(Schneesturm) Videospiele wurden von Menschen für Menschen erfunden. Aber das bedeutet nicht unbedingt, dass wir die Besten sind, wenn es darum geht, sie zu spielen.
In einer neuen Errungenschaft, die zeigt, wie weit künstliche Intelligenz (KI) Fortschritte gemacht hat, haben Wissenschaftler einen Lernalgorithmus entwickelt, der es in die oberste Ebene des E-Sport-Giganten schaffte StarCraft II , Großmeister-Level erreichen.
Laut den Forschern, die die KI namens AlphaStar entwickelt haben, bedeutet der Erfolg, die Großmeisterliga zu erreichen, dass man zu den besten 0,2 Prozent gehört StarCraft II Spieler.
Mit anderen Worten: AlphaStar konkurriert in diesem Multiplayer-Echtzeit-Strategiespiel auf einem Niveau, das Millionen von Menschen besiegen könnte, die tollkühn genug sind, es anzunehmen.
In den letzten Jahren haben wir gesehen, dass KI Spiele dominiert, die traditionellere Tests menschlicher Fähigkeiten darstellen und die Strategien von beherrschen Schach , Poker , Und Gehen .
Für David Silver, leitender Forschungswissenschaftler beim KI-Unternehmen DeepMind in Großbritannien, haben uns solche Meilensteine – viele davon hat DeepMind als Pionier hervorgebracht – zu diesem unvermeidlichen Moment geführt: einem Spiel, das noch größere Probleme mit sich bringt als die alten Spiele, die den menschlichen Geist herausgefordert haben seit Jahrhunderten.
„Seit Computer Go, Schach und Poker geknackt haben, ist StarCraft einhellig zur nächsten großen Herausforderung geworden“, sagt Silver.
„Die Komplexität des Spiels ist viel größer als die von Schach, da die Spieler Hunderte von Einheiten kontrollieren; komplexer als Go, da es für jeden Zug 1.026 mögliche Optionen gibt; und Spieler haben weniger Informationen über ihre Gegner als beim Poker.“
Fügen Sie alles zusammen und meistern Sie die komplexen Echtzeitschlachten von Sternen Schiff scheint für eine Maschine fast unmöglich zu sein. Wie haben sie das gemacht?
In einem neuen Papier, das diese Woche veröffentlicht wurde , beschreibt das DeepMind-Team, wie sie einen Multi-Agenten-Lernalgorithmus zur Verstärkung des Lernens entwickelt haben, der sich durch Selbstspiel trainiert hat, einschließlich des Spielens gegen sich selbst und des Spielens mit Menschen, und dabei lernte, erfolgreiche Strategien und auch wirksame Gegenstrategien nachzuahmen.
Das Forschungsteam war Ich arbeite seit Jahren an diesem Ziel . Eine frühere Version des Systems sorgte bereits im Januar für Schlagzeilen als es anfing, menschliche Profis zu schlagen .
„Ich werde nie die Aufregung und Emotion vergessen, die wir alle empfanden, als AlphaStar anfing, echte Pflichtspiele zu bestreiten“, sagt Dario „TLO“ Wünsch, einer der Spitzenmenschen StarCraft II Spieler, die vom Algorithmus geschlagen wurden.
„Das System ist sehr geschickt darin, seine strategische Position einzuschätzen und weiß genau, wann es mit seinem Gegner in Kontakt treten oder sich von ihm lösen muss.“
Der neueste Algorithmus geht sogar noch weiter als diese vorläufige Inkarnation und spielt nun effektiv unter künstlichen Einschränkungen, die darauf ausgelegt sind, das Gameplay so realistisch wie möglich zu simulieren, wie es ein Mensch erlebt (z. B. das Beobachten des Spiels aus der Ferne, durch eine Kamera und das Spüren der Verzögerung des Netzwerks). Latenz).
Trotz all der Einschränkungen, die einem Menschen auferlegt wurden, erreichte AlphaStar im realen Online-Wettbewerbsspiel immer noch das Grandmaster-Niveau, was nicht nur eine Weltneuheit darstellt, sondern möglicherweise auch den Untergang dieser Art von Gaming-Herausforderungen darstellt, wenn man bedenkt, was die Errungenschaft jetzt möglich machen könnte.
'Wie Sternen Schiff „Realweltbereiche wie persönliche Assistenten, selbstfahrende Autos oder Robotik erfordern Echtzeitentscheidungen über kombinatorische oder strukturierte Aktionsräume bei unvollständig beobachteten Informationen“, die Autoren schreiben .
„Der Erfolg von AlphaStar in StarCraft II schlägt vor, dass es universell einsetzbar ist maschinelles Lernen „Algorithmen können einen erheblichen Einfluss auf komplexe Probleme der realen Welt haben.“
Über die Ergebnisse wird berichtet Natur .