StarCraft 2: В рейтинговые матчи добавят ботов AlphaStar

Программа AlphaStar победила 99,8% игроков в StarCraft II

StarCraft II: Wings of Liberty / Blizzard

Разработчики из DeepMind сообщили, что их алгоритм AlphaStar, разработанный для игры в StarCraft II, вошел в число грандмастеров: он обыграл 99,8 процента всех принимавших участие в турнире игроков для всех трех представленных в игре рас. Статья с описанием работы алгоритма опубликована в Nature, также об истории можно прочесть в их редакционной заметке.

Стратегии в реальном времени вроде игр из серии StarCraft очень сложны для разработки алгоритмов, которые могли бы в них играть. В каждый момент времени игрок видит не весь игровой мир целиком, а только его часть на карте, поэтому ему приходится ориентироваться на местности и постоянно принимать решения о следующем шаге. Обучение машин игре, поэтому, требует долгой упорной работы, большого количества данных, а также разработки сложных алгоритмов, которые могут решать все появляющиеся в игре задачи.

Неудивительно, что создание подобных алгоритмов среди разработчиков весьма популярно, причем соревнования среди ботов проходят уже достаточно давно. При этом создать алгоритм, который бы мог обыграть даже встроенных в саму игру ботов, удается далеко не всем.

В августе 2017 года специально для разработчиков компания Blizzard опубликовала открытый API для обучения ботов игре в StarCraft II. Сразу после этого несколько крупных IT-компаний и отдельные энтузиасты начали обучать свои алгоритмы, а одной из первых это сделала компания DeepMind (входит в холдинг Alphabet). Их самые первые попытки оказались неудачными: первая натренированная разработчиками нейросеть проиграла легкому боту, встроенному в игру.

После этого DeepMind несколько раз улучшала свой алгоритм, а в январе этого года их программе AlphaStar удалось обыграть сильнейших профессиональных игроков. Сейчас команда разработчиков во главе с Ориолом Виньялисом (Oriol Vinyalis) рассказала, что AlphaStar может обыграть практически любого профессионального игрока.

По сути, работа самого алгоритма устроена точно так же, как и действия игрока-человека. Системе в каждый момент времени доступна только часть игрового поля, а также необходимость принимать решения: какое действие предпринять (в игре можно двигаться, строить и атаковать), к какому агенту или точке на карте это действие должно быть направлено, а также на какой момент запланировать следующее действие.

Сам алгоритм обучен с помощью методов обучения с подкреплением и обучения с учителем на записях игр реальных игроков. При этом разработчики ограничили скорость реакции AlphaStar таким образом, что скорость его управления была сравнима с реальными игроками. Весь процесс обучения занял 44 дня, после чего алгоритму удалось обыграть 99,8 процента игроков из около 90 тысяч официально зарегистрированных, причем в играх против всех трех рас. Несмотря на то, что AlphaStar не удалось обыграть сильнейших игроков в таблице, алгоритму, судя по результатам, можно присвоить звание грандмастера.

DeepMind — не единственные, кто создает и обучает алгоритмы для игры в StarCraft. Успехов в этом также добилась, например, китайская технологическая компания Tencent, боты которой обыгрывают встроенные в StarCraft алгоритмы с первого по десятый уровень.

Как читит AlphaStar от Google в Starcraft II.

AlphaStar – распиаренный нейро-сеть-бот от DeepMind ( https://starcraft2.com/ru-ru/news/22933138 ), который с помпой запущен в тесты на ладдере Starcraft II. Декларировалось, что это честный бот, что он смотрит на экран, как смотрит человек, что он кликает по юнитам, как кликает человек и отдает приказы, как отдает человек.

В итоге все как всегда.

52-минутное видео без текстовых объяснений. ага, щаззз.

Почему читит и почему минусят?

кто посмотрел, увидел и разобрался.

Ролик был просмотрен сразу же, и даже употреблен в дискуссии)) #comment_145912693

Про читерство, вроде говорилось, что полный обзор карты у Альфастар сохраняется. Перемещения экрана просто для видимости

@moderator, можете отредактировать пост, эту часть

AlphaStar – распиаренный нейро-сеть-бот от Google

AlphaStar детище компании DeepMind, а не гугла https://starcraft2.com/ru-ru/news/22933138

@Retigr, как на счет перенести пост в тематическое сообщество по старкрафту?

забирайте, если можете.

@moderator, нужна ваша помощь

Я посмотрел, ведущий ругает бота за непонимание игры, но- итог, бот побеждает с вероятностью 80+ проц, на высоких рейтах. У него есть условия победы- поставить то, то и то, если выполнено, то давим юнитами, и микроконтролем, и это срабатывает.

Получается все те фишки, которые бот пытается выполнить, и у него не получается, дают такой микрорезультат, что он просто не важен для победы.( отбирание руды рабочими)

В итоге я вижу что людям нужно научиться играть у бота.

Значит ты смотрел невнимательно. Бот побеждает исключительно по причине того что у него не такой функционал как у игрока. К тому же показали только макро игры. С такими билдами бот отлетает от любого чиза. И да, автор ругает нейросети которые копируют поведение других игроков не понимая зачем это делается, а не то что бот не умеет играть в ск2. Людям нечему учится у программы которая контролит каждым отдельным юнитом в одну единицу времени. Дообучится програма будет продвинутый тренажер.

Причем тут это? Видео выложено тут для обсуждения или для чего? Я подключился к обсуждению.

Где там бот читовал, прекрасно видно. Он не ведет себя как человек играя в игру. Не кликает мышкой, а использует какой то свой внутренний интерфейс.

А затем в третьем видео, неожиданно начинает кликать, и все равно выигрывает.

Способен ли человек на такой микро? При одинаковом управлении, мышкой, и бот и человек вполне способны. Разница в надобности этого человек не будет столько времени на игру тратить, и не выдержит в темпе.

И еще кое что, в первом видео, бот прекрасно играет без интиэйра, пока противник делает все что бы построить именно эйр, итог мы видим, бот просчитал что если он и потеряет 10 юнитов от самолетов, то это нивелируется массовостью производства этих юнитов. Отвелкись он на создание Антиэйра, не произведет нужного количество юнитов для продолжения давления на игрока. Темп упадет.

да уж, до свиданья.

бот играет с ошибками, логическими ошибками, потому что он пытается использовать то, что он видит в играх со стороны человека, но у него не получается. а выезжает он за счёт использования читов, то есть бонусов, которые есть только у него и ни у кого другого. более того, если игрок бы имел какие-то скрипты для таких же возможностей – он получил бы бан в этой игре. но не альфа стар. чему учиться у него, если это он совершает ошибки, которые не совершают сколь-либо опытные игроки (играющие больше недели) и выигрывает только за счёт нечестной игры? пздц у вас логика. даже женская логика логичней

ппц ты тормоз 5 месяцев прошло, ты решил высраться. Иди роди

Нет проблем, с вас 200 рублей. А вот мой яндекс кошелек.)

“У него нет понимания” говорит обзорщик. Как по мне то это у него нет понимания что такое и как работают нейросети. ИМХО видео не о чем.

Начало Чемпионата России по Starcraft II

С 18 апреля до 10 мая каждые выходные с 11:00 будут проходить трансляции основного этапа Чемпионата России 2020 по Starcraft II

Список участников по группам:

Группа А: Vanya, RinKokonoe, Surprise, San, AEW, dimatovs28, Remuro

Группа В: DraconicDoom, Brat_OK, Bykagan, Bee, Pinister, LokanBro

Группа С: SKillous, MAKE, Arctur, Djaube, Basset, GladiaTor

Группа D: Nicoract, Couguar, AllHailLulu!, Nerazim, Gongilimb, MindelVK

Официальная группа Федерации компьютерного спорта России, где находятся ссылки на трансляции.

Страница турнира на liquipedia.

Nova Terra

Джим Рейнор

Зерглинги тоже любят обнимашки

Делаем фигурку Скрытня (Lurker) StarCraft 2

Поэтапное создание фигурки, юнита зергов, из игры StarCraft 2

Для изготовления фигурки я использую каркас и фольгу для набора массы, Лепить будем из полимерной глины SUPER SCULPEY.

Шипы запекаю отдельно, чтоб уже прочные воткнуть в еще мягкую основу фигурки.
Так же начинаю добавлять деталей.

Запекаю фигурку в электрической духовке при 130-140 градусах.

Немного декорирую подставку под эффект ямы от люркеров.

Грунтую и начинаю красить акрилом, после чего закрепляю лаком.

Вот что в итоге получается :3Скрытень ( StarCraft II)

Высота фигурки – 8 см, длина – 10 см, ширина – 8. Super Sculpey, акрил.

Ground Tempest

Лидеры протоссов

Концепт-арты медика и огнеметчика из Starcraft 2

Экспериментальные версии ИИ от DeepMind отправились в рейтинговый режим StarCraft 2.

DeepMind выпустили свое детище – ИИ AlphaStar на ладдер StarCraft II, а значит скоро кожаные мешки потеряют немного своего ММR.

Почему вы решили запустить AlphaStar в Battle.net ?

Экспериментальные версии ИИ AlphaStar для StarCraft II от DeepMind скоро сыграют несколько игр в приложении Battle.net в течение ограниченного времени в рамках текущих исследований искусственного интеллекта. Мы рады предложить сообществу шанс внести свой вклад в исследования, сыграв несколько подобранных вслепую экспериментальных матчей, которые позволят DeepMind оценить своих агентов.

Какую версию StarCraft II использует AlphaStar?

AlphaStar использует последнее обновление рейтингового режима и будет играть на всех доступных картах режима 1х1 за терранов, зергов и протоссов.

Почему AlphaStar играет анонимно?

В настоящее время DeepMind заинтересованы в оценке игры AlphaStar против соперников-людей, которые используют свои обычные стратегии. Если AlphaStar будет играть анонимно, это будет контролируемый эксперимент, что максимально приблизит условия, в которых играют экспериментальные версии агента, к реальным условиям в рейтинговом режиме 1х1. Это также обеспечит одинаковые условия во всех матчах. Когда тестирование закончится, DeepMind опубликует записи игр AlphaStar.

Как мне поиграть против AlphaStar?

AlphaStar сыграет несколько подобранных вслепую матчей против игроков в рейтинговом режиме. Подбор соперников для AlphaStar будет проходить по обычным правилам. Вы можете участвовать или отказаться от участия в играх против AlphaStar в любой момент в разделе «сетевая игра».

Сколько вариантов AlphaStar будет участвовать в играх?

DeepMind будет оценивать работу нескольких экспериментальных версий AlphaStar, что позволит DeepMind собрать максимально разнообразные результаты в ходе тестирования.

Как AlphaStar воспринимает игру?

Как и обычные игроки, AlphaStar будет воспринимать игру, пользуясь камерой. Это означает, что AlphaStar не будет получать информацию об оппоненте, которой нет на текущем поле обзора. Также AlphaStar сможет перемещать боевые единицы только в рамках текущего обзора карты. Все ограничения AlphaStar были разработаны при участии профессиональных игроков.

Как AlphaStar взаимодействует с игрой?

У AlphaStar есть встроенные ограничения на количество эффективных действий в минуту и в секунду. Эти ограничения, включая максимальное значение APM, строже, чем в демонстрационных матчах DeepMind в январе, и установлены с учетом мнения профессиональных игроков.

Будет ли AlphaStar учиться, играя в рейтинговом режиме? Будет ли стратегия AlphaStar улучшаться на основе моих игр?

AlphaStar не будет учиться на основе матчей, сыгранных в рейтинговом режиме, поскольку DeepMind не использует эти матчи как часть тренировки AlphaStar. На данный момент для тренировок AlphaStar использовались записи человеческих игр и матчи ИИ с самим собой, но не матчи против реальных людей.

Что будет с AlphaStar дальше?

Когда AlphaStar сыграет достаточно тестовых матчей, команда DeepMind включит результаты в текущие исследования искусственного интеллекта. Они собираются выпустить научную публикацию с описанием результатов и работают с нами над тем, чтобы определить дальнейшие шаги AlphaStar. Если у DeepMind появятся еще новости об AlphaStar, в первую очередь о них станет известно сообществу!

ИИ Deepmind победил про-игроков в StarCraft 2

Blizzard, как и обещала, провела прямую трансляцию матчей по StarCraft 2, в которых сражался ИИ DeepMind и профессиональные игроки. По результатам одиннадцати матчей со счётом 10:1 победил искусственный интеллект.

Бот AlphaStar сражался с Дарио “TLO” Вунш и Гжегожом “MaNa” Коминчем. Во время трансляции сначала показали десять игр месячной давности, в которых ИИ обыгрывал своих оппонентов без шансов. После чего в рамках прямого эфира была сыграна ещё одна игра AlphaStar и MaNa, в которой профессиональный игрок неожиданно победил ИИ.

По словам польского игрока, он обнаружил слабость в стратегии AlphaStar, который бросал все свои силы на защиту базы в случаях даже небольших нападений. Это позволило Гжегожу собрать армию для решающей атаки и закончить игру в свою пользу.

Сегодня на Reddit пройдёт AMA-сессия с разработчиками из DeepMind, MaNa и TLO.

Больше интересных статей на Shazoo

• Сравнение релизной версии Warcraft 3 Reforged с роликом BlizzCon 2018
• Состоялся релиз Warcraft 3: Reforged, фанаты недовольны
• Системные требования Warcraft 3 Reforged включают 30 ГБ места на диске
• Глава Alphabet и Google призвал к разработке стандартов искусственного интеллекта
• ИИ Google определяет, насколько ваш голос похож на голос Фредди Меркьюри

Новости

Над играми для Xbox Series X работают более 140 студий

Inside Xbox: Анонсирована Call of the Sea — испанская адвенчура про таинственный остров

Актриса Нив Кэмпбелл может вернуться в новой части хоррора “Крик”

17 Комментариев

StarCraft будет жить!

Ну такое. С 90 процентной вероятностью я уверен, что сила данного ИИ исключительно в крайне удачной страте.
Плюс это подкрепляется божественным уровнем макро и микро. Поскольку это ИИ он вроде как не допускает ошибок в этих вещах, не делает мисскликов и его действия занимают доли секунд. За счёт чего он все быстрее и быстрее наращивает свое преимущество.
Подберут против него стратегию и все. Очередной овер сильный бот для сильных игроков.

Принимая во внимание, что любая компьютерная игра – это конечный автомат, подобные состязания вообще лишены какого-либо смысла. Разумеется, выиграет всегда игрок, умеющий быстрее всех перебирать наибольшее количество вариантов.

Мана и ТЛО? Окей, ребята были клёвые на старте SC2, помню как ТЛО сам прошёлся по Димаге, Вайтра, и Братку, обыграв и в зеркальных матчапх. Когда этот ИИ победит корейцев: Иновейшена, Классика и других, вот и поговорим.

Бред какой-то. Зачем тут ИИ? Десяток скриптов победят любого человека. На то оно и компуктер. Вы еще про шутеры напишите.

@Galactrix, боты в старкрафте это набор скриптов и что дальше? Любой игрок уровнем выше среднего стирает такого бота в порошок.

@SuperNyasha, Потому что боты откручены на минималки, как и в шутерах. Включи его в полную силу и все.

ИИ хоть строителями рашил, как в прошлой новости?)

@Galactrix, какие еще минималки, глупенький?

Всего два игрока и оба из европы, я понимаю что европа щас хорошо играет, и игроки эти уже ветераны, НО нужно больше корейцев для теста, 10чку так топ корейцев, и там уже давать отчет, а то ))) так то конечно занимательно )))

@Daeion, я вот тоже в шоке/)/ нужны корейцы! вот тогда я поверю в ии)) иновейшн бы зарешал этот матч ))))

на 1:43:00 показывают принцип его работы, тут сразу без разъяснений понятно, что ИИ читерит, относительно человека.
Даже про игрок не в состоянии играть полностью от миникарты, надо постоянно двигать экран, включать то ту, то эту точку карты, чтобы понять движение основных сил противника и управлять через мейн экран, ИИ в это время контролирует всю видимую область миникарты и играет исключительно от неё, без мейн экрана!
Ко всему этому, у ИИ нету рук, которые нужно контролировать, ИИ может держать в голове любое количество значений, которое позволит память, так же ИИ мгновенно просчитывает нужный билд армии под конкретную сложившуюся обстановку, что тоже отображено на 1:43:00.
+старкрафт игра сильно зависящая от таймингов, с точным мат.расчётом и идеально точным контролем без рук, у человека просто не было шансов.

@SuperNyasha, я так понимаю, он имеет в виду без автонаведения в голову)))
ИИ на минималках)))

Забавно смотреть матчи, где собственно ИИ играют против друг друга. Когда начинается замес и апм вырастает в несколько тысяч раз и ты прям видишь, как бот из пачки в 200 лимита управляет каждым юнитом по отдельности)
В лэйте мне кажется человеку это не победить

Блин вот бы за зергов кто сыграл. Интересно было бы посмотреть.
@Sunich, Это искуственный интеллект и он адаптируеться. Если против него подберут стратегию то он обучиться и изменит свою стратегию. Просто ему придёться ещё стони матчей с про игроками отыграть.
@Galactrix, Они говорили что обучают ии для более великих вещей такие как медецина и научные исследования. А игры типа AlphaGO и AlhaStar это тренировка. Они учаться делать и обучать ИИ.

@SERG__ZV, Игра Го, шахматы. Обучающие игры и теории. Вот все вот это. А то что они делают тупой и очень прямой маркетинг.

@Galactrix,
AlphaStar и другие сложные проблемы

Несмотря на то что StarCraft — это лишь игра, пусть даже и очень сложная, мы думаем, что техники, лежащие в основе AlphaStar, могут быть полезны в решении других задач. К примеру, такой тип архитектуры нейронной сети способен моделировать очень длинные последовательности вероятных действий, в играх зачастую длящихся до целого часа и содержащих десятки тысяч действий, основанных при этом на неполной информации. Каждый фрейм в StarCraft’е используется как один шаг ввода. При этом нейронная сеть каждый такой шаг предсказывает ожидаемую последовательность действий для всей оставшейся игры. Фундаментальная задача составления сложных прогнозов для очень длинных последовательностей данных встречается во многих задачах реального мира, таких как прогноз погоды, моделирование климата, понимание языка и др. Мы очень рады осознавать огромный потенциал, который может быть применен в этих областях, использую наработки которые мы получили в проекте AlphaStar.

Мы также думаем, что некоторые из наших методов обучения могут оказаться полезными в изучении безопасности и надежности ИИ. Одна из самых сложных проблем в области ИИ — это количество вариантов, при которых система может ошибаться. И профессиональные игроки в прошлом быстро находили способы обойти ИИ, оригинально используя его ошибки. Инновационный подход AlphaStar, основанный на обучении в лиге, находит такие подходы и делает общий процесс более надежным и защищенным от подобных ошибок. Мы рады, что потенциал такого подхода может помочь в улучшении безопасности и надежности ИИ-систем в целом. В особенности, в таких критичных областях, как энергетика, где крайне важно правильно реагировать с сложных ситуациях.

Достижение такого высокого уровня игры в StarCraft представляет собой большой прорыв в одной из самых сложных когда-либо созданных видеоигр. Мы верим, что эти достижения, наряду с успехами в других проектах, будь то AlphaZero или AlphaFold, представляют собой шаг вперед в осуществлении нашей миссии по созданию интеллектуальных систем, которые однажды помогут нам найти решения для самых сложных и фундаментальных научных вопросов.

«Топовые старкрафтеры зарабатывают больше, чем почти все дотеры и лолеры». Olsior о StarCraft II и отборочных на EPICENTER

Назар «well» Бабенко

Михаил Olsior Зверев отработал комментатором WCS Spring 2019 по StarCraft II, который прошел с 17 по 19 мая в Киеве. На турнире мы пообщались с ним о популярности дисциплины, а также подвели итоги квалификации к EPICENTER Major 2019 для СНГ по Dota 2.

О работе на турнире по StarCraft II

«Ностальгические чувства есть, но они не превалирующие. Это в CS 1.6 или в старом Quake нет сцены как таковой, людей, которые соревнуются на постоянной основе. В SC куча молодых и старательных игроков. Эта дисциплина изменилась с тех пор, как я был её мейнером.

На мой взгляд, StarCraft совершенно не в вымирающем положении. Я в этой игре разбираюсь: не могу сказать, что круто или плохо — где-то посредине. Когда я много тренировался, я разбирался в ней хорошо. Сейчас я неплох, если у меня есть в паре аналитик, например, Alex007 . Бывают всякие косяки в силу того, что я не постоянно в ней тренируюсь.

Я готовился к турниру, как и к любому эфиру по любой дисциплине. Не бывает такого, что я просто пришел, сел, и понеслась. Я смотрел игры, сам играл. Я потренировался за террана, взял Мастер Лигу — это 4,5-4,6 тыс. MMR. Не у всех активных комментаторов в СНГ есть такой рейтинг! Я не могу сказать, что он [высокий рейтинг] заслуженный, потому что я его заабузил олл-инами, чизами. В “Доте” каждые 100 MMR мне даются очень сложно, а в “Старкрафте” до какого-то уровня я пробираюсь любыми стратегиями, которыми играю, просто за счет скорости и опыта.

На WCS приехало почти 80 игроков, и ты не можешь посмотреть историю встреч каждого. Но чем дальше по турниру, тем проще. Из восьмерки лучших я по каждому могу что-то рассказать, чего многие не знают».

О слабой популярности StarCraft II в сравнении с другими дисциплинами

«У меня нет ощущения, что любой игре нужно стремиться к тому, чтобы быть самой популярной. Потому что это ставит её в рамки. У тебя не может снукер или боулинг быть популярнее футбола — какие бы ты бабки ни вгрохал, как бы ты ни популяризировал. Наверное, пример со StarCraft аналогичен примеру с большим теннисом. Топовые старкрафтеры зарабатывают больше, чем почти все дотеры и почти все лолеры, кроме самой верхушки — чемпионов The International. Но первая двадцатка старкрафтеров, наверное, идет наравне со второй или третьей двадцаткой дотеров и лолеров».

О месте проведения WCS Spring 2019

«Будем реалистами: мало где StarCraft может собрать стадион на 5 тыс. человек. Поэтому нет разницы — проводить турнир на стадионе на тысячу человек или в зале на 300-400.

Киев очень радушный, очень дешевый город. Сейчас нет никаких проблем, все русские спокойно могут проезжать. Провести ивент в Киеве стоит недорого, и ты можешь за счет этого освободить ресурсы и вложить их в призовой фонд или в условия для комфорта игроков. Есть турнир в Стокгольме. Цена за два номера для игроков в неделю сопоставима с ценой за восемь номеров в Киеве.

По-моему, “Киев Киберспорт Арена” — это идеальное место для такого турнира. Конечно, приятно, когда мероприятие ездит, пробует, экспериментирует по разным регионам, но в этом тоже есть риски. Выбираешь, например, Сантьяго или Чили. Круто, приехали: “Ребята, а у вас есть компы? Нет. А интернет? Нет. А сервера удобные для Blizzard? Тоже нет”. В Киеве хороший интернет, пинг, еда, невысокие цены. Много факторов, которые делают Киев классным городом».

О причинах отсутствия командных лиг по StarCraft II

«Я думаю, из-за сложности. Я, конечно, чувствую себя олдом, который немного ворчит насчет старых времен, но мне очень нравились командные форматы. Но тут нужно понимать: если ты хочешь выигрывать на командных лигах, тебе нужен хороший состав. Тогда в ростере нужны несколько крутых игроков и несколько “так себе” игроков, чтобы у тебя был состав на bo5, а лучше на bo7. Тебе нужно шесть игроков, чтобы одного выпустить, скажем, на первую — седьмую карты, а остальных — на каждую отдельно. Это довольно много, организации не готовы это тянуть.

Будем откровенны: StarCraft не собирает каких-то суперкрутых чисел на трансляции, чтобы спонсоры, когда им говорят: “У нас есть состав по StarCraft”, отвечали: “Берите все мои деньги”. Такого, наверное, не происходит. Многим людям просто нравится инвестировать в киберспорт какие-то умеренные деньги. Для кого-то не проблема потратить условные $20-30 тыс. в год на киберспорт. Кто-то за счет этого отбивается, находит конкретного спонсора под конкретного игрока. А когда у тебя есть команда, тебе уже нужен тренер, буткемп, а это сложности. Когда у тебя есть отдельные игроки, уже существует возможность для коллаборации.

Плюс эти бренды команд так и не прижились. Очень сложно объяснить игрокам, зачем играть в командных турнирах. Если бы в той же “Доте” был успешный соло-режим, то условный No[o]ne сказал бы, что не пойдет играть в команде, потому что на соло-турнирах может заработать больше. Справедливо — зачем тебе выполнять какую-то медийку, носить тег, ездить на турниры, которые тебе не нравятся. В командных дисциплинах это подразумевается. А в индивидуальных это уже немного искусственная надстройка, которая исторически сложилась в Корее. Там у них были команды, тим-хаусы, они так играли. Потом во втором “Старкрафте” это чуть-чуть продолжилось, но быстро загнулось».

О результатах квалификации на EPICENTER Major 2019 для СНГ по Dota 2

«То, что Gambit Esports прошли на мейджор, — это круто. Пройдут ли, например, Natus Vincere на майнор и покажут там результат, который сопоставим с тем, чтобы взять условные две серии у Virtus.pro , — не факт.

Вот Winstrike Team удивили. И что? Они не выиграли квалификацию на мейджор, и теперь либо Winstrike, либо NaVi не пройдут на майнор. Кого они будут дальше удивлять? На онлайн-турнирах в СНГ? Ну пусть удивляют. Нужно понимать, что сцена в Dota 2 организована таким образом, что либо ты выходишь на мейджор и что-то там показываешь, либо же выйти на мейджор и два-три раза занять топ-16 — все равно будет какой-то решафл. Игроков такой результат не устраивает. Все хотят на TI.

Gambit сейчас самая вероятная команда, которая, помимо VP, может получить инвайт на TI9. Может быть, кто-то из майнора поборется, но я, если честно, в это не верю. Все выдохнут, если Gambit получится пройти через очки».

О шансах других команд из СНГ получить инвайт на The International 2019

«Да, должно произойти чудо. У кого больше всего очков? У Natus Vincere. Им на мейджоре нужно взять как минимум топ-8. Нет гарантий, что они выиграют квалификацию на майнор, нет гарантии, что они выиграют или возьмут топ-2, и нет гарантии, что они выиграют хотя бы одну карту на мейджоре.

Меня никто из команд в СНГ не впечатлил. Тут [в регионе] никто уже не впечатляет давным-давно. Потому что ты знаешь, чем это все заканчивается: они приезжают на мейджор и занимают там топ-16. Впечатляет ли это? Впечатляет стабильность, которую показывают команды на мейджоре. Я ни в коем случае не флеймю и не говорю, что они бездарные менеджеры или игроки или что-то в этом роде. Я не хейчу их, но и не вижу смысла хайпить команды, которые на международной сцене особо не котируются. Они приедут на майнор, те же NaVi, в статусе второго-третьего фаворита. А ведь это лишь майнор».

Экспериментальные версии ИИ от DeepMind в рейтинговом режимеBlizzard Entertainment | 10 июля 2019 г.

Экспериментальные версии ИИ AlphaStar для StarCraft II от DeepMind скоро сыграют небольшое количество игр в рейтинговом режиме в рамках текущих исследований ИИ.

Если вы хотите помочь исследовательской деятельности DeepMind, сыграв против AlphaStar, то можете включить эту возможность, нажав кнопку «Участвовать» во всплывающем окне в игре. Этот выбор можно изменить в любое время при помощи кнопки «Помощь DeepMind» в меню режима 1х1.

Для исследования DeepMind будет оценивать работу системы следующим образом: AlphaStar анонимно сыграет в нескольких подобранных вслепую матчах. Это означает, что сообщество StarCraft не будет знать о том, в каких именно матчах играет AlphaStar, что обеспечит системе сбалансированные и реалистичные условия. AlphaStar играет со встроенными ограничениями, при определении которых DeepMind консультировались с профессиональными игроками. Победа или поражение в матче против AlphaStar повлияют на ваш MMR как обычно.

Вопросы и ответы ниже отражают планы команды по поводу AlphaStar на момент публикации, но в ходе исследований они могут измениться.

Почему вы решили запустить AlphaStar в Battle.net?
Экспериментальные версии ИИ AlphaStar для StarCraft II от DeepMind скоро сыграют несколько игр в приложении Battle.net в течение ограниченного времени в рамках текущих исследований искусственного интеллекта. Мы рады предложить сообществу шанс внести свой вклад в исследования, сыграв несколько подобранных вслепую экспериментальных матчей, которые позволят DeepMind оценить своих агентов.

Какую версию StarCraft II использует AlphaStar?
AlphaStar использует последнее обновление рейтингового режима и будет играть на всех доступных картах режима 1х1 за терранов, зергов и протоссов.

За какие расы AlphaStar будет играть?

AlphaStar будет играть на всех доступных картах режима 1х1 за терранов, зергов и протоссов.

Почему AlphaStar играет анонимно?
В настоящее время DeepMind заинтересованы в оценке игры AlphaStar против соперников-людей, которые используют свои обычные стратегии. Если AlphaStar будет играть анонимно, это будет контролируемый эксперимент, что максимально приблизит условия, в которых играют экспериментальные версии агента, к реальным условиям в рейтинговом режиме 1х1. Это также обеспечит одинаковые условия во всех матчах. Когда тестирование закончится, DeepMind опубликует записи игр AlphaStar.

Как мне поиграть против AlphaStar?
AlphaStar сыграет несколько подобранных вслепую матчей против игроков в рейтинговом режиме. Подбор соперников для AlphaStar будет проходить по обычным правилам. Вы можете участвовать или отказаться от участия в играх против AlphaStar в любой момент в разделе «сетевая игра».

Сколько вариантов AlphaStar будет участвовать в играх?
DeepMind будет оценивать работу нескольких экспериментальных версий AlphaStar, что позволит DeepMind собрать максимально разнообразные результаты в ходе тестирования.

Какова вероятность того, что моим соперником будет AlphaStar?
Подбор соперников в рейтинговом режиме будет проводиться исключительно по обычным правилам, поэтому такая возможность зависит от того, сколько игроков будет в сети на момент, когда будет играть AlphaStar. AlphaStar сыграет небольшое количество игр в рамках научного эксперимента, но мы не можем раскрыть точное количество и частоту игр, потому что нужно обеспечить их анонимность.

Как AlphaStar воспринимает игру?
Как и обычные игроки, AlphaStar будет воспринимать игру, пользуясь камерой. Это означает, что AlphaStar не будет получать информацию об оппоненте, которой нет на текущем поле обзора. Также AlphaStar сможет перемещать боевые единицы только в рамках текущего обзора карты. Все ограничения AlphaStar были разработаны при участии профессиональных игроков.

Как AlphaStar взаимодействует с игрой?
У AlphaStar есть встроенные ограничения на количество эффективных действий в минуту и в секунду. Эти ограничения, включая максимальное значение APM, строже, чем в демонстрационных матчах DeepMind в январе, и установлены с учетом мнения профессиональных игроков.

AlphaStar будет участвовать и в командных боях, или только в режиме 1х1?
В рамках этих тестовых матчей AlphaStar будет играть только в режиме 1х1.

В каких регионах будет играть AlphaStar?
На данный момент агенты AlphaStar будут играть в Европе.

Игра с AlphaStar повлияет на мой MMR?
Победа или поражение в матче против AlphaStar повлияют на ваш MMR так же, как любая другая игра в соревновательном режиме.

Будет ли AlphaStar учиться, играя в рейтинговом режиме? Будет ли стратегия AlphaStar улучшаться на основе моих игр?
AlphaStar не будет учиться на основе матчей, сыгранных в рейтинговом режиме, поскольку DeepMind не использует эти матчи как часть тренировки AlphaStar. На данный момент для тренировок AlphaStar использовались записи человеческих игр и матчи ИИ с самим собой, но не матчи против реальных людей.

Что будет с AlphaStar дальше?
Когда AlphaStar сыграет достаточно тестовых матчей, команда DeepMind включит результаты в текущие исследования искусственного интеллекта. Они собираются выпустить научную публикацию с описанием результатов и работают с нами над тем, чтобы определить дальнейшие шаги AlphaStar. Если у DeepMind появятся еще новости об AlphaStar, в первую очередь о них станет известно сообществу!

Если я нажму не ту кнопку и включу/отключу эту возможность нечаянно, я могу изменить решение?
Если вы передумали насчет игр против AlphaStar, вы можете изменить решение в любое время в меню сетевой игры.

Как будут использоваться повторы моих игр против AlphaStar?
DeepMind будет использовать повторы ваших игр и данные, которые они содержат, в рамках научного исследования для оценки и описания работы системы AlphaStar. В частности, повторы будут использоваться для иллюстрации определенных моментов в игре AlphaStar. Больше информации можно найти в политике конфиденциальности.