عام

انتصار عميق آخر للعقل: بعد الشطرنج والذهاب ، غزا الذكاء الاصطناعي ستار كرافت

في نوفمبر 2017 ، أي أكثر من عام بقليلقبل ذلك ، كتبنا أن الذكاء الاصطناعي ليس قادرًا بعد على هزيمة اللاعبين المحترفين في StarCraft. ولكن أقل من عام ، حيث تم اتخاذ هذا الحاجز. في الشهر الماضي في لندن ، وضع فريق من القسم الإنجليزي لدراسة الذكاء الاصطناعي DeepMind بهدوء حجر الزاوية الجديد في مواجهة الناس وأجهزة الكمبيوتر. في يوم الخميس ، كشفت هذا الإنجاز في بث مدته ثلاث ساعات على موقع يوتيوب ، حيث قاتل الناس والروبوتات من أجل الحياة والموت.

هزم DeepMind الناس في StarCraft

وأظهر البث DeepMind أن الروبوت لها معالذكاء الاصطناعي AlphaStar يتفوق على لاعب محترف في استراتيجية الوقت الحقيقي المعقدة (RTS) StarCraft II. بطل البشرية ، جرزيغورز كومينتس البالغ من العمر 25 عامًا من بولندا ، حلقت النتيجة 5: 0. يبدو أن برنامج تعلم الآلة قد اكتشف استراتيجيات غير معروفة للمحترفين الذين يتنافسون على ملايين الجوائز التي يتم تقديمها سنويًا في واحدة من أكثر الألعاب ربحية لعالم الرياضة الإلكترونية.

</ p>

وقال كومينس ، وهو لاعب مشهور معروف تحت اسم "مانا": "لم يكن الأمر مثل أي لعبة ستار كرافت".

إن DeepMind الفذ هو الأصعب منذ فترة طويلةسلسلة المسابقات التي فرضتها أجهزة الكمبيوتر على أفضل ما في العالم من الناس في الألعاب والتي فازوا فيها. سقطت لعبة الداما في عام 1994 ، لعبة الشطرنج في عام 1997 ، في عام 2016 غزا AlphaGo لعبة الذهاب. روبوت StarCraft هو أقوى لاعب في عالم الذكاء الاصطناعي ؛ ووصوله كان ينتظر.

ظهر AlphaStar قبل حوالي ست سنوات فيتاريخ آلة التعلم. على الرغم من أن فوز AlphaGo في 2016 كان ساحقًا - اعتقد الخبراء أن هذه اللحظة ستأتي بعد عشر سنوات على الأقل - يبدو أن فوز AlphaStar قد وصل إلى حد ما في الموعد المحدد. من الواضح الآن أنه مع وجود ما يكفي من البيانات وقوة الحوسبة ، يمكن للتعلم الآلي التعامل مع المشكلات المعقدة ولكن المحددة.

مارك ريدل ، أستاذ مشارك ، معهد التكنولوجياجورجيا ، وجدت أخبار الخميس مثيرة ، ولكن ليس رائع. لقد وصلنا بالفعل إلى هذه النقطة ، لذلك كانت مسألة وقت فقط. إلى حد ما ، كان الأمر مملًا لكسب الناس في الألعاب ".

ألعاب الفيديو مثل StarCraft أصعب رياضيا ،من الشطرنج أو الذهاب. عدد المواقف الفعلية على لوحة البداية هو واحد مع 170 أصفار ، ومكافئ StarCraft هو 1 مع 270 أصفار ، وليس أقل. يتطلب إنشاء الوحدات العسكرية وإدارتها في StarCraft من اللاعبين تحديد العديد من الإجراءات الأخرى وتنفيذها ، فضلاً عن اتخاذ قرار دون التمكن من رؤية كل خطوة من خطوات الخصم.

وقد تغلب DeepMind هذه الحواجز شديدة الانحدار معرقائق TPU القوية التي اخترعها Google لزيادة قوة تعلم الآلة. قامت الشركة بتكييف الخوارزميات المصممة لمعالجة النصوص بحيث تتولى مهمة تحديد الإجراءات في ساحة المعركة التي تؤدي إلى النصر. درس AlphaStar في ستار كرافت على سجلات نصف مليون لعبة بين الناس ، ثم لعب مع تحسين الحيوانات المستنسخة لنفسه باستمرار في رابطة افتراضية ، والتي تمثل نوعًا من التطور الرقمي. أفضل برامج الروبوت التي ظهرت في هذه اللعبة المتراكمة هي ما يعادل 200 عام من اللعب.

AlphaStar ، الذي هزم مانا ، أبعد ما يكون عنانطلق. في الوقت الحالي ، يمكن للروبوت لعب واحد من السباقات الثلاثة المتوفرة في StarCraft. بالإضافة إلى تجربة اللعبة الطويلة غير الإنسانية ، ينظر DeepMind أيضًا إلى هذه اللعبة بطريقة مختلفة. يرى كل ما يحدث في اللعبة في نفس الوقت ، في حين أن مانا كانت بحاجة للتنقل في جميع أنحاء الخريطة لمعرفة ما كان يحدث. تمتلك AlphaStar أيضًا دقة أعلى في التحكم في الوحدات واستهدافها مقارنة بشخص يمتلك فأرة كمبيوتر ، على الرغم من أن وقت رد فعل جهاز الكمبيوتر أقل من زمن لاعب الألعاب المحترف.

على الرغم من هذه العيوب ، ريدل وغيرهم من الخبراءرحب تماما بعمل DeepMind. يقول جي تان ، معهد أبحاث الذكاء الاصطناعى المستقل في OpenAI ، الذي كان يعمل على الروبوتات التي تلعب لعبة Dota 2 ، اللعبة الأكثر ربحًا في العالم للرياضات الإلكترونية: "لقد كان مؤثرًا للغاية". يمكن أن يكون لهذه الأعمال المثيرة لألعاب الفيديو آثار جانبية مفيدة. لقد تم تكييف الخوارزميات والرمز التي استخدمها OpenAI لإتقان Dota العام الماضي مع نجاح متفاوت لجعل أيدي الروبوتات أكثر مرونة.

ومع ذلك ، يوضح AlphaStar القيديقول جوليان توجيليوس ، الأستاذ بجامعة نيويورك ومؤلف كتاب حديث عن الألعاب والذكاء الاصطناعي ، إن أنظمة التعليم الآلي الحديثة والمتخصصة للغاية. على عكس خصمه البشري ، لا يمكن لبطل DeepMind الجديد أن يلعب بكامل قوته على بطاقات ألعاب مختلفة أو لسباق أجنبي مختلف في لعبة دون تدريب إضافي موسع. كما أنه لا يستطيع لعب لعبة الداما أو الشطرنج أو إصدارات StarCraft السابقة.

هذا عدم القدرة على مواجهة حتى مع الصغيرةتمثل المفاجآت مشكلة للعديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتوقعة ، مثل السيارات ذاتية الحكم أو برامج الروبوت القابلة للتكيف ، والتي يطلق عليها الباحثون الذكاء الاصطناعي العام (AGI). يمكن أن تكون المعركة الأكثر أهمية بين الإنسان والآلة نوعًا من ألعاب العشاري ، مع ألعاب الطاولة وألعاب الفيديو والنهائي في الأبراج المحصنة والتنين.

قيود متخصصة للغايةبدا الذكاء الاصطناعي واضحًا عندما لعبت MaNa لعبة مثالية ضد AlphaStar ، والتي كانت تقتصر على عرض البطاقة حسب نوع الشخص ، مربع واحد في المرة الواحدة. أظهرت بيانات DeepMind أنها جيدة مثل تلك التي فازت على MNA في خمس مباريات.

قام بوت جديد بسرعة بتجميع جيش قوي بما فيه الكفاية ،لسحق منافسه البشري ، ولكن مانا استخدمت مناورات ذكية وهزيمة الخبرات لصد قوات منظمة العفو الدولية. أعطاه التأخير الوقت لجمع قواته الخاصة والفوز.

للعثور على المزيد من الأخبار المثيرة للاهتمام ، اقرأ لنا في Zen.