Yarışmada Facebook suistimal edildi. "StarCraft" basit bir akıl yürütme oyunu mu yoksa bir yapay zeka mihenk taşı mı?
Geçen Pazar, Amerikan Yapay Zeka Derneği (AAAI) sponsorluğunda 13. Yapay Zeka ve Etkileşimli Dijital Eğlence Konferansı (AIIDE'17) StarCraft AI yarışmasını sonuçlandırdı.
Bu yarışmanın en önemli özelliği Facebook'un katılımıdır: CherryPi adlı bu yılki StarCraft AI, FAIR Facebook AI Araştırma Laboratuvarı'nın 8 çalışanı ve ilgili personeli tarafından oluşturuldu. Ancak, Facebookun sessiz girişinden daha şaşırtıcı olan şey, Yarışmanın sonuçları Facebook'un aşıldığını gösterdi: bu yılın ilk üçü bağımsız meraklılar ve CherryPi ilk beşe bile girmedi, sadece altıncı oldu.
Facebook'un bu ünlü yarışmaya katıldığı gerçeğinden yola çıkarak, "XX Mind Game'in İnsan Şampiyonunun İlk Zaferi" ünvanı için yapılan yarışma giderek daha şiddetli hale geldi. İlk olarak IBM'in "Deep Blue" bilgisayarı 1997'de dünya satranç şampiyonunu yendi ve ardından Google'ın AlphaGo'su geçen yıl dünya satranç şampiyonunu yendi. Şimdi, yapay zeka topluluğunun bir sonraki hedefi gerçek zamanlı strateji oyunları. Bu yılın Ağustos ayında, Google'ın yapay zeka şirketi (aynı zamanda AlphaGo'nun yaratıcısı) DeepMind, StarCraft 2'nin bir sonraki hedefi olacağını kamuya açıkladı.
Şekil DeepMind, 9 Ağustos'ta teknik blogunda, StarCraft 2: SC2LE (StarCraft 2 Öğrenme Ortamı) için AI makine öğrenimi araç setini geliştirmek üzere Blizzard Games ile işbirliği yapacağını duyurdu
Ve StarCraft 2'yi seçti çünkü Gerçek zamanlı strateji oyunlarında "gerçek zamanlı" ve "strateji" olarak, yapay zekanın yenilik yolunda meydan okuması gereken şey tam da budur.
Örnek olarak "anında" alın. Belki de insanlar için, StarCraft 2'nin 300'den fazla temel işlemi için "Eylem Alanı" çok büyük değildir. Ancak makine için, StarCraft 2'nin hiyerarşik işlemleri, artı "Sheng Teknolojisi" tarafından getirilen talimatlardaki değişiklikler artı haritanın boyutu, çalışma alanı sonsuzdur. Örneğin, "çiftçiler evler inşa eder" basit eyleminin 6 farklı adımı vardır: birimi seçmek için fareyi tıklayıp kaydırın, inşaatı seçmek için B, ikmal istasyonunu seçmek için S, yeri seçmek için fareyi kaydırın ve inşa etmek için tıklayın. Yalnızca 84x84 ekranda, makinenin çalışma alanında yaklaşık 100 milyon olası işlem vardır. DeepMind ve Blizzard'ın çözmeye çalıştığı, bu kadar çok sayıda işlemle karşı karşıya kaldığında, makinenin gerçek zamanlı kontrolü nasıl etkili bir şekilde gerçekleştirebileceğidir.
Picture DeepMind resmi blogundan evler inşa eden çiftçilerin sinema filmi
DeepMind, PySC2 ortam paketlemesinin AI oyuncularına "esnek ve basit bir arayüz" sağlayabileceğini söyledi. Aracın ilk sürümünde, oyundaki her birim, kan hacmi ve haritada görünen kısımlar gibi her öğe ayrı bir özellik katmanına sahip olacak. Bu, araştırmacıların farklı özellikleri (öğeleri) geliştirip optimize ederek AI oyuncularının gerçek zamanlı kontrol yeteneklerini etkili bir şekilde iyileştirebileceği anlamına gelir.
Elbette StarCraft 2'de "strateji" gibi teknik yollarla çözülemeyen bazı sorunlar var. Bir strateji oyunu olarak, çoğu durumda, oyuncuların verdiği kararlar ancak bir düzine hatta onlarca dakika sonra etkili olacaktır. Bu nedenle, AI oyuncularının plan yapmayı öğrenmesi gerekir.
AIIDE oyunu StarCraft 1 kullansa da, bu onun daha basit olduğu anlamına gelmez. Sonuçta, bu oyunun gerektirdiği temel teknoloji, StarCraft 2 ile aynı. Şu anda, tanınmış bir yapay zeka uzmanı ve evrişimli sinir ağlarının mucidi olan Yann Lecun liderliğindeki Facebook Yapay Zeka Araştırma Laboratuvarı ve 150'den fazla üst düzey araştırmacıyla StarCraft ile ilgili yalnızca üç makale yayınladı. Ancak, Facebook'un herhangi bir kamuya açık beyanı olmamasına rağmen, "StarCraft AI Şampiyonu" başarısından vazgeçme niyetinde olmadıkları açıktır.
Şekil Facebook Yapay Zeka Laboratuvarı Direktörü Yann Lecun
Hepimizin bildiği gibi Zuckerberg, Facebook'un geleceğinin üç ana geliştirme yönü olduğundan bahsetmişti: Dünyayı, yapay zekayı ve sanal gerçekliği birbirine bağlayın. Ve hiç şüphe yok ki Facebook Yapay Zeka Araştırma Laboratuvarı, önemli bir yapay zeka görevini üstlendi, son ürün geliştirme baskısına sahip değiller ve temel bilime ve uzun vadeli araştırmalara odaklanıyorlar. Ayrıca Facebook, yapay zeka alanındaki hakim zirvelerde rekabet edebilmek için yapay zeka alanındaki yatırımını üç katına çıkardığını duyurdu.Ayrıca Facebook'un şu anda makine öğrenimi uzmanı Joaquin Candela liderliğinde bir Uygulamalı Makine Öğrenimi Departmanı (AML) bulunuyor. Yapay zeka üzerindeki vurgu buradan anlaşılabilir.
Ancak bu yarışmanın sonuçlarına bakılırsa, Facebook'un "hegemonyasına" giden yol o kadar basit görünmüyor. Bu yılın şampiyon yazılımı ZZZKBot, yalnızca bir yazılım geliştiricisi olan Avustralya, Perth'den Chris Coxe tarafından oluşturuldu. Bir keresinde nihai sonucun açıklanmasından önceki gün dedi "Başlangıçta bir kavram kanıtıydı. Kaynak kodu oldukça kötü." (Tabii ki, tüm StarCraft AI, insan profesyonel oyuncular ve hatta yetenekli amatör oyuncuların kolayca yenebileceği gibi.)
Ancak Facebook ve Google'ın StarCraft AI hakkındaki düşüncesi, bağımsız meraklılarınkinden farklı. Mevcut lider StarCraft AI, geliştiriciler tarafından manuel olarak yazılan kurallara ve stratejilere dayanmaktadır. Bu şampiyonu alın, dedi Coxe, ZZZKBot'taki en güçlü işlev sadece basit bir öğrenme işlevi: Bir rakibe karşı önceden programlanmış birden fazla stratejiyi deneyebilir, en etkili stratejiyi bulabilir ve ardından bu stratejiyi yarı finallerde doğrudan benimseyebilir.
Teknoloji devleri, büyük miktarlarda oyun verilerini gözlemleyerek ve deneyler yaparak bağımsız olarak stratejiler oluşturabilmeleri için StarCraft yapay zekalarında makine öğreniminin kullanımına odaklanmayı planlıyor. Ve bu aynı zamanda Google AlphaGo'yu zirveye ulaştıran temel teknolojidir. (İlginç bir şekilde, Facebook bu yaklaşımı CherryPi'de benimsemedi.)
Ancak, Google ve Facebook gibi teknoloji devleri birbiri ardına pazara girdikçe, teknoloji meraklılarının bağımsız olarak kazanan bir StarCraft AI yazılımı geliştirmesi çok uzun sürmeyecek. İnsan dünya şampiyonuna gelince, yapay zeka teknolojisinin patlama geliştirme hızına göre çok fazla avantaj olmayacağı tahmin ediliyor.
