Sztuczna inteligencja Google DeepMind stała się najlepszym „graczem” StarCraft 2 na świecie

Platformy sztucznej inteligencji DeepMind stały się w ciągu ostatnich kilku lat sławne na całym świecie dzięki doskonałemu opanowaniu złożonych, „wykorzystujących mózg” gier, takich jak szachy, shogi i Go. Z biegiem czasu stopniowo „ewoluowały”, pokonując naszych graczy z krwi i kości zaawansowanymi technikami uczenia maszynowego.

Na początku tego roku firma DeepMind wprowadziła nową wersję modelu sztucznej inteligencji zbudowanego specjalnie na potrzeby gry strategicznej czasu rzeczywistego StarCraft 2 o nazwie AlphaStar. AlphaStar również bardzo dobrze odziedziczyła tradycję swoich seniorów, co zawstydza ludzi swoimi miażdżącymi zwycięstwami nad wieloma obecnie czołowymi graczami w StarCraft 2 na świecie.

Po prawie 10 miesiącach „kultywacji” AlphaStar stała się dosłownie najlepszym „graczem” StarCraft 2 na świecie! Mówiąc dokładniej, w środę, 30 października, firma DeepMind opublikowała w czasopiśmie Nature nowe badanie na temat AlphaStar, szczegółowo opisując, jak daleko zaszedł ten model sztucznej inteligencji w świecie StarCraft 2. i z przykrością informuje społeczność graczy StarCraft 2, że AlphaStar ma obecnie uzyskał ocenę Arcymistrza, co oznacza, że ​​ten model sztucznej inteligencji może pokonać 99,8% wszystkich graczy StarCraft 2 na całym świecie.

Pytanie brzmi: dlaczego badacze budują modele sztucznej inteligencji dla niszowej gry wideo i czego ten model sztucznej inteligencji może nas nauczyć na temat sztucznej inteligencji i technologii uczenia maszynowego.

Jeśli nie wiesz, StarCraft 2 to gra strategiczna czasu rzeczywistego, w której gracze kontrolują jedną z trzech drużyn (lub „ras”, w żargonie gier). Każda rasa posiada unikalne atrybuty, a gracz musi kontrolować armię składającą się z setek jednostek na dużej mapie. Zarządzając zasobami w celu budowy jednostek wojskowych, gracze będą musieli jednocześnie atakować wrogów i bronić swojej bazy. Dzięki takiej rozgrywce istnieje niezliczona ilość taktyk i strategii, od prostych po złożone, które gracze mogą zastosować, a ostatecznym celem jest wygrana.

Złożoność i głębia gry sprawiają, że jest ona poważnym wyzwaniem dla sztucznej inteligencji. W przeciwieństwie do szachów czy Go, w świecie StarCrafta II gracze nie mogą zobaczyć, co robią ich przeciwnicy. Dodatkowo, choć szachy czy Go pozwalają zatrzymać się i zastanowić nad strategią, StarCraft II to tytuł rozgrywany w czasie rzeczywistym, więc gdy gra się rozpocznie, liczy się tylko zwycięstwo lub porażka. Zegar można zatrzymać.

DeepMind poddał AlphaStar dość prostemu programowi treningowemu. Najpierw obejrzał prawie milion powtórek najlepszych graczy, aby poznać strategie i znaleźć sposoby na ich naśladowanie. Następnie AlphaStar „konkurowała” z innym modelem sztucznej inteligencji firmy DeepMind, aby móc stwierdzić, która strategia przyniosła najbardziej optymalne wyniki w technice zwanej „uczeniem się przez wzmacnianie” (uczenie się przez wzmacnianie). Proces ten szkoli sztuczną inteligencję, pokazując jej, że wygrana jest „dobra”, a przegrana jest „zła”.

W rzeczywistości AlphaStar ma również pewną przewagę nad ludźmi. Na przykład w przypadku normalnej osoby istnieje wiele obiektywnych czynników, które mogą ograniczać zdolność mózgu do myślenia i szybkość reakcji w każdej sytuacji. Aby być uczciwym, zespół DeepMind celowo utrudniał pracę AlphaStar, opóźniając czas obliczeń, opóźnienia i ograniczając liczbę czynności, które mógł wykonać na minutę. Jednak AlphaStar nadal wie, jak przezwyciężyć wszystko i osiągać doskonałe wyniki.

„Rozgrywka w AlphaStar zrobiła na mnie ogromne wrażenie” – stwierdził w oświadczeniu Dario „TLO” Wünsch, niemiecki ekspert ds. StarCrafta II. „System bardzo sprawnie ocenia swoją pozycję strategiczną i dokładnie wie, kiedy zaatakować, a kiedy puścić przeciwnika”.

Fakt, że maszyny mogą całkowicie pokonać ludzi w złożonej grze wideo, może brzmieć przerażająco jak scenariusz zagłady, w którym roboty atakują Ziemię, ale w rzeczywistości zespół DeepMind opracowuje modele sztucznej inteligencji, takie jak AlphaStar, aby ulepszyć inne systemy w świecie rzeczywistym.

Dla badaczy opanowanie złożonej gry strategicznej czasu rzeczywistego, takiej jak StarCraft II, to jeden z pierwszych kroków w kierunku stworzenia lepszej, bezpieczniejszej sztucznej inteligencji do zastosowań, które mogą zmienić ludzkość, takich jak opieka zdrowotna, pojazdy autonomiczne i robotyka.