Alpha GO'nun StarCraft 2'ye meydan okumasına izin verin? Şimdi çok erken olabilir
Eyvan milyon el yazması ücret etkinliğine katkılar, yazar HUSH, lütfen izin almadan yeniden basmayın!
Önsöz
Geçen yıl Kasım ayında Blizzard Karnavalı'nda Blizzard, alpha GO'nun üreticisi ve dünyanın önde gelen yapay zeka şirketi DeepMind ile iki tarafın "StarCraft" oyun serisinde derinlemesine işbirliği yapacağı konusunda bir anlaşmaya vardı. 9 Ağustos'ta DeepMind ve Blizzard, anlaşma planının ilk sonucunu birlikte yayınladı: "StarCraft 2" tabanlı bir yapay zeka araştırma ortamı olan SC2LE.
Belki de erken dönem alpha GO'nun geleneksel rekabetçi eğlence projelerindeki etkileyici performansı, birçok oyuncunun "yapay zeka oyunlarının" sadece bir parça kek olduğunu düşünmesine neden oldu. Ancak, birkaç gün önce açıklanan araştırma sonuçlarına bakılırsa, alpha GO'nun StarCraft'ta insan oyuncularla rekabet etmesi için henüz çok erken.
Yapay zekanın "StarCraft 2" ye meydan okuması gerekmiyor, ikincisinin aktif olarak savaşı istediğini söylemek daha doğru.
Bilgisayar oyuncuları ve yapay zeka
Yapay zeka ile ilgili olarak, birçok oyuncunun bir şüphesi olacağına inanıyorum: alpha GO dahil olmak üzere yapay zekanın video oyunlarındaki performansı, ortak bilgisayar oyuncularımızdan ne kadar farklı?
Öyleyse yapay zekanın yıldızlararası düzeyini tartışmadan önce yapay zeka ve bilgisayar oyuncuları hakkında konuşalım.
Bazı tarihsel nedenlerden dolayı, yapay zekanın kısaltması olan oyunlarda alışılmış olarak bilgisayar oyuncuları veya oyun karakterleri olarak adlandırıyoruz, ancak aslında oyunlarda bilgisayar oyuncularının ve yapay zekanın çalışma prensipleri tamamen farklı. (Aşağıda görünen AI, geleneksel anlamda bilgisayar oyuncularından ziyade yapay zekayı ifade eder).
Gerçek "soğuk" yapay zeka değil oyunlardır
Çoğu video oyununda, bilgisayar oyuncuları ile insan oyuncular arasındaki rekabet, oyun bilgilerinin kontrolünde asimetriktir. Örnek olarak gerçek zamanlı strateji oyunlarını ele alalım: Bir savaşta, bilgisayar oyuncuları oyun hakkında her şeyi bilirler ve "savaş sisi" kavramı da boşunadır. Bilgisayar her zaman oyuncunun hareketlerini kavrayabilir ve ayarlanan zorluğa göre oyuncunun davranışına karşılık gelen yoğunluk geri bildirimi verebilir. Bilgisayar oyuncuları oyunda bazı insancıllaştırılmış davranışlar sergileyecek ve hatta görünüşte kazara hatalar yapacak olsa da, bu sadece çeşitli bilgileri birleştirdikten sonra kasıtlı bir "su salınımı" dır. Temelde, bilgisayar oyuncuları "oyuncu" değil, oyunun kendisinin bir parçasıdır.
Aksine, AI bilgi edinme ve geri bildirimde insan oyunculara tamamen eşdeğerdir ve oyundaki insan oyuncuların kurallarına uyması gerekir. Kısacası, AI ayrıca "monitör, klavye ve fare" gerektirir. Bu cihaz setinin çoğu durumda bir varlığı bile olmasa ve yalnızca işlevsel programlama yoluyla gerçekleştirilse de, AI ile onlar arasındaki etkileşim modu bizimkinden farklı değildir. AI, bizim gibi ekranda görüntülenen bilgileri yargılayabilir ve işleyebilir ve oyun ortamıyla etkileşim kurmak için görünür alandaki duruma göre zamanında çalışmak için klavye ve fareye basabilir. Şimdiye kadar, "yapay zekanın bu ekran setini ve klavye ve fare cihazlarını etkili bir şekilde nasıl kullanacağı", proje araştırmasının hala zor noktalarından biridir.
Yapay zeka gözünde "StarCraft 2"
DeepMind ne yaptı?
Bu sefer duyurulan SC2LE ("StarCraft 2" öğrenme ortamı), araştırmacıların kendi yapay zeka araştırmalarını yürütmek için Linux sistemi altındaki oyun API'sine (uygulama programlama arayüzü) erişmesine izin veriyor. Bu teknoloji, programlama dili ile oyuncu oyun operasyonları arasındaki iletişimi gerçekleştirir.Araştırmacılar, yapay zekanın insan oyuncuların bilgi işleme alışkanlıklarını ve oyun yöntemlerini simüle etmesine izin vermek için programlama talimatlarını kullanır, bu da yapay zekanın sürekli öğrenme ve ayarlama yoluyla daha güçlü işleme yetenekleri elde etmesine olanak tanır.
DeepMind'e göre, insan oyuncuların iyi olduğu alan, AI performansının değerlendirilmesi için çok önemli bir kriterdir. Bu nedenle, AI'nın video oyunlarında pratik uygulamasını incelemek, yapay zeka teknolojisinin gelişimi için büyük önem taşımaktadır.
DeepMind araştırmanın sonuçlarını açıkladığında "StarCraft 2" yi çarptı ...
Bu sefer piyasaya sürülen SC2LE, "StarCraft 2" de yapay zeka araştırmalarını hızlandırmak için bir araç setidir. Kısacası, kabaca aşağıdaki parçaları içerir:
Blizzard tarafından geliştirilen makine öğrenimi API'si, araştırmacıların ve geliştiricilerin oyunun iç ortamına girmesine olanak tanır;
AI öğrenme referansı için anonim oyun kaydı veri seti;
Araç kutusunun açık kaynak sürümü (PySC2 olarak adlandırılır), AI'nın oyunda soyut harita bilgilerini kolayca elde etmesini sağlar (gerekli bilgileri elde etmek için AI'nın haritayı bir insan oyuncu gibi "gözlemlemesini" sağlayın);
Çiftçileri belirli yerlere taşınmaları için manipüle etmek, kristalleri ve gaz madenlerini toplamak, kışla inşa etmek vb. Dahil olmak üzere bir dizi basit pekiştirici öğrenme oyunu, araştırmacıların yapay zekanın belirli görevler üzerindeki performansını test etmelerine olanak tanır.
SC2LE, yapay zeka araştırmacıları için halka açık bir alan sağlayarak, tüm yapay zeka meraklılarının oyun ortamına daha rahat girmesine ve yapay zekanın yaratılmasına ve eğitimine katılmasına izin veriyor. Aynı zamanda, AI yazarları arasındaki savaşın, insanlara resmi meydan okumadan önce daha yoğun hale geleceği öngörülebilir.
Araç kutusunda sağlanan pekiştirmeli öğrenme oyunları
Neden "StarCraft" ı seçmelisiniz?
Hepimizin bildiği gibi "StarCraft" tarihteki en başarılı gerçek zamanlı strateji oyunlarından biridir. Oyunlar serisi e-spora erken girmiştir ve çeşitli rekabetçi etkinlikler 20 yıldan fazla bir süredir devam etmektedir.
Çoğu oyunda olduğu gibi, "StarCraft" ın kazanması için ön koşul, rakibi yenmektir, ancak gerçek zamanlı strateji kuralları uyarınca, oyuncuların, oyundaki savaş gücü dışındaki birden fazla bilgi göstergesini göz önünde bulundurması ve dengelemesi gerekir, örneğin: kristal toplama, gaz madenleri Kaynaklar, bina inşa ederek nüfus sınırını artırın, vb. Aynı zamanda, bir "StarCraft" oyununun süresi birkaç dakikadan birkaç saate kadar değişir, bu da oyundaki anlık işlemlerin hemen gözle görülür faydalar sağlamayacağı anlamına gelir. Ayrıca, "savaş sisi" nin varlığından dolayı, yapay zekanın oyun sırasında tarihsel hafıza ile uzun vadeli planlamayı birleştirmesi gerekiyor.
"Savaş Sisi" her iki taraftaki oyuncular için şemsiyeler sağlar
"StarCraft", son derece zengin çok seviyeli oyun mekanizmalarına sahiptir ve çok sayıda oyuncu olması nedeniyle, araştırmacılar, AI öğrenme referansı için kolayca büyük miktarda oyun kaydı verisi elde edebilir. Öte yandan, çok sayıda insan oyuncu da AI için mükemmel rakipler sağlar. Bu nedenle "StarCraft", yapay zeka araştırmaları için ideal bir ortamdır.
Yapay zeka ve makine öğrenimi araştırmacılarının da ilgisini çeken ilk nesil "StarCraft" AAAI Yapay Zeka ve Etkileşimli Dijital Eğlence Yıllık Konferansı (AIIDE) ayrıca her yıl "StarCraft Brood War" AI yarışmasına ev sahipliği yapıyor. Oyunun sonunda, konferans organizatörü ayrıca olağanüstü AI ve insan oyuncular arasında bir oyun ayarlayacak.Son yıllardaki yarışmanın sonuçlarına bakılırsa, AI'nın en iyi insan oyuncuları yenmek için hala uzun bir yolu var.
Bu yılki AIIDE, 5-9 Ekim tarihleri arasında ABD'nin Utah kentindeki Snowbird Ski Resort'ta yapılacak.
Yapay zeka "yıldızlararası" ile savaşır da el engelli mi?
DeepMind, "StarCraft" dan önce birçok yapay zeka tasarlamış ve bu yapay zekaların performansını, özel olarak tasarlanmış deneysel oyunlardan mevcut Go ve basit Atari oyun setlerine kadar çeşitli ortamlarda test etmişti. Yapay zekanın karmaşık problemleri çözme yeteneği.
Atari oyunundaki birkaç işlem seçeneği ile karşılaştırıldığında, "StarCraft" ın birim işlem alanı 300'den fazla seçenek içerir. Basit "yukarı, aşağı, sola ve sağa" temelinde, "StarCraft" daki davranış daha hiyerarşiktir, bu çoklu birimlerin seçimini ve kontrolünü içerir ve işlemlerin derhal ayarlanmasını ve geliştirilmesini gerektirir. 84 * 84 piksellik küçük bir alanda bile, muhtemelen 100 milyon olası davranış vardır.
"StarCraft" daki ince işlemler son derece karmaşıktır ve en iyi ustalar arasındaki düello, temel becerilerin bir testidir
En iyi insan yıldızlararası oyuncuların el hızı yüzlerce APM'ye (dakika başına işlem) ulaşabilir, ancak AI kolayca on binlerce kişiye ulaşabilir.Bu nedenle, birçok oyuncu, AI'nın işlem hızındaki avantajının video oyunlarında zafer kazanmak için yeterli olduğuna inanıyor. Ama aslında o kadar basit değil. "StarCraft 2" WCS Dünya Şampiyonası şampiyonu Byun Hyun Woo (Byun), bu yıl Mayıs ayında medyaya verdiği röportajda, yapay zekanın hiçbir şekilde rakibi olmadığını söyledi.
ByuN'un güveni, "StarCraft" ve Go arasındaki önemli farktan kaynaklanıyor. Go oyununda, tahtadaki tüm taşların durumu açık ve şeffaftır ve her iki oyuncu da tahtadaki tüm bilgileri fark gözetmeden anlayabilir. StarCraft'ta "savaş sisi" nin varlığı nedeniyle oyuncular tüm savaş alanını göremezler. Bu nedenle, stratejiler tasarlanırken çeşitli bilgilerle sınırlandırılacaktır.
İnsanların Go alanındaki yenilgisi yıldızlararası oyuncuları caydırmadı
Byun'un görüşüne göre "bilgi", oyuncu kaynak yönetimi, keşif devriyeleri, bina düzenleri ve savaş planları gibi bir dizi gerçek zamanlı stratejiye hakimdir. Yapay zeka acil durumlarla başa çıkmak zordur ve birçok bilinmeyen ve değişkene hızlı bir şekilde yanıt vermede iyi değildir. Herhangi bir yapay zeka uzmanı için hem kısa vadeli operasyonlarda hem de uzun vadeli stratejilerde iyi olan bir AI tasarlamak çok zordur. ByuN, görüşme sırasında hemen bir karşı önlem almayı bile düşündü: "Yapay zekanın kafasını karıştırmak için alışılmadık stratejiler ve taktikler benimseyeceğim. Binam hakkında öğrenmesini önlemek için tespit birimlerini engelleyeceğim. Üssüm keşfedilirse, yapacağım Tüm bina planlarını bir defada değiştirmeyi seçin. "
ByuN, yapay zekayı yenme konusunda kendinden emin
Yazar, "StarCraft botları nerede zayıf?" (StarCraft botlarının zayıf yönleri nerede?) Adlı bir makalede, "StarCraft" da yapay zekanın zayıflığını dikkatlice analiz etti:
"Yıldızlararası" da yapay zekanın stratejik seçimi güçlü bir düzenliliğe sahiptir, bu nedenle kolayca kandırılabilir. Bir durumdan bahsedildi: Oyuncu, yapay zekanın yavrularını kovalamak için her zaman ilk birimleri kullanacağını fark etti, bu yüzden yavruları, rakibi doğrudan ezmek için gelişmiş birimlere yükseltilene kadar zamanı geciktirmek için yapay zeka birimlerini çekmek için kullandı. .
İkincisi, oyundan önce ve sonra stratejilerin dönüşümünde, insanlar başlangıçta bazı başlangıç taktiklerini benimseyecekler ve başarısız olduklarında, daha sonraki aşamalarda inisiyatif kazanmak için hemen rakibin durumuna göre taktik değiştirecekler. Yapay zeka, insanları çoklu iş parçacığı ve APM açısından tamamen yenebilse de, keşif bağlantısında kusursuz bir şekilde ulaşmak hala imkansızdır.Sadece basit bir kol kısıtlaması kullanmak, keşif birimlerinin eylemlerini etkili bir şekilde sınırlayabilir. Bu, herhangi bir mükemmel operasyonun kırılmasının zor olduğu bir sınırdır. .
Ek olarak, yapay zekanın insanların mimari gibi detaylardaki değişikliklere uyum sağlama yeteneğini taklit etmesi de zordur.
DeepMind tarafından bu kez açıklanan araştırma sonuçları hala yukarıdaki analizi doğrulamaktadır. DeepMind araştırmacıları tarafından yapılan bir ankette AI, bazı bağımsız pekiştirmeli öğrenme oyunlarında iyi performans gösterdi.Yapay zekanın kontrolü altında, insan çiftçiler kaynak taşıma, inşa etme ve toplama gibi alt işlemleri gerçekleştirebiliyor. Ancak tam içerikli bir oyunda, yüksek performanslı bir yapay zekanın bile basit bir oyunda kazanması zordur (evet, mevcut yapay zeka "basit bir bilgisayarı" bile geçemeyebilir ...).
Basit Bilgisayar: Hala insanlarla kavga etmek istediğini duydum?
Sonuç
DeepMind tarafından bu kez açıklanan etabın sonuçları, küresel yapay zeka araştırmacılarına daha etkili araştırma ve geliştirme araçları sağlamak, dünyanın her yerinden yapay zeka meraklılarının gücünü insanoğlunun bir başka sınırına meydan okumak için ödünç almak. Oyuncular olarak, video oyunlarının sanatıyla gurur duyuyoruz ve her zaman "dokuzuncu sanat" hakkında konuşmayı seviyoruz. Ancak günümüzde insan bilimi ve teknoloji-yapay zekanın öncüsü olanların da video oyunlarından ve oyunculardan öğrenmesi gerekiyor.Yapay zekanın yıldızlararası oyunculara meydan okuyabilme yeteneği konusunda endişelenmeden önce bu araştırmayı bir süre yapmamız yeterli olabilir. .
Aslında, açıkça söylemek gerekirse, DeepMind "StarCraft 2" nin çok zor olduğunu düşünüyor, hadi birlikte yapalım!
