KI Das Karten- Und Spielespielen Beizubringen Bedeutet Nicht Nur, Menschen Zu Besiegen
Gestern gab DeepMind bekannt, dass seine KI AlphaStar auf dem europäischen Server verfügbar sein wird, wo sie anonym mit menschlichen Spielern in der StarCraft 2-Rangliste konkurrieren wird. Heute beherrschte die Nachricht, dass Pluribus, ein von Facebook und CMU entwickelter KI-Spieler, die besten menschlichen Spieler in einem Texas Hold'em-Spiel mit sechs Spielern besiegt hat, erneut die Schlagzeilen. Die Leistung der KI bei Spielewettbewerben wird immer besser, aber wir trainieren die KI ständig, um Menschen in Spielen zu besiegen. Was ist der letztendliche Zweck und die Bedeutung?
Erst gestern gab DeepMind bekannt, dass seine KI AlphaStar wird in Kürze auf dem europäischen Server verfügbar sein und anonym gegen menschliche Spieler in der Rangliste von StarCraft 2 antreten.Heute haben Facebook und CMU gemeinsam KI-Glücksspielgott Pluribus , indem er die besten menschlichen Spieler in einem Texas Hold'em-Turnier mit sechs Spielern besiegte.
Warum interessiert sich KI immer so sehr für Brettspiele und warum arbeitet das Team dahinter so hart daran, Spiele und Brettspielwettbewerbe zu gewinnen?
Beginnen wir mit dem komplexesten Strategiespiel „StarCraft 2“
StarCraft wurde 1998 von Blizzard Entertainment veröffentlicht, und die Fortsetzung StarCraft 2 erschien 2010. Es gilt alsDas schwierigste und härteste Echtzeit-StrategiespielObwohl KI bereits zahlreiche Spiele erobert hat, handelt es sich hierbei um einen Spieltyp, der für KI relativ schwierig zu meistern ist.
Um zu gewinnen, müssen die Spieler mehrere Faktoren sorgfältig abwägen und handhaben sowie rechtzeitig Pläne und Reaktionsstrategien entwickeln. Im Gegensatz zu Schachspielen, bei denen es ausschließlich auf Strategie ankommt, muss sich die KI zahlreichen Herausforderungen stellen, um in diesem Spiel gut zu spielen. Dazu gehören der Umgang mit unvollständigen Informationen, die Ausarbeitung langfristiger Pläne, das Erlernen zeitgerechter Strategien usw.
Doch im vergangenen Dezember änderte sich diese Situation drastisch. In 11 StarCraft 2-Spielen zwischen Menschen und AlphaStar errang die KI einen vernichtenden Sieg mit einem Ergebnis von 10:1.An diesem Punkt hat die KI das Spiel StarCraft stark geprägt.
Das Verhalten von AlphaStar wird bestimmt durchTiefe neuronale NetzwerkeDas neuronale Netzwerk empfängt Eingabedaten von der Spieloberfläche (eine Liste von Einheiten und ihren Attributen) und gibt eine Reihe von Anweisungen aus, die die Aktionen im Spiel darstellen.
Unvollständigen Informationen zufolge dauern Spiele normalerweise bis zu einer Stunde und erfordern Tausende von Zügen. Jeder Frame von StarCraft wird als Eingabeschritt verwendet,Das neuronale Netzwerk sagt die erwartete Aktionsfolge für den Rest jedes Frames voraus und ergreift dann die beste Aktion.
DeepMind erklärte, dass der Erfolg von AlphaStar im Spiel eher auf exzellente strategische Entscheidungen auf Makro- und Mikroebene zurückzuführen sei und nicht auf eine höhere Klickrate oder schnellere Reaktionszeit.
Diese Technologie kann auch bei vielen anderen Herausforderungen in der Forschung zum maschinellen Lernen hilfreich sein, darunter bei der Modellierung langfristiger Sequenzen und großer Ausgaberäume, etwa bei der Übersetzung, Sprachmodellierung und visuellen Darstellung.
KI hat Brettspiele erobert
- Im Jahr 1997 besiegte das Computerprogramm „Deep Blue“ den damals weltbesten Schachspieler. Damit war es das erste Mal, dass eine künstliche Intelligenz menschliche Spieler besiegte.
- Im Mai 2017 besiegte das aufstrebende AlphaGo Ke Jie, den damals weltbesten Go-Spieler, mit 3:0. Dann, nur fünf Monate später, kündigte DeepMind eine neue Algorithmusvariante an: AlphaGo Zero, konnte AlphaGo mit einem Ergebnis von 100 zu 0 schlagen;
- Ende 2018 verwendete das Uber AI Research Institute Reinforcement-Learning-Algorithmen Gehen Sie auf Entdeckungsreise,existieren Die Rache des MontezumaDie Punktzahl überstieg 2 Millionen, mit einer Durchschnittspunktzahl von über 400.000, und gilt als der stärkste Clearance-Algorithmus in der Geschichte der Atari-Spiele;
- OpenAI Fünf Zunächst verlassen wir uns auf 5 neuronale Netzwerke. OpenAI Fünf Besiege ein Team von Dota 2-Amateurspielern. Im April 2019 besiegten sie das Weltmeisterteam OG beim Dota2 International Invitational mit 2:0.
- Und dann, vor kurzem, die Texas Hold'em Poker God AI, gemeinsam entwickelt von Facebook und CMU, PlusRibus, in einem Spiel mit sechs Spielern kann man durch den Sieg über die besten menschlichen Texas Hold'em-Spieler einen durchschnittlichen Gewinn von fastEintausend Dollar.
Das Team brauchte weniger als eine Woche, um diese Texas Hold'em-Glücksspiel-KI zu trainieren.
Die Menschheit hat so viele KIs entwickelt, die in zahlreichen komplexen E-Sport-Spielen die besten menschlichen Spieler besiegt haben und die Menschen vor Angst zittern lassen.
Aber spielt KI Spiele nur zum Spaß?Erst die Menschheit besiegen, dann der Menschheit dienen
Diese KI-Unternehmen haben große Anstrengungen unternommen, um Algorithmen das Spielen von Go, E-Sport und Poker beizubringen, und man kann sagen, dass sie eine sehr ernsthafte Einstellung haben.
OpenAI entwickelte sogar ein Fitnessstudio und Universum Eine Open-Source-Plattform, die es jedem ermöglicht, diese Plattform zu nutzen, um Computern das Spielen beizubringen. Gym wird zum Spielen kleiner Spiele wie Atari, Flappy Bird und Snake verwendet, während Universe zum Spielen großer 3D-Spiele wie GTA5 und Rennspiele verwendet wird.
Geben sie Unmengen an Energie und Geld aus, nur um Spiele zur Unterhaltung zu spielen? Oder ist es das große Erfolgserlebnis, wenn KI Menschen besiegt? Nein, für KI-Forscher sind Spiele nur eine Methode, kein Ziel.
Spielumgebung:Es ist ein Beschleuniger für die Gesamtentwicklung der KI
Spiele sind die perfekte Testplattform für KI.Spiele verfügen über leicht zu verarbeitende Daten, feste Regeln und eine Vielzahl hypothetischer Strategien. Spiele sind simulierte Szenarien und daher ein idealer Ort für die Forschung und Entwicklung künstlicher Intelligenz.
„Wir haben nicht viele Dinge gesehen, die durch Spiele trainiert und dann auf die reale Welt übertragen wurden“, sagte Julian Togelius, außerordentlicher Professor am Center for Game Studies der New York University. „Aber wir haben erlebt, dass Methoden, die für Spiele entwickelt wurden, auf die reale Welt übertragen werden.“
Spiel-KI: Der beste Lehrer und Gegner für menschliche Spieler
Einerseits kann KI dabei helfen, perfektere Strategien zu entdecken und die Wettbewerbsfähigkeiten menschlicher Spieler zu verbessern. Ke Jie glaubt, dass das Spiel mit AlphaGo seinen Horizont erweitert und seine Go-Fähigkeiten verbessert hat.
Andererseits wird der Eingriff der KI für viele Spiele einen intelligenteren Gegner schaffen. Die angepasste KI kann nicht nur als Trainer für menschliche Spieler fungieren, sondern sich auch an die Niveaus verschiedener Spieler anpassen, um gegen sie zu spielen.
Es kann auch verhindern, dass menschliche Spieler in heutigen Spielen wütend aufeinander werden. Wenn Ihnen eine buddhistische KI gegenübersteht, sorgt sie definitiv für eine zivilisiertere Spielumgebung. Das Spiel ist erst der Anfang: Es gibt viel zu tun
DeepMind-CEO Demis Hassabis sagte: „DeepMinds Ziel ist es nicht nur, das Spiel zu gewinnen, sondern auch Spaß zu haben und sich davon inspirieren zu lassen.“
„Ich persönlich spiele gerne und habe auch Computerspiele entwickelt. In gewisser Weise sind das alles Testumgebungen, in denen man versucht, Algorithmen zu schreiben und zu testen.Letztendlich hoffen wir, unsere Technologie zur Lösung realer Probleme einsetzen zu können."
AlphaGo und AlphaStar werden in Zukunft nicht nur die Namen von KI-Spielern sein, die die Helden im Spiel steuern, und DeepMind wird sich nicht nur auf das Lösen von Spielproblemen beschränken. Sie werden zu KI-Helden der menschlichen Gesellschaft.
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