AI на DeepMind победи професионални геймъри на StarCraft II

След 10 поредни загуби, професионалистите все пак успяват да спечелят срещу изкуствения интелект
След като се разправи с най-добрите играчи на Го, изкуственият интелект (AI) на DeepMind премина към компютърни игри. Компанията за изкуствен интелект на Google усъвършенства своя AI за игра на култовата компютърна игра StarCraft II и той вече показа уменията си в двубой срещу професионални геймъри. AI агентът, наречен AlphaStar, успя да спечели 10 победи срещу професионалните състезатели по StarCraft II - TLO и MaNa - в две отделни серии от по пет игри, които бяха проведени през декември. След 10 поредни загуби, професионалистите все пак успяват да спечелят срещу изкуствения интелект, след като MaNa побеждава в сблъсък, предаван пряко от Blizzard и DeepMind.

Професионалистите и AlphaStar изиграват своите двубои на картата Catalyst, използвайки малко остаряла версия на StarCraft II, създадена за изследвания на изкуствения интелект. Въпреки че геймърът TLO в началото е категоричен, че ще успее да победи машината, в крайна сметка AlphaStar не допуска нито една загуба от него, като всеки път използва напълно уникални стратегии.

За да постигне този впечатляващ резултат обаче, AlphaStar стартира с леко предимство пред TLO. Първо, мачът се провежда с протосите, която определено не е любима раса за геймъра. Освен това, AlphaStar вижда играта по различен начин от обикновен играч. Той по същество вижда картата в много по-голяма цялост, което означава, че може да обработи едновременно информацията за видимите вражески единици, както и за собствената си база, без да се налага да мести фокуса си върху различни части от картата, както се налага на човек.

От друга страна, AlphaStar не се възползва от предимствата, които повечето хора си мислят, че би използвал в играта си срещу човек. Въпреки че TLO и MaNa теоретично са ограничени в броя на кликовете, които физически могат да направят за минута, по начин, по който AI не е, AlphaStar всъщност е извършвал по-малко действия от своя опонент и значително по-малко от средния професионален играч за единица време. AI също така дава време за реакция от около 350 милисекунди, което е по-бавно от това на повечето професионалисти. Всъщност AI отделя времето си за взимането на по-интелигентни и по-ефективни решения, което в крайна сметка му дава предимство.

Опитът на AlphaStar в играта идва предимно от задълбочена програма за обучение, която DeepMind нарича AlphaStar League. DeepMind взимат повторения на различни човешки игри и започват да тренират невронната мрежа въз основа на тези данни. Този агент, създаден на база въпросните данни, впоследствие е копиран, като копията се използват за спаринг партньори.

AlphaStar League се провежда в рамките на една седмица, като всеки един от мачовете създава нова информация, която да помогне за усъвършенстване на стратегията на AI. В течение на тази седмица AlphaStar изиграва толкова игри, колкото човек би изиграл за 200 години. В края на сесията, DeepMind избират пет отделни агента, които имат най-голям шанс, и ги пускат срещу професионалните играчи.
още по темата

Невропластичността може да помогне за справяне със склонността на ИИ да забравя

Човешкият мозък може да усвоява едновременно умения, но невронните мрежи записват новите навици "върху" старите
19.04.2019 / 01:57

Нов AI помага на раково болните при химиотерапия

Екипът от учени използва система за мрежови анализи, за да групира различните симптоми и да даде възможност на лекарите да намерят начини за ограничаване на тяхното въздействие върху пациентите
21.02.2019 / 01:38

Уебсайт използва AI, за да създава фалшиви лица

Изображенията изглеждат притеснително реалистично
18.02.2019 / 10:46

Oracle предрече, че скоро всички данни ще се управляват от ИИ

Развитието на автономните бази данни ще увеличи производителността и рентабилността на бизнесите
13.02.2019 / 12:02
Twitter icon Facebook icon
Този сайт използва бисквитки (cookies). Ако желаете можете да научите повече тук.