Google DeepMind AlphaStar AI побеждает лучших игроков в Starcraft II на 10-1
Особенности
- DeepMind AlphaStar AI находится в разработке с конца 2016 года
- Он обучен с более чем 200-летним опытом игры
- StarCraft II рассматривается как сложная задача AI из-за его сложности
AlphaStar, бот AI, созданный исследовательской компанией DeepMind специально для игры в популярную киберспортивную игру Starcraft II, одержал победу над двумя профессиональными игроками-людьми с огромным преимуществом в своей первой реальной демонстрации. В серии из одиннадцати матчей человек смог победить только один раз. В одном матче, в котором выиграл человек, играли несколько другие переменные, которые не позволяли Alphastar видеть всю игровую карту, что он мог видеть во всех других матчах, потому что он взаимодействовал непосредственно с игровым движком, а не через экранный интерфейс. Человеческие игроки не могут видеть всю карту во время игры. DeepMind не опубликовал подробности о том, как именно работает бот AI, но в нем говорится, что рецензируемая статья будет выпущена в ближайшее время.
Эксперимент проводился с игроками-людьми Дарио Вюншем, профессионально известным как TLO, и Гжегожем Коминцем, который играет за МаНу, оба из Team Liquid. Они взяли AlphaStar AI в пяти матчах, каждый из которых использовал карту соревновательной лестницы в условиях профессионального матча, и проиграли все из них. Каждый раз использовалась немного другая версия AlphaStar, чтобы увидеть, как будут работать разные тренировки и стратегии. Эти десять матчей были сыграны в течение нескольких недель, и не все транслировались во время демонстрации..
Затем MaNa сыграли еще один матч с прототипом ветви AlphaStar вживую во время демонстрации и смогли выиграть. Эта конкретная ветвь использовала интерфейс камеры, подобный тому, что видят люди, вместо того, чтобы знать всю карту, как в предыдущих раундах. Тренировался всего семь дней.
Цитируемый в исчерпывающем сообщении DeepMind о демонстрации, TLO сказал: «AlphaStar берет хорошо известные стратегии и ставит их с ног на голову. Агент продемонстрировал стратегии, о которых я раньше не думал, а это значит, что могут появиться новые способы игры, которые мы еще не полностью изучили ». Позже МаНа сказала:« Я поняла, насколько мой игровой процесс зависит от форсирования ошибок. и способность использовать человеческие реакции, так что это дало мне игру в совершенно новом свете. Мы все рады видеть, что будет дальше ».
DeepMind обучает AlphaStar с конца 2016 года в партнерстве с Blizzard Entertainment, студией, которая стоит за франшизой StarCraft. Основными проблемами ИИ являются возможность отслеживать несколько дружественных и вражеских юнитов, планировать движения заранее, учитывать ресурсы и оборонительную тактику, а также адаптироваться к стилю игры противника на большой карте в реальном времени. Компания взяла это на себя, потому что это представляет собой огромную проблему после успеха ее AlphaGo AI, который продемонстрировал решительные победы в настольной игре Go, поскольку StarCraft II считается одной из самых сложных современных стратегических игр в реальном времени..
AlphaStar обладает более чем 200-летним совокупным игровым опытом под своим поясом, и его обучали, наблюдая за реальными матчами, а затем играя против собственных ботов игры. Позже в процессе разработки были созданы несколько версий бота AlphaGo, чтобы играть друг против друга, чтобы понять их опыт..
Исследовательская фирма AI DeepMind была куплена Google в 2014 году и теперь является отдельной компанией под эгидой Alphabet. использовал несколько Tensor Processing Units от Google для обучения AlphaStar, но как только это было сделано, он смог работать на одном GPU для воспроизведения своих матчей. По мнению исследователей DeepMind, ИИ несколько медленнее, чем игроки-люди, с точки зрения скорости действий в минуту, которые он может выполнять, но его точность намного выше, а время реакции намного лучше..
Для получения последних технических новостей и обзоров следите за Gadgets 360 на Twitter, Facebook и подпишитесь на наш канал YouTube.
