أصبح الذكاء الاصطناعي الخاص بشركة Google DeepMind أفضل لاعب في لعبة StarCraft 2 في العالم

أصبحت منصات الذكاء الاصطناعي التابعة لشركة DeepMind مشهورة في جميع أنحاء العالم في السنوات القليلة الماضية بفضل إتقانها الممتاز للألعاب المعقدة "المكثفة للدماغ" مثل الشطرنج والشوغي والغو. بمرور الوقت، "تطورت" تدريجيًا، وهزمت لاعبينا من لحم ودم بتقنيات التعلم الآلي المتقدمة.

في وقت سابق من هذا العام، قدمت DeepMind نسخة جديدة من نموذج الذكاء الاصطناعي المصمم خصيصًا للعبة الإستراتيجية في الوقت الفعلي StarCraft 2 والتي تسمى AlphaStar. لقد ورثت AlphaStar أيضًا تقليد كبارها بشكل جيد للغاية، مما يجعل الناس يشعرون بالخجل من انتصاراتها الساحقة على العديد من أفضل لاعبي StarCraft 2 في العالم في الوقت الحالي.

بعد ما يقرب من 10 أشهر من "التنمية"، أصبح AlphaStar الآن حرفيًا أفضل "لاعب" StarCraft 2 في العالم! وبشكل أكثر تحديدًا، نشرت DeepMind يوم الأربعاء 30 أكتوبر دراسة جديدة حول AlphaStar في مجلة Nature، توضح بالتفصيل إلى أي مدى وصل نموذج الذكاء الاصطناعي هذا في عالم StarCraft 2. وتأسف لإبلاغ مجتمع ألعاب StarCraft 2 بأن AlphaStar قد وصلت الآن حصل على تصنيف Grandmaster، مما يعني أن نموذج الذكاء الاصطناعي هذا يمكنه هزيمة 99.8% من جميع لاعبي StarCraft 2 حول العالم.

والسؤال هنا هو لماذا يقوم الباحثون ببناء نماذج الذكاء الاصطناعي للعبة فيديو متخصصة، وما الذي يمكن أن يعلمنا إياه نموذج الذكاء الاصطناعي هذا عن الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا التعلم الآلي.

إذا كنت لا تعرف، فإن StarCraft 2 هي لعبة إستراتيجية في الوقت الفعلي حيث يتحكم اللاعبون في واحد من ثلاثة فرق (أو "السباقات"، بلغة اللعبة). يمتلك كل سباق سمات فريدة ويجب على اللاعب التحكم في جيش مكون من مئات الوحدات على خريطة كبيرة. أثناء إدارة الموارد لبناء وحدات عسكرية، سيتعين على اللاعبين مهاجمة الأعداء والدفاع عن قاعدتهم في نفس الوقت. مع طريقة اللعب هذه، هناك عدد لا يحصى من التكتيكات والاستراتيجيات من البسيطة إلى المعقدة التي يمكن للاعبين تطبيقها لتحقيق الهدف النهائي وهو الفوز.

إن تعقيد اللعبة وعمقها يجعلها تحديًا كبيرًا للذكاء الاصطناعي. على عكس لعبة الشطرنج أو Go، في عالم StarCraft II، لا يستطيع اللاعبون رؤية ما يفعله خصومهم. بالإضافة إلى ذلك، في حين أن لعبة الشطرنج أو Go تسمح لك بالتوقف والتفكير في الإستراتيجية - فإن StarCraft II هي عنوان "في الوقت الفعلي"، لذلك بمجرد بدء اللعبة، لا يهم سوى النصر أو الهزيمة. ويمكن إيقاف الساعة.

قامت شركة DeepMind بإخضاع AlphaStar لنظام تدريب بسيط إلى حد ما. أولاً، شاهدت ما يقرب من مليون إعادة تشغيل لكبار اللاعبين لتعلم الاستراتيجيات وإيجاد طرق لتقليدهم. تم بعد ذلك "تنافس" AlphaStar مع نموذج ذكاء اصطناعي آخر من DeepMind حتى يتمكن من استنتاج الإستراتيجية التي حققت أفضل النتائج في تقنية تسمى "التعلم المعزز" (التعلم المعزز). تعمل هذه العملية على تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال إظهار أن الفوز أمر "جيد" وأن الخسارة "سيئ".

في الواقع، يتمتع AlphaStar أيضًا ببعض المزايا مقارنة بالبشر. على سبيل المثال، بالنسبة للشخص العادي، هناك العديد من العوامل الموضوعية التي يمكن أن تحد من قدرة الدماغ على التفكير وسرعة رد الفعل تجاه كل موقف. لكي نكون منصفين، قام فريق DeepMind عمدًا بإعاقة AlphaStar، مما أدى إلى تأخير وقت الحساب، وزمن الوصول، والحد من عدد الإجراءات التي يمكن أن يؤديها في الدقيقة. ومع ذلك، لا يزال AlphaStar يعرف كيفية التغلب على كل شيء وتقديم أداء ممتاز.

وقال داريو "TLO" Wünsch، خبير StarCraft II الألماني، في بيان: "لقد وجدت طريقة لعب AlphaStar مثيرة للإعجاب للغاية". "النظام ماهر جدًا في تقييم موقعه الاستراتيجي ويعرف بالضبط متى يهاجم الخصم أو يتركه."

قد تبدو حقيقة قدرة الآلات على هزيمة البشر تمامًا في لعبة فيديو معقدة مخيفة مثل سيناريو يوم القيامة حيث تغزو الروبوتات الأرض، ولكن في الواقع، يقوم فريق DeepMind بتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي مثل AlphaStar لتحسين أنظمة العالم الحقيقي الأخرى.

بالنسبة للباحثين، يعد إتقان لعبة استراتيجية معقدة في الوقت الفعلي مثل StarCraft II إحدى الخطوات الأولى نحو إنشاء ذكاء اصطناعي أفضل وأكثر أمانًا للتطبيقات التي يمكن أن تغير البشرية، مثل الرعاية الصحية والمركبات ذاتية القيادة والروبوتات.