2 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Dota 2: Чемпионы мира проиграли искусственному интеллекту

Содержание

Чемпионы мира по Dota 2 проиграли искусственному интеллекту

Искусственный интеллект уже не такой нелепый, как был ранее. С его помощью можно руководить сложными процессами, моделировать системы и даже дописывать симфонии известных композиторов. К тому же, ИИ сейчас довольно быстро обучаем, что делает слова Сары Коннор более правдоподобными.

В эту субботу команда Open AI Five сыграла два матча с действующими чемпионами мира по Dota 2 — командой OG. Об этом сообщает Информатор Tech, ссылаясь на Quartz.

Алгоритм, разработанный OpenAI, некоммерческой исследовательской группой, специализирующейся на искусственном интеллекте, обыграл профессиональную игровую команду OG на мероприятии в Сан-Франциско, выиграв первые два матча в серии из трех. Первая игра была напряженной: в ней человеческая команда продержалась более 40 минут, в то время как второй матч занял менее 20 минут, чтобы искусственный интеллект победил.

В конечном счете, цель OpenAI не в том, чтобы создавать алгоритмы, которые хороши в играх. Со-основатель Сэм Альтман сказал, что они должны создать «универсальный искусственный интеллект». Идея AGI состоит в том, что алгоритмы могут быстро изучать и выполнять множество новых задач, как это делают люди. Люди могут адаптироваться к ситуациям и приобретать навыки с невероятной скоростью, по крайней мере, относительно современного искусственного интеллекта. Напротив, алгоритму OpenAI потребовалось 10 месяцев, чтобы освоить Dota 2. За это время он имитировал 45 000 лет игрового процесса.

Сэм Альтман считает, что для того, чтобы соперничать с силой человеческого мозга, компьютеры должны будут увеличиваться в размерах, становясь такими же большими, как компьютеры прошлых лет. В некотором смысле, это уже тенденция. В дополнение к своему собственному оборудованию, OpenAI использует центры обработки данных нескольких облачных провайдеров для обучения своих алгоритмов. Победа в субботу была лишь доказательством того, что OpenAI может решить конкретную проблему, связанную с освоением Dota 2 . Теперь OpenAI должен изменить свои взгляды на то, каким будет следующий большой вызов.

Филип Вольски, исследователь искусственного интеллекта в организации, говорит, что следующая задача может быть связана с более сложными играми, такими как игры, в которых важнее общение или требуется управление более чем шестью персонажами.

Альтман говорит, что другой областью исследований, помимо того, чтобы сделать ИИ более обучаемым, может быть адаптация ИИ для хорошей работы в менее совершенных симуляторах. Видеоигры, такие как Dota 2, являются идеальными симуляторами, потому что ИИ тренируется по тому же цифровому сценарию, что и финальный тест системы. Эти познания могут использоваться для разработки лекарств от неизлечимых ранее болезней, ведь сейчас инженеры не могут смоделировать каждую потенциальную молекулярную реакцию в организме человека. Цель ученых — с помощью ИИ создать аналог человеческого организма — идеальный симулятор для тестирования лекарств.

Искусственный интеллект OpenAI обыграл почти всех живых игроков в Dota 2

На минувшей неделе, с вечера 18 апреля и до 21 апреля, некоммерческая организация OpenAI временно открыла доступ к своим ИИ-ботам, позволяя всем желающим сыграть с ними в Dota 2. Это были те самые боты, которые ранее одержали победу над командой чемпионов мира по этой игре.

Как сообщается, искусственный интеллект обыграл людей с разгромным счётом. Было сыграно 7215 матчей в режиме Competitive (против игроков-людей), в которых ИИ одерживал победы в 99,4 % случаев. В 4075 случаях победа ИИ была безоговорочной, в 3140 — люди сдались сами. И только 42 матча увенчались победой живых игроков.

При этом лишь одна команда игроков смогла победить в 10 матчах. Ещё три команды смогли одержать по 3 победы подряд. Всего же за минувшие дни было сыграно свыше 35 тысяч матчей, в них участвовала почти 31 тысяча игроков. А общая продолжительность их составила 10,7 лет. Речь идёт о матчах в режимах Competitive и Cooperative. Отметим, что во втором случае живые и кибернетические игроки находились в одной команде. Это позволило использовать сильные стороны тех и других.

При этом было заявлено, что эта демонстрация OpenAI Five была последней. В будущем OpenAI планирует и дальше развивать проекты, связанные с искусственным интеллектом, однако они будут другими. Впрочем, наработки OpenAI Five и достигнутый опыт лягут в основу этих проектов.

Также было отмечено, что сложные стратегические игры, наконец, покорились ИИ, что является важной вехой в развитии будущих ИИ-технологий. Ведь долгое время считалось, что подобные игры слишком сложны для машинного интеллекта. Впрочем, то же самое говорили о шахматах и го.

OpenAI закончила открытые матчи с 99,4% винрейтом.

С 18 по 21 апреля любой желающий мог собрать команду и сразиться с OpenAI Five. Из 7257 матчей команды людей смогли выиграть только 42.

Dota 2 представляет собой многопользовательскую игру в жанре MOBA («многопользовательская онлайновая боевая арена»), в которой сражаются две команды по пять игроков. В игре участвуют две команды по пять человек. Одна команда играет за светлую сторону (англ. The Radiant), другая — за тёмную (англ. The Dire). Конечная цель каждого матча — уничтожить вражескую «крепость» (англ. Ancient), особый объект, принадлежащий противнику, и защитить собственную крепость. Подобно Defense of the Ancients, Dota 2 использует управление с помощью мыши и клавиатуры, схожее с управлением в стратегиях в реальном времени, и вид с расстояния, имитирующий изометрическую проекцию

Каждый матч проходит на квадратной карте специального вида, где крепости обеих команд находятся в противоположных углах, а игроки рассредотачиваются по соединяющим эти крепости путям — «линиям» (англ. Lane) [. Помимо самих игроков, в игре принимают управляемые компьютером существа-«крипы» (англ. Creeps) и неподвижные строения-«башни» (англ. Towers), свои с каждой стороны; они также участвуют в сражении, атакуя вражеских героев, крипов и башни противника и тем самым помогая «своей» команде. Туман войны, покрывающий большую часть карты, не позволяет игрокам следить за передвижениями противника.

Читать еще:  Street Fighter V — Продюсер намекает на новые DLC которые покажут в ноябре

Технологии

Технологии

«У ИИ нельзя выиграть в го»: чемпион мира завершил карьеру

Чемпион по игре в го завершил карьеру из-за искусственного интеллекта

Бывший чемпион по игре в го Ли Седоль завершил профессиональную карьеру, заявив о том, что никогда не сможет быть номером один из-за непобедимости искусственного интеллекта. При этом Седоль является единственным в мире человеком, которому удалось обыграть ИИ AlphaGo, созданный компанией Google.

Южнокорейский мастер игры в го Ли Седоль объявил о завершении своей профессиональной карьеры, сообщает агентство Yonhap. По его словам, уход из большого спорта мотивирован тем, что у искусственного интеллекта (ИИ), созданного специально для игры в го, невозможно выиграть.

«Когда в го начал играть искусственный интеллект, я понял, что никогда не буду на вершине, даже если стану номером один ценой отчаянных усилий. Даже если я стану номером один, останется нечто, что я не смогу победить», — заявил Ли в интервью Yonhap.

Ли Седоль является единственным человеком в мире, которому удалось однажды выиграть у ИИ. Речь идет о его матче 2016 года с программой AlphaGo, разработанной компанией DeepMind, которая ныне принадлежит Google. Всего было сыграно 5 партий, по результатам которых искусственный интеллект выиграл со счетом 4:1. При этом сам Ли считает, что своей победой он обязан неисправности в системе AlphaGo.

78 ход со стороны Ли был таким внезапным, что очевидно сбил с толку программу, из-за чего ход 79 от робота неожиданно дал преимущество человеку. После ряда слабых ходов со своей стороны AlphaGo сдалась.

Ход под номером 78 был позже назван «божественным» и даже дал человечеству надежду на господство над машинами.

Однако, Ли заявил о том, что выиграл четвертую партию только потому, что своим неожиданным ходом «сломал» алгоритм AlphaGo. Экс-чемпион мира также отметил, что уже встречал такие баги, например, когда играл против программы Fine Art.

В интервью Ли Седоль также рассказал о том, что чувствовал себя подавленным после того, как проиграл первые три партии.

«Я редко читаю комментарии в интернете обо мне. Но мне стало любопытно, что плохого написали люди после того, как увидели три моих проигрыша подряд. Неожиданно, но очень мало кто выступил с критикой в моей адрес», — вспоминает Ли. По его словам, он чувствовал, что проиграл еще до начала матча, потому что люди из подразделения Google «выглядели очень уверенными».

36-летний Ли Седоль подал заявление о завершении карьеры в Корейскую ассоциацию падук (корейское название го) 19 ноября. Он был профессиональным игроком в го на протяжении 24 лет.

Чтобы отметить свою отставку, Ли собирается в следующем месяце провести еще один матч с машиной — на этот раз с программой HanDol, разработанной южнокорейской компанией. Сообщается, что в первой партии он получит преимущество в два камня, но даже с таким гандикапом спортсмен не уверен, что сможет обыграть робота.

Известно, что матчи между искусственным интеллектом и человеком проводятся и в других спортивных дисциплинах. Одной из самых известных подобных схваток является матч между чемпионом мира по шахматам Гарри Каспаровым и суперкомпьютером Deep Blue, созданным компанией IBM. Матч из шести партий окончился победой Deep Blue.

После поражения Каспаров обвинил IBM в нечестной игре и искусственном накручивании напряжения вокруг игры.

Что же касается Deep Blue, то программа больше никогда не играла в шахматы в своем полноразмерном варианте публично.

В апреле 2019 года алгоритму OpenAI, который спонсирует Илон Маск, удалось обыграть профессиональных игроков в Dota 2. Роботы победили людей со счетом 2:0. Сообщается, что в 2018 году OpenAI Five (так называется команда ИИ) уже играла с настоящими киберспортсменами, но проиграла, взяв реванш уже через год.

При этом OpenAI Five использует специальный интерфейс «для роботов», то есть не видит то же самое, что и люди, играющие в Dota 2. А вот алгоритм AlphaStar, специализирующийся на StarCraft II, смог выиграть у нескольких профессиональных игроков со счетом 10:1, имея «на руках» тот же самый интерфейс, что и они. Историческое событие случилось в январе 2019 года — ранее ни одному искусственному интеллекту не удавалось обойти человека при игре в эту стратегию. AlphaStar является фактическим преемником AlphaGo и так же принадлежит компании Google.

Искусственный интеллект обыграл лучших игроков в Dota 2 – почему это важно для нас с вами?

Редактор Telegram-канала о робототехнике Robotics Channel

11 августа 2017 на крупнейшем киберспортивном турнире по Dota 2 – The International – искусственный интеллект обыграл профессионального игрока в матче 1 на 1.

Редактор Telegram-канала о робототехнике и ИИ – Robotics Channel – Александр Грун рассказывает, почему это важно, как устроен бот и зачем разработчики ИИ участвуют в популярных соревнованиях.

Статья разделена на три уровня по сложности информации и анализа. Попробуйте пройти все!

Уровень 1. Что же случилось?

Бот, созданный на основе нейронной сети, победил известного игрока в Dota 2 на сцене главного турнира The International (TI) 2017. Основные соревнования в Dota происходят между командами 5 на 5 человек, но существует и индивидуальный зачет. Open AI создали ИИ, который самообучился, играя сам с собой, 1 на 1. На сцене бот обыграл 2-0 популярного игрока Даниила Dendi Ишутина из NaVi.

До этого за кулисами соревнования бот сразился с SumaiL – лучшим игроком 1 на 1 – и с Arteezy – лучшим игроком в мире, его MMR больше 10000. Их бот тоже победил «всухую» – 2-0.

Забавный факт, после турнира всем желающим предложили попробовать свои силы против бота-победителя за вознаграждения. К вечеру того же дня бота победили игроки из интернета с MMR около 8000. Понадобилось несколько попыток, чтобы выявить слабое место. Тем не менее, на сцене турнира бот победил.

Почему это важное событие?

Турнир организован Valve, разработчиком игры, призовой пул почти 25 млн долларов. Это крупнейшее киберспортивное соревнование каждый год устанавливает новый рекорд по количеству просмотров и призовому пулу. International смотрят онлайн полмиллиона зрителей на Twitch, еще несколько сотен тысяч через игровой клиент и миллионы в записи.

В прошлом году TI 2016 собрал 143 миллиона уникальных зрителей на всех платформах, включая китайские стриминговые сайты, YouTube и Twitch.

Open AI – некоммерческая исследовательская организация, занятая развитием и продвижением ИИ. Организацию создали за счет пожертвований от известных предпринимателей Силиконовой долины, среди которых Илон Маск, Сэм Альтман, Питер Тиль, компания «Амазон», «Майкрософт».

Инициативу открытых исследований «дружественного» ИИ поддержали многие ученые, в том числе Стивен Хокинг. В 2016 году Open AI выпустила платформу для исследования машинного обучения с подкреплением. Проект по созданию бота для игры в Dota 2 – один из шагов на пути к созданию ИИ, способного достигать целей в сложных, запутанных ситуациях с участием людей.

Это знаменательное событие для Open AI как организации, которая пытается создать сильный общий ИИ на благо человечества. Dota — сложная игра с неизвестной, скрытой информацией. Игроки умеют планировать, нападать и обманывать своих противников. Для успеха в такой игре необходимы навыки и интуиция, умение подстраиваться под ситуацию.

Читать еще:  Death Stranding — Sony проведет трансляцию в честь выхода игры

В блоге на сайте Open AI, разработчики выложили видео и рассказ о том, как команде удалось за две недели научить бота играть лучше нынешних чемпионов.

В интервью главный инженер Open AI Грег Брокман отметил, что победа в Доте – это первый шаг на пути к приоритетным задачам, например, хирургии. Разработчики Open AI обещают представить команду из 5 ботов, чтобы сразиться в полноценную версию игры против лучших команд на турнире в 2018 году. Если хотите помочь разрабатывать ботов для игры 5 на 5 – у Open Ai открыт набор инженеров по машинному обучению.

Запись матча вместе с предысторией:

Уровень 2. Как это работает?

Спускаемся на уровень глубже (или выше, у кого как работает воображение). Давайте разбираться!

Разработчики решили подойти к решению проблемы с чистого листа. Они поняли, что, если попытаться описать количество правил в открытой игре с тысячами переменных, на это уйдет несколько месяцев. Вместо этого они настроили бота, ввели его в игру и дали полную свободу действий.

Как выглядит эволюция:

  1. Бот играл сам против себя, такого же бота. Они обменивались опытом.
  2. Первые несколько игр бот стоял на месте и не двигался, после этого он начал совершать случайные действия или движения.
  3. После тысяч попыток ИИ пришел к тому, что нужно идти к центру карты и сражаться с противником, чтобы победить.
  4. А спустя неколько недель беспрерывных тренировок бот стал играть на уровне первоклассных игроков.

За время тренировок ИИ научился:

  • совершать последний удар – это приносит бонусы в Dota;
  • провоцировать мелких существ противника на атаку;
  • тормозить своих существ, чтобы лучше их сгруппировать;
  • держать противника на расстоянии от своих существ, лишая противника денег и опыта;
  • отменять анимацию способностей для избегания получения урона;
  • блефовать отмену анимации способностей, которая ведет к защитной реакции противника;
  • адаптироваться к новым предметам, которые покупает противник;
  • преследовать противника, предсказывая его возможное местоположение в тумане войны.

Наглядно процесс обучения нейронной сети посмотрите на видео:

Чем нейронная сеть отличается от игры против компьютера?

Игра против компьютера

Основное отличие бота Open AI от встроенных в игру противников заключается в технологии, на которой они основаны. Встроенные в игру противники построены на основе дерева решений. Решения находят перебором комбинаций входных параметров и решением оптимизационных задач. Такие деревья решений включают довольно большое количество параметров, таким образом игроку будет казаться, что он играет против живого или адаптирующегося противника.

Тем не менее все возможные вариации в поведении таких оппонентов заранее заданы создателями игры. Встроенные боты искусно имитируют интеллект, но не обладают им. Создание таких искусственных противников сравнительно проще и быстрее для разработчиков.

Игра против нейронной сети

Нейронные сети используют иной подход. Сеть, которую использовали Open AI, основана на принципе, который похож на эволюцию. Совершая случайные действия, сеть создает различные решения. Решения оцениваются функцией приспособленности (fitness function).

Удачные решения соединяются между собой, мутируют и создают новые поколения решений. Новые поколения сравнивают с их «родителями», чтобы понять появился ли прогресс. Если прогресса нет, решения-«родители» скрещиваются в новых пропорциях. Процесс похож на эволюцию организмов в живой природе. Такой алгоритм не всегда приводит к идеальному решению, но будет очень близок, пройдя через поколения ошибок.

На видео главный инженер проекта рассказывает о процессе обучения нейронной сети при подготовке бота к турниру:

Бот на основе нейронной сети требует значительно больше ресурсов, чем классическое дерево решений. Такие нейронные сети используют для проектирования двигателей реактивных самолетов и поиска лекарств от болезни Альцгеймера. Open AI использовали вычислительные мощности облачного сервера Microsoft Azure, так как Microsoft является одним из учредителей Open AI.

Твит Маска после победы бота на турнире:

Целиком процесс обучения нейронных сетей относительно функции приспособленности можно посмотреть на видео об игре Марио. Используя метод нейроэволюции дополняющих топологий или по-простому эволюции методом проб и ошибок, автор видео создал нейронную сеть, которая проходит уровень в Марио.

В начале обучения такой ИИ даже не умеет ходить, после 34 поколений и нескольких дней обучения ИИ смог закончить уровень без смертей:

Действительно ли победа в Доте так важна? Что говорят эксперты?

Я пробежался по форумам программистов, reddit, сообществам любителей нейронных сетей. Мнения участников разделились: встречались как восторги, так и сильная критика.

Восхищения

Перевод: Бот выигрывает за счет замедлений своих существ телом персонажа. Это офигенно.

Перевод: Как я понял, тест заключался в том, чтобы увидеть, как бот научится играть сам, без заданных правил и рамок. Он научился и выиграл у лучших. Поймите правильно, это большой прогресс.

Критика

Из обсуждений на Reddit:

Перевод: Бот, выигравший у профессионала в Доту, сравним с роботом, который кидает мячи в баскетбольную корзину с места. Это ненастоящий баскетбол и ненастоящая Дота.

Перевод: Звучит намного менее внушительно, когда понимаешь, что бот по определению снабжен инструментами, позволяющими иметь сверхчеловеческую реакцию и точное знание урона в цифрах. Это позволяет безошибочно рассчитывать урон и наносить последний удар. Будет действительно интересно, если они смогут научить бота играть в макростратегии, которых нет в игре 1 на 1. Если они смогут на равных выиграть у команды из 5 человек, это будет достижение.

Нашлись и совсем сомневающиеся:

Форум разработчиков ПО и модов для Доты:

Перевод: Не просите их показать открытый код, не покажут по очевидным причинам. Несмотря на такую жесткую критику, разработчики заявили, что представят версию для игры 5 на 5, которая утрёт нос критикам. Стоит отметить также, что прошло всего несколько дней после события. Возможно, впоследствии будут опубликованы научные статьи или даже исходный код.

Уровень 3. Почти конспирология: почему ИИ и роботы играют в человеческие игры?

Нужно идти еще глубже! Массовые спортивные, интеллектуальные, а теперь и киберспортивные события смотрят миллионы людей. Это повышает узнаваемость передовых технологий. Высокотехнологичная индустрия всегда нуждалась в притоке молодых талантов и такие символические победы мотивируют молодых ребят заняться наукой и программированием.

В 1996 году Deep Blue от IBM победил гроссмейстера Гарри Каспарова в шахматах. Спустя 10 лет, в 2016 году, AlphaGo от команды DeepMind из Google победил Ли Седоля в го, через год Open AI смогли повторить успех в Dota 2.

Победа в шахматах открыла миру и доказала скептикам, что компьютер способен решать сложнейшие задачи. Победа Alpha Go заставила экспертов говорить о возможностях AI и машинного обучения. Посмотрим, какой эффект будет от победы в Dota.

Что эта победа означает?

Неочевидный вывод из этой новости – киберспортивные турниры стали настолько важными и популярными, что крупнейшие технологические стартапы используют их как площадку для пиара. Еще несколько лет назад Watson от IBM участвовал в телевизионном шоу Jeopardy, чтобы стать знаменитым. Сегодня компьютерам с ИИ нужно быть актуальнее и играть в Dota или Counter strike.

Читать еще:  Hearthstone Battlegrounds — Обменивает четырех новых героев в рамках восстановления баланса

Как подтверждение этой мысли, буквально неделю назад появилась новость о том, что Blizzard открыл API StarCraft 2 для разработчиков команды DeepMind из Google. DeepMind сможет обучаться не только сам, но и с помощью изучения записей матчей лучших игроков в StarCraft 2. DeepMind и Blizzard, так же как и Open AI, приглашают исследователей присоединиться к проекту построения ИИ для игры в StarCraft.

Вот, кстати, ссылка на блог команды DeepMind.

В чем конспирология?

В связи с выходом API от Blizzard, в сети возникла конспирологическая версия. Технологические гиганты не просто так в один момент сфокусировались на компьютерных играх.

Спустя секунды после победы бота от Open AI Илон Маск написал в твиттере, что бот организация, инициатором которой стал сам Илон, победила в намного более сложной игре, чем шахматы или го:

Твит, вероятно, является хвастовством перед IBM и Google, которые освоили игры «попроще». Не стоит забывать, что Маск с коллегами вложили больше миллиарда долларов в некоммерческую исследовательскую организацию Open AI.

Как минимум они смогут привлечь лучших специалистов, которым впоследствии предложат работу в Tesla или других компаниях-спонсорах. На форумах и в твиттере Маска обвинили в кликбейте и преувеличении заслуг Open AI.

Недовольными остались разработчики ботов для Dota 2

Valve не пригласила на турнир программистов, которые работали над созданием сторонних решений для Dota 2. Существует несколько программ на основе деревьев решений и других технологий, которые способны играть даже в режиме 5 на 5. Тем не менее на сцене продемонстрировали ранний прототип для игры 1 на 1 от Open AI. Valve не комментировали данную претензию.

В заключение, хочу сказать: «I, for one, welcome our new robot overlords». Что касается меня, то я приветствую наших будущих роботов-надзирателей. И регулярно пишу о них в нашем Telegram-канале Robotics Channel. Присоединяйтесь!

ИИ-алгоритм победил одного из лучших в мире игроков в Dota 2

Шахматы и го – это были лишь цветочки. Теперь компьютер победил человека в самой популярной дисциплине среди молодежи – в Dota 2. Да не просто абы кого, а одного из лучших профессиональных игроков в мире, украинца Даниила «Dendi» Ишутина. На сцене турнира The International, флагманского ежегодного мероприятия компании Valve с призовым фондом в 24 миллиона долларов, собирающего только лучшие команды мира по игре в Dota 2, ИИ-алгоритм OpenAI показал, кто на самом деле «лучший мидер в мире».

Напомним, что OpenAI является некоммерческой организацией с уставным капиталом в 1 миллиард долларов, занимающейся исследованиями искусственного интеллекта и возглавляемой среди прочих исполнительным директором Tesla Motors и SpaceX Илоном Маском.

В первом матче игры 1 на 1 боту потребовалось около 10 минут, чтобы разбить «Dendi». Во второй игре профессиональный киберспортсмен проиграл еще быстрее. Третий матч играть отказался.

Посмотреть игру можно ниже.

«Пожалуйста, хватит меня унижать», — в какой-то момент заявил Ишутин, заработавший за свою карьеру профессионального игрока более 735 тысяч долларов призовых.

После матча Даниил прокомментировал:

«Вообще-то, если честно, грустновато. Приехал на International посражаться один на один и проиграл боту. Грустно».

По мнению «Dendi», победить алгоритм можно, но для этого нужно играть очень внимательно.

«Я думаю, это реально. Просто нужно играть очень чисто. Нужно знать, что делать, потому что один на один отличается от 5 х 5 очень сильно во всех отношениях».

Илон Маск не преминул возможностью рассказать о достижении OpenAI через свою страничку в «Твиттере», отметив, что бот «впервые смог победить лучших в мире профессиональных киберспортсменов».

На видео ниже технический директор OpenAI Грег Брокман объясняет, что бот компании сыграл больше матчей, чем любой дрогой профессиональный игрок в Dota 2, наиграв «тысячу жизней» против самого себя под чутким руководством компании. Брокман также отметил, что бот до этого уже победил несколько профессиональных игроков Dota 2.

«За последнюю неделю наш бот одержал победу против многих самых лучших игроков, включая SumaiL’а (лучший про-игрок в мире в формате 1 на 1) и Arteezy (лучший среди всех игроков Dota 2)», — написал Брокман в своем блоге.

Особенность «игры самим с собой» явилась ключом к превосходству бота OpenAI, рассказал Брокман в интервью Business Insider вскоре после прошедшего матча. Это очень удобный способ обучить бота еще более сложным и комплексным задачам. Он ничему не научится, если будет играть против более слабого или гораздо более сильного соперника. Но играя с самим собой, он всегда выступает против достойного соперника, отметил Брокман.

«Вы становитесь свидетелем того, как ИИ постепенно приходит к выигрышной тактике».

Это далеко не первый случай, когда компании, занимающиеся разработкой искусственного интеллекта, оттачивают навыки своих протеже с помощью видеоигр. Тот же ИИ DeepMind компании Google преуспел в популярной стратегии StarCraft 2, а команда Microsoft AI добилась очень высоких результатов в Ms. Pac-Man. Тем не менее OpenAI не собирается останавливаться на достигнутом. Организация надеется, что сможет подготовить своего бота для игры в более популярный формат Dota 2, где сражаются команды 5 на 5.

«С «Дотой» мы еще не закончили», — заявил Брокман изданию Business Insider.

Он также отметил, что OpenAI займется совершенствованием бота и в других играх. Принцип «игры с самим собой» можно применять практически в любой дисциплине. Будет очень интересно понаблюдать за тем, как тот же бот сможет обучаться, находясь в разных условиях.

«Мы делаем свою работу не просто для того, чтобы опубликовать очередной отчет или статью. Мы занимаемся этим, чтобы создать настоящую работающую систему, способную сделать то, что не было возможно до этого».

Когда вы думаете о будущем, какие картины встают у вас перед глазами? Как любитель ретрофутуризма – жанра в основу которого положены представления людей прошлого о будущем, я всегда представляла себе города будущего застроенными зданиями, как на обложках журналов 1950-х годов. Мое видение изменилось, когда я узнала о новом архитектурном стиле – параметрической или алгоритмической архитектуре, […]

Никто не спорит с тем, что органы чувств человека представляют собой невероятно точные инструменты для передачи всего разнообразия звуковых, визуальных и тактильных ощущений, при помощи которых мы имеем возможность познавать этот мир. Желая немного посоперничать с природой в мастерстве создания средств для познания обонятельных впечатлений, инженер из компании Intel изобрел уникальное устройство, способное воспринимать до […]

Солнечная система, как и ее ближайшие соседи, буквально наполнена астероидами. Большинство из этих объектов никогда не пересекуться с нами, но некоторые из них действительно представляют или будут представлять угрозу для нашей планеты в будущем. Так, 65 миллионов лет назад астероид Чиксулуб уже устроил на Земле настоящий «судный день», погубив динозавров и других животных. В работе, […]

Ссылка на основную публикацию
Статьи c упоминанием слов:
Adblock
detector
×
×