De AI van Google DeepMind werd de beste StarCraft 2-gamer ter wereld

De kunstmatige-intelligentieplatforms van DeepMind zijn de afgelopen jaren over de hele wereld beroemd geworden dankzij hun uitstekende beheersing van complexe, ‘hersenintensieve’ spellen zoals schaken, shogi en Go. In de loop van de tijd ‘evolueerden ze geleidelijk’, waarbij ze onze gamers van vlees en bloed versloegen met geavanceerde machine learning-technieken.

Eerder dit jaar werd door DeepMind een nieuwe versie geïntroduceerd van een AI-model dat speciaal is gebouwd voor het realtime strategiespel StarCraft 2, genaamd AlphaStar. AlphaStar heeft ook de traditie van zijn senioren zeer goed geërfd, wat mensen te schande maakt met zijn overweldigende overwinningen op veel van 's werelds beste StarCraft 2-spelers op dit moment.

Na bijna 10 maanden "cultiveren" is AlphaStar nu letterlijk de beste StarCraft 2 "gamer" ter wereld geworden! Meer specifiek publiceerde DeepMind op woensdag 30 oktober een nieuwe studie over AlphaStar in het tijdschrift Nature, waarin gedetailleerd wordt beschreven hoe ver dit AI-model is gekomen in de wereld van StarCraft 2. , en betreurt het de StarCraft 2-gaminggemeenschap te moeten informeren dat AlphaStar nu heeft de Grandmaster-beoordeling gekregen, wat betekent dat dit AI-model 99,8% van alle StarCraft 2-gamers wereldwijd kan verslaan.

De vraag hier is waarom onderzoekers AI-modellen bouwen voor een niche-videogame, en wat dit AI-model ons kan leren over kunstmatige intelligentie en machine learning-technologie.

Als je het niet weet: StarCraft 2 is een real-time strategiespel waarin spelers een van de drie teams besturen (of "races", in speltaal). Elk ras beschikt over unieke eigenschappen en de speler moet een leger van honderden eenheden besturen op een grote kaart. Terwijl ze middelen beheren om militaire eenheden te bouwen, moeten spelers tegelijkertijd vijanden aanvallen en hun basis verdedigen. Met een dergelijke gameplay zijn er talloze tactieken en strategieën, van eenvoudig tot complex, die spelers kunnen toepassen met als uiteindelijk doel winnen.

De complexiteit en diepgang van het spel maken het tot een aanzienlijke uitdaging voor AI. Anders dan bij schaken of Go kunnen spelers in de wereld van StarCraft II niet zien wat hun tegenstanders doen. Bovendien, terwijl je met schaken of Go kunt pauzeren en nadenken over de strategie, is StarCraft II een "real-time" titel, dus zodra het spel begint, is alleen de overwinning of de nederlaag van belang.

DeepMind liet AlphaStar een vrij eenvoudig trainingsregime doorlopen. Ten eerste bekeek het bijna een miljoen herhalingen van topspelers om strategieën te leren en manieren te vinden om deze te imiteren. AlphaStar werd vervolgens ‘geconcurreerd’ met een ander AI-model van DeepMind zodat het kon concluderen welke strategie de meest optimale resultaten opleverde in een techniek genaamd ‘reinforcement learning’ (reinforcement learning). Dit proces traint de AI door hem te laten zien dat winnen ‘goed’ is en verliezen ‘slecht’.

In feite heeft AlphaStar ook enkele voordelen ten opzichte van mensen. Voor een normaal persoon zijn er bijvoorbeeld veel objectieve factoren die het denkvermogen en de reactiesnelheid van de hersenen in elke situatie kunnen beperken. Om eerlijk te zijn heeft het DeepMind-team AlphaStar opzettelijk gehinderd, waardoor de rekentijd en de latentie werden vertraagd en het aantal acties dat het per minuut kon uitvoeren werd beperkt. AlphaStar weet echter nog steeds alles te overwinnen en uitstekend te presteren.

"Ik vond de gameplay van AlphaStar buitengewoon indrukwekkend", zei Dario "TLO" Wünsch, een Duitse StarCraft II-expert, in een verklaring. "Het systeem is zeer bedreven in het inschatten van zijn strategische positie en weet precies wanneer het de tegenstander moet aanvallen of loslaten."

Het feit dat machines mensen volledig kunnen verslaan in een complexe videogame klinkt misschien eng als een doemscenario waarin robots de aarde binnenvallen, maar in werkelijkheid ontwikkelt het DeepMind-team AI-modellen zoals AlphaStar om andere systemen uit de echte wereld te verbeteren.

Voor onderzoekers is het beheersen van een complex real-time strategiespel als StarCraft II een van de eerste stappen op weg naar het creëren van betere, veiligere AI voor toepassingen die de mensheid kunnen veranderen, zoals de gezondheidszorg, autonome voertuigen en robotica.