындармен байланысты болуы мүмкін ықтимал пайдалы әсерлер. Алгоритмдер және коды, OpenAI үшін пайдаланылатын игеру Dota өткен жылы ауыспалы табыспен болды бейімделуі жасау үшін қолына роботтар одан епті.

Дегенмен, AlphaStar суреттейді шектеу қазіргі заманғы мамандандырылған машиналық оқыту, - дейді Джулиан Тогелиус, Нью-Йорк университетінің профессоры авторы жақында жарық көрген кітаптар туралы ойындарында және жасанды интеллекте. Айырмашылығы-өзінің адами жау, жаңа чемпионы DeepMind мүмкін емес ойнауға толық күшіне түрлі ойын карталарында немесе әртүрлі нәсіл алтынсарин ойында жоқ ұзақ қосымша оқыту. Сондай-ақ, ол мүмкін емес ойнауға дойбы, шахмат немесе одан бұрынғы нұсқалары StarCraft.

Бұл қабілетсіздігі жеңе тіпті, шағын тосын сыйлықтарға проблема болып табылады көптеген күтілетін қосымшалар А, сияқты дербес автомобиль немесе адаптируемые боты, зерттеушілер деп аталады жалпы жасанды интеллект (AGI, ЖИР). Аса маңызды шайқас арасында, адам мен машинаны мүмкін өзінше десятиборьем, үстел үсті ойындарымен, бейне ойындармен және финалы " Dungeons and Dragons.

Шектеу узкоспециализированного жасанды интеллект, көрінген көрінді, қашан MaNa ойнаған показательную ойынды қарсы AlphaStar, шектелген көрумен карта типі бойынша адам, бір квадрату үшін. Деректер DeepMind көрсеткендей, ол шамамен солай жақсы сияқты, - деп жеңді MaNa бесөтті.

Жаңа бот жылдам жинады әскерге, жеткілікті қуатты, сокрушить өзінің қарсылас-адам, бірақ MaNa пайдаланды ақылды маневрлер мен тәжірибесі жеңіліс үшін ұстап тұруға күш ІЛІКТІ. Задержка дала, ол жинау үшін өз әскерлері және жеңу.

табу Үшін көп қызықты жаңалықтар .