Геймеры в Европе были приглашены на бот, разработанный ведущими исследователями в мире искусственный интеллект.
Но это еще не все: игроки не будут знать, когда они были настроены против него.
Тесты проводятся по DeepMind, лондонской компании А. И., который ранее создал программу, которая победила лучших игроков в мире идти.
В этом случае проблема состоит в научно-фантастической игры Старкрафт второй на.
Это рассматривается как более сложная задача, поскольку игроки могут получить только частичное представление о том, что их противник делает, в отличие от китайской настольной игры ходить, где все части находятся на шоу.
Кроме того, оба Старкрафта игроки перемещают свои войска почти одновременно, а не по очереди.
DeepMind — которая принадлежит материнской компании Гугл по алфавиту — говорит, что его AlphaStar бот анонимно играет, так как чтобы получить как можно ближе к нормальному, насколько это возможно ситуацию матча. Проблема в том, что если бы люди знали точно, что они играли против компьютера, они могут играть по-разному.
Но геймерам будет только лицо алгоритм-контролируемой системы, если они выбрали сначала, чтобы быть частью эксперимента.
Есть риск, что если они проиграют, то их рейтинг игроков (КМС) результат будет страдать, снижая их рейтинг против других игроков и влияющих на их вероятность быть повышен до высших лиг.
Один из ведущих игроков в Великобритании сказал, что есть большой интерес среди сообщества Старкрафт как AlphaStar будет выполнять.
«Это игра, скрытой информации и принятия решений с очень ограниченным знанием», — пояснил раза СЕХА, из Кента.
«Люди очень любопытно посмотреть, сможет ли DeepMind будет изобретать и придумывать новые стратегические мысли.
«Это было бы действительно большим достижением, но я не думаю, что многие люди ждут, чтобы это произошло.»
- Deepmind соучредитель лондонских подростков дает лучшие советы
- Обучения опасается военного Великобритания, роботы, войны с видеоиграми
- Человека разделается ИИ-ботами в Старкрафт видео игры
Однако предшественники AlphaStar так придумали креативные стратегии в играх шахматы, го и сеги, которые, в свою очередь, под влиянием некоторых из лучших игроков, чтобы изменить свою собственную тактику.
Обучение с подкреплением
Это не первый раз, Ай исследователи стремятся продвигать поле через видеоигры.
В прошлом году в Сан-Франциско OpenAI сообщили о прорыве, когда он фактически создал «любопытный» агент для достижения высоких результатов в Месть Монтесумы.
Ряд машинного обучения эксперименты были проведены в Майнкрафт, спасибо корпорация Microsoft разрабатывает специальную версию своего блок-здание название.
И сама DeepMind получил известность благодаря разработке агентов, которые сами учили как играть десятки игр Атари, в том числе секционных и космических захватчиков. Совсем недавно он создал программное обеспечение, которое играет бок о бок с одноклубниками в игроки сражаются.
Эти готовые виртуальные среды предоставляют возможность осуществлять процесс обучения с подкреплением. Это предполагает агенты открывают пути для выполнения лучше себя через процесс проб и ошибок, получая «вознаграждение» за успех, а не говорят, что делать.
В случаях некоторых, агентов учат сами с нуля. Но в AlphaStar случае, он впервые обучается подражать человека играть, ссылаясь на прошлые матчи, прежде чем быть развязана с другими версиями себя для дальнейшего повышения производительности.
Инвалид ИИ
Прогресс AlphaStar не обошлось без споров.
Некоторые игроки посчитали, что это было несправедливое преимущество в предыдущих матчах, потому что он мог смотреть на всю игру по карте сразу, принимая более подробно, чем человека.
«Как человека, одна из самых трудных частей игры является многозадачность», — пояснил господин «СЕХА».
«Это действительно трудно разделить ваше внимание между двумя пунктами.
«Так, ИИ имеет решающее преимущество, когда он может видеть везде и сразу, поскольку это позволяет ему защищаться и атаковать почти одновременно, а человека нужно выбирать, что лучше делать одно или другое.»
Для решения этой, агент был переделаны, чтобы использовать карту в игре больше похоже на человека. Увеличьте масштаб Теперь до раздела, чтобы определить действие, и может двигаться только подразделений на местах в поле зрения.
DeepMind также снижает количество действий AlphaStar можете взять за минуту решать другие критики.
Но г-н СЕХА, сказал, что есть еще неотвеченные вопросы.
«Если он может очень быстро переключаться с одной камеры на другую камеру, намного быстрее, чем человек мог бы, то до сих пор бы немного несправедливо», — сказал он.
«Вот это будет действительно интересно посмотреть, какие шаги они предприняли, чтобы выровнять игровое поле, потому что в прошлый раз сообщество чувствовал, что это было немного слишком много в пользу искусственного интеллекта».
