A.I. Dowiedz się, jak rywalizować z zawodowcami eSports w grach bardzo złożonych

Sztuczna inteligencja już od lat zanurza się w ludziach w doskonałych grach planszowych, takich jak Chess and Go. W rzeczywistości era doskonalenia umiejętności rozwiązywania problemów A.I. przy użyciu tych gier mogła w końcu się skończyć, a do kontynuowania przesuwania limitów A.I. potrzebne są znacznie bardziej skomplikowane gry. W 2018 r. Poczyniono znaczne postępy w tym zakresie.

Najbardziej znanym komputerem eSportowym był „Open AI Five”, zespół botów, które absolutnie grają w gry strategiczne, Dota 2. Założeni przez Elona Muska i Sama Altmana non-profit szkolili swoje A.I. zespół marzeń na równowartość 180 lat gier Dota 2, wykorzystujących 128 000 rdzeni procesorów i 256 procesorów graficznych. Spowodowało to powstanie drużyny botów, które utrzymywały się przeciwko najlepszym, ludzkim graczom, ale nie udało im się wygrać.

Dota 2 to gra zwana „wieloosobową areną bitew online”, w której biorą udział dwie drużyny składające się z pięciu graczy, z których każda próbuje zniszczyć bazę domową drugiej osoby. Gry mogą trwać od 15 minut do godziny i są wygrywane z mieszanką umiejętności technicznych, wyczucia tego, co robi przeciwnik, i decydującego podejmowania decyzji. Fakt, że Open AI Five może uprzejmy zrób to wszystko w pewnym stopniu jest przełomem.

To jest # 12 na liście 20 sposobów na odwrotność A.I. Został bardziej człowiekiem w 2018 roku.

Istnieją pewne zastrzeżenia: Aby szkolić boty, OpenAi przygasł Dota 2 Zasady, ograniczając listę dostępnych postaci i usuwając niektóre szczegóły gry. Jednak boty powoli stają się zdolne do coraz bardziej złożonych strategii iw ciągu zaledwie kilku miesięcy.

Naukowcy z sztucznej inteligencji używają gier do szkolenia A.I. ponieważ same gry działają jako surogat dla coraz bardziej skomplikowanych form rozwiązywania problemów i podejmowania decyzji. Gry takie jak szachy i Go są również atrakcyjne, ponieważ są to elegancko skomplikowane, ale także „doskonałe informacje” gry, w których wszystkie istotne informacje o kawałkach i ruchach gracza są widoczne dla przeciwnika.

2018 udowodnił, że komputery są w rzeczywistości zbyt łatwo opanowane przez gry komputerowe, i że aby kontynuować udoskonalanie A.I., naukowcy będą musieli sięgnąć po znacznie lepsze gry.