DeepMind е абсолютен шампион в Starcraft 2: ИИ победи 99,8% от хората

Алгоритъмът с елементи на изкуствен интелект AlphaStar стана гросмайстор по Starcraft 2, като получи това звание за трите раси едновременно, въпреки че геймърите-хора обикновено се специализират само в една раса. Тези постижения в изграждането на стратегии в реално време ще помогнат в усъвършенстването на редица области – от преводачите на човешка реч в реално време до домашните роботи помощници.

Създаденият от DeepMind алгоритъмът, който може перфектно да играе Starcraft 2 бе тестван в реални условия това лято. Новият ИИ вече разгроми двамата най-силни играчи на планетата, а сега неговите създатели решиха да проверят как AlphaStar ще се справи с играчите от среден клас. VentureBeat съобщи, че AlphaStar е успял да победи 99,8% от всички играчи-хора и е достигнал до най-високото звание GrandMaster в таблиците и на трите раси на играта – Протоси, Терани и Зерги. Подробности за този интересен експеримент публикува и списание Nature.

StarCraft е комплексна игра с непълна информация. Според изчисленията на MIT Tech Review, във всеки един момент играчът има около 10^26 варианти за действие. Нещата допълнително се усложняват от това, че всяка от расите има свои особености, таланти и ограничения. Няма универсална стратегия за победа. След излизането на StarCraft 2 през 2010 година играта масово се играе от милиони играчи любители и хиляди професионалисти.

AlphaStar е успял да се обучи да играе Starcraft 2 за 44 дни, през които във виртуална среда са били създадени 900 отделни виртуални геймъри, които се състезават един с друг. Последните итерации в развитието на този ИИ се оказаха свръхефективни. AlphaStar Final успя да получи в MMR рейтинга от 5835 до 6275 точки в зависимост от расата. Предишният AlphaStar Supervised имаше средно постижение от 3699 точки, което е повече от 84% от хората, които играят тази игра.

В тестването на последните версии на изкуствения интелект е участвал Дарио (TLO) Вюнш – един от професионалистите, които AlphaStar успя да победи по време на демонстрационните мачове.

„Въпреки че стратегиите на AlphaStar понякога се различават от методите на професионалните геймъри, в някои отношения този ИИ играе почти като мен – например с известно закъснение вижда действията на картата. Много бе интересно да наблюдавам как AlphaStar изгражда собствени стратегии, които са съвсем различни от тези на играчите хора. Така например, в началото AlphaStar създава повече работници, отколкото неговата база може да поддържа и по този начин се подготвя за следващото разширение. Но все пак тази компютърна система има и слаби места.

DeepMind подчертава, че постиженията на новия ИИ в игровата вселена са изключително важни за изграждането и развитието на други ИИ алгоритми. Така например, от изследването на игровите светове и техните правила и логика бе създаден ИИ алгоритъмът AlphaFold, който умее с голяма точност да прогнозира структурите на протеините след тяхното самосглобяване и по този начин решава една от най-сложните задачи при много биологични изследвания.