Die neue KI von DeepMind hat bei Starcraft II zum ersten Mal die besten menschlichen Profispieler geschlagen

Kategorie: Künstliche Intelligenz Gesendet 25. Januar

DeepMind, eine Tochtergesellschaft von Alphabet, die sich auf das Knacken künstlicher Intelligenz konzentriert, hat einen neuen Meilenstein in diesem großen Streben angekündigt: Menschen im galaktischen Krieg zu schlagen.

Die Nachrichten: AlphaStar , der neueste Lernalgorithmus des Unternehmens, besiegte zum ersten Mal professionelle Starcraft II-Spieler und erzielte 10 Siege und eine Niederlage gegen die Profis namens TLO und MaNa. Der populäre Echtzeit-Strategiespiel beinhaltet Spieler, die als eine von drei Rassen antreten, um Strukturen zu bauen und auf einem weitläufigen Schlachtfeld zu kämpfen.

Üben, üben: AlphaStar lernte, in einer Umgebung namens AlphaStar League zu spielen. Ein großes neuronales Netzwerk beobachtete zuerst Wiederholungen von menschlichen Expertenspielen. Es wurde dann gegen Versionen von sich selbst ausgespielt, wobei eine maschinelle Lerntechnik namens Reinforcement Learning verwendet wurde, um sich im Laufe der Zeit zu verbessern. Wichtig ist, dass die Aktionsgeschwindigkeit des Programms und seine Sicht auf das Schlachtfeld begrenzt waren, damit es keinen unfairen Vorteil gegenüber Menschen hatte.

Wer gibt einen Zerg? AlphaStar musste neue Arten von Intelligenz zeigen, um das Spiel zu meistern. Die Techniken, die zum Spielen des Spiels entwickelt wurden, könnten sich möglicherweise in vielen praktischen Situationen als nützlich erweisen, in denen eine komplexe Strategie erforderlich ist: Denken Sie an Handel oder sogar militärische Planung.

Höhere Punktzahl: Starcraft II ist nicht nur extrem komplex. Es ist auch ein Spiel mit unvollständigen Informationen, was bedeutet, dass die Spieler nicht immer sehen können, was ihre Gegner vorhaben. Es gibt auch keine einzelne beste Strategie zum Spielen. Und es braucht Zeit, bis die Ergebnisse der Aktionen eines Spielers klar sind, was es für einen Algorithmus schwieriger macht, durch Erfahrung zu lernen. Das Team von DeepMind verwendete ein sehr spezialisiertes Architektur neuronaler Netze um diese Probleme anzugehen.

Spieltheorie: DeepMind ist am bekanntesten für die Entwicklung der Software, die gelernt hat, die weltbesten Go- und Schachspieler zu schlagen. Aber zuvor entwickelte das Unternehmen mehrere Algorithmen, die lernten, einfache Atari-Spiele zu spielen. Das Spielen von Videospielen ist eine gute Möglichkeit, den Fortschritt in der künstlichen Intelligenz zu messen und Computer mit Menschen zu vergleichen. Es ist jedoch auch ein sehr enger Test – AlphaStar kann wie seine Vorgänger nur eine Aufgabe erledigen, wenn auch unglaublich gut.