Magic: The Gathering — самая сложная для разжевывания игра даже с моделями ИИ

Возможно, вы не знаете, но видеоигры в целом создают идеальную среду обучения и обучения для разработчиков, чтобы тренировать свои модели машинного обучения, это само собой разумеется. Их много, но проблема в том, какие современные игры могут создать идеальную среду для обучения самые мощные модели ИИ?

Говоря о знаменитых системах искусственного интеллекта, обладающих поразительной мощью, многие сразу же вспоминают «монстра» AlphaGo от DeepMind или «непревзойденную» игровую машину для геймеров Dota 2 под названием OpenAI. Однако на самом деле трон будет принадлежать только той модели ИИ, которая сможет бегло «играть» в игру Magic: The Gathering — самую сложную игру для ИИ, которую когда-либо создавали люди!

• Искусственный интеллект OpenAI победил команду действующего чемпиона мира по Dota 2

Исследовательская группа с участием трёх известных учёных во главе с независимым исследователем Алексом Черчиллем недавно анонсировала исследовательский проект, связанный с предварительным архивом, использованным разработчиком игры.arXiv использовал его для создания Magic: The Gathering, файтинг-карточной игры, которая возможно, самая сложная из когда-либо созданных компьютерных игр в реальном мире. Затем исследовательская группа создала «машину» под названием «Машина Тьюринга» из карт Magic: The Gathering, чтобы победить в этой игре.

Если немного рассказать об игровом процессе Magic: The Gathering, то в эту игру могут играть 2 и более игроков по разным правилам, самым популярным из которых является использование колоды из более чем 60 карт, в которой не должно быть более 4 одинаковых карт. (кроме карточек с атрибутами земли). В каждой игре будет битва между волшебниками, известными как «planeswalker-ы». В нем planeswalker-ы должны использовать магию, артефакты, а также существ, изображенных на специальных картах Magic, чтобы победить своих противников.

• Модель искусственного интеллекта MIT может самостоятельно фиксировать отношения между объектами с минимальными обучающими данными.

Возвращаясь к машине Тьюринга, эта машина по сути представляет собой устройство с гибкими вычислительными возможностями. Другими словами, машина Тьюринга — это метод, позволяющий использовать типы классической математики, используемые для выполнения сложных вычислений. В случае с Magic: The Gathering исследователи, похоже, адаптировали и построили этот движок на основе ранее завершенной работы Алекса Черчилля. Суть этой карточной машины Тьюринга заключается в том, что с помощью определенных настроек можно назначить ей выполнять функцию по правилам в игре, аналогично компьютеру ПК с номерами 1 и 0.

Создание машины Тьюринга на основе карт Magic на самом деле является разумной стратегией, обеспечивающей при этом соблюдение правил игры.

«Хотя существуют практические трудности, связанные с точной настройкой необходимого состояния доски, например, нехватка места на доске, достаточно настойчивый игрок вполне может настроить и реализовать эту конструкцию в реальном турнире», сказали исследователи.

В таблице ниже показана возможная колода из 60 карт, которая могла бы обеспечить следующую конструкцию машины Тьюринга:

• Исследователи Google позволили ИИ играть в игры, чтобы улучшить обучение с подкреплением

Однако эта конкретная установка приводит к потенциальному (в масштабе) «неприемлемому» результату. То есть его нельзя посчитать правильно:

Помимо того, что оптимальная стратегия игры в Magic не поддается вычислению, это также показывает, что оценить детерминированные последствия прошлых ходов в Magic непросто. Сложность оптимальной стратегической игры остается открытым вопросом, как и многие другие вычислительные аспекты Magic.

Хотя очевидно, что не каждая игра в Magic: The Gathering приводит к непредсказуемому результату, реальность такова, что это по-прежнему единственная игра в реальном мире, способная существовать в рамках правил.

Так что же это значит для области теории игр и искусственного интеллекта? Выводы исследователей таковы:

«Magic: The Gathering совершенно не соответствует предположениям, которые обычно делают ученые-компьютерщики при моделировании игр. Мы утверждаем, что создание чистой игровой модели ИИ. Освоение Magic: The Gathering — непростая задача. Однако, с другой стороны, сложности также оставят после себя источник значимых данных для будущих исследований».

• Эксперт McAfee объясняет, как дипфейк и искусственный интеллект преодолевают стены кибербезопасности

В конце концов, как можно запрограммировать модель ИИ для решения задачи, если нет возможности точно рассчитать оптимальную стратегию? Magic: The Gathering может дать ответ.