بتوقيت بكين في الساعة 2:00 على 25 شركة الذكاء الاصطناعي جوجل DeepMind عقد في لندن على الهواء مباشرة على الانترنت، أعلن مكتب 10 "ستار كرافت 2" لعبة الفيديو التي وضعتها اثنين من لعبة الذكاء الاصطناعي AlphaStar "ستار كرافت 2 "التحدي اللاعبين المحترفين، وأظهرت النتائج الفيديو ان اثنين من اللاعبين المحترفين خسر 0-5 لAlphaStar.
"ستار كرافت 2" بليزارد الترفيه في يوليو 2010 أصدرت لعبة استراتيجية في الوقت الحقيقي (RTS). RTS اللعبة كما يوحي اسمها، فإن عملية من اللعبة هو أن يكون فوريا وليس بدورها القائم. وهذا يعني أنه في وقت قصير اللاعبين بحاجة للسيطرة على عدد من وحدات مختلفة، أصدر توجيها في الوقت الحقيقي.
لعبة استراتيجية في الوقت الحقيقي (RTS)، وتتعلق في معظمها إلى موضوع الحرب، إلى "ستار كرافت 2" على سبيل المثال، لاعبين محاربة على الخريطة التي يخيم عليها الضباب، والاعتماد استكشاف الخريطة للحصول على مزيد من المعلومات، واكتساب، والبناء والتنمية، القتال، الخ العملية.
في ألعاب RTS، مع المعلومات التي يحصلون عليها أثناء اللعبة تتغير باستمرار. كلا اللاعبين لاختبار عملية حظة داخل اللعبة، ولكن أيضا اختبار التنفيذ التكتيكي، عشوائية جدا. يمكن منقسمة حول 300 تعليمات اللعبة في المحتملة ما يقرب من 100 مليون عملية المتابعة، والذكاء الاصطناعي، وتحليل حظة وهذه مطلوبة للرد.
حتى بالمقارنة مع قواعد واضحة، وهناك متسع من الوقت للتفكير في لعبة الشطرنج، لعبة الشطرنج وغيرها من الألعاب التقليدية، الألعاب الذكاء الاصطناعي يمكن أن فاز في المباراة كانت في البشر محط اهتمام.
من وجهة نظر الفيديو المفرج عنهم، AlphaStar التحدي الأول في ألمانيا قبل أسبوعين ستار كرافت 2 اللاعبين المحترفين TLO، وحلبة المرتبة 44 في 2018 WCS، بل هو لاعب الزرج.
AlphaStar ديها بعض المزايا في النظام، المباراة الاولى كلا من الجانبين باستخدام البروتوس، وهذا ليس الأفضل في سباق TLO. وفي الوقت نفسه AlphaStar قراءة مباشرة كل من المحتوى المرئي على الخريطة، قد تكون مشابهة تطل على كامل الخريطة. حتى مع المعلومات للحد من الضباب، والتي قطعت أيضا الشاشة مما هو مطلوب للعمل في مناطق مختلفة من إنسان لديه ميزة كبيرة.
لعبة، AlphaStar استراتيجية أكثر تحفظا، وبناء عدد كبير من العمال، وإنشاء السريع للموارد (إيجابيات الإنسان من 16 أو 18 من الحد الأعلى)، على الرغم من AlphaStar 5: 0 النصر، لكنه اعترف بعد المباراة يشعر TLO جدا تحت فرصة للفوز لعبة، وقال انه يحتاج الى العثور على مزيد من الفرص للعب ضد الضعف AlphaStar.
بعد تعديل لمدة أسبوعين، AlphaStar ED 2018 WSC أوستن الوصيف، واحدة من أعلى البروتوس لاعب مانا تحديا في العالم، تقدم AlphaStar كبير على العديد من الخيارات التكتيكية وحدة العمليات، مثل إغلاق الطرق التكتيكات في محاولة والتعلم. كما يجلب AI مزايا استخدام الجزئية، والتي في اللعبة، AlphaStar مطاردة أكثر من 30 (وحدات في اللعبة) مقسمة إلى 2-3 مجموعة، انقر نقرا مزدوجا فريق مانا مهاجمة القوات من ثلاثة اتجاهات.
عاصفة ثلجية وDeepMind في 25 صباحا المتخصصة في تشغيل منصة حية من 10 مباراة في اختيار البطولة. ولكن بعد نهاية القراءة، أعلن DeepMind تمت ترقية AlphaStar إلى إصدار أكثر تقدما، وأصدر تحديا لمانا مباراة استعراضية في مكان الحادث.
جعل AlphaStar جديدة أكثر تقييدا، والقضاء على وظيفة واضحة المعلومات خريطة قراءة مباشرة، يجب أن يكون نفس اللاعبين البشري قطع الشاشة للحصول على المعلومات.
لعبة، اتخذ مانا الجانب من التحرش، في حين أن تراكم القوة المختلطة التكتيكية، AlphaStar لكن واقعة في دائرة مهمة للتعامل مع التحرش، وهناك لا ينظر الفجوة في زيادة قوة قتالية رئيسية. بعد تشكيل القوة القتالية، مانا موجة من القمع هزمت AlphaStar، والحصول على الفوز أولا الذكاء الاصطناعي.
وقال تعليق مباشر، AlphaStar فشل سوء التقدير عندما يكون هذا السلوك التحرش المتكرر في وجهه، وإضاعة الكثير من الموارد.
DeepMind في الماضي لتطوير الاصطناعية AlphaGo الاستخبارات التحدي الإنسانية، ونجاح 4: 1 الانتصار على بطل العالم LiShiShi (تسعة)، 3: 0 النصر على اللاعبة الاولى على العالم اللاعبين المحترفين الصيني كه جي (تسعة). وفي وقت لاحق، أعلن DeepMind تطوير الألعاب التنافسية منظمة العفو الدولية وحقوق اللاعبين لكسب نوع "زلزال 3"، "دوتا 2" من السيطرة على وحدة واحدة من المباراة.
في مناطق أكثر تعقيدا RTS اللعبة، DeepMind محاولة في وقت مبكر جدا من التحدي، عام 2016، ووقعت اتفاقيات عاصفة ثلجية تطوير PySC2 أدوات مفتوحة المصدر، سيتم عرض أساليب تعلم آلة في منصة لعبة، بحوث الذكاء الاصطناعي.
المنافسة أثناء التشغيل، سأل المضيف العلماء DeepMind، عادة كيفية تدريب AlphaStar؟
العلماء DeepMind أوريول Vinyals، وأوضح ديفيد الفضة، أولا التعلم والتقليد، وفاز الفريق الكثير من المباريات تلعب البيانات مرة أخرى من عدد من اللاعبين هناك وتحاول الحصول على AI من خلال النظر في البيئة التي شخص، وتقليد عمل محددة قدر الإمكان، من أجل فهم أساسيات ستار كرافت. "اتصال" جاء في المقال، AlphaStar تحليل حوالي 50 مليون نسخة من لعبة بيانات مجهولة المصدر، والسماح AlphaStar أولية يتقن القدرة على استراتيجية تقليد الإنسان.
وفي وقت لاحق، DeepMind انتاج المزيد من وكيل AlphaStar (وكيل) على أساس مختلف اللاعبين وشوكة بيانات اللعبة، بحيث اضغط على وضع "ألفا دوري" دوري باستخدام أساليب مختلفة، واحدا تلو الآخر ضد بعضها البعض. كل لعبة وسوف يكون التكرار جديدة من المعلومات الذكاء الاصطناعي.
وأخيرا، DeepMind هو اختيار خمسة من وكيل لا يمكن بسهولة أن هزم من قبل لاعبين الإنسان واللعبة في الدوري "ألفا دوري".
اختر عاصفة ثلجية قوية في "ستار كرافت 2" كمشروع بحثي، فمن يتوهم DeepMind إلى اللعبة كلا الفريقين لديهم مستوى عال من صعوبة المنافسة، في حين أن لعبة السكان واسع، أكثر من 2.4 مليون لاعب لعبة يمكن أن توفر الكثير من البيانات اللعب.
ليس فقط من أجل المتعة، في العالم الحقيقي، على أساس كميات كبيرة من البيانات البحثية التنبؤ المعقد في لعبة الذكاء الاصطناعي على أساس الذكاء الاصطناعي هو الأكثر تحديا أساسيا. حيث المتغيرات تشارك معقد أكثر بكثير من ستار كرافت، وجه العديد من المواقف غير المتوقعة التي يصعب التنبؤ بها، يجب أن الذكاء الاصطناعي جعل كل من الاستراتيجية الصحيحة، ولكن أيضا صقل المضادة وفقا للحالة الفعلية.
في النهاية، ونحن نتطلع إلى كما أصدر إشعار آخر بث "الحرب".
كما أصدر الألعاب الفنلندية عشيرة سينعقد تعميما، قائلا WCS ستار كرافت 2 لاعبين Serral وبطولة العالم في فنلندا في ستاركرافت 2 AI وضع على الحرب بين الانسان والآلة، المقرر إجراؤها في 15 فبراير.
الموقع الرسمي DeepMind: المصدر - سؤال
