超神経質で
米国現地時間6月25日、OpenAIは、同社が開発した5つのニューラルネットワークで構成されるAIアルゴリズムOpenAI Fiveが、Dota 2で人間プレイヤーのチームを破ることに成功したと発表した。AIが開発したのはこれが初めてである。 Dota 2 の 5 対 5 のチーム戦で人間を破り、ラダーの平均スコアは 4200 ポイントを超えました。しかし、現在 AI に敗北している人間チームはすべてアマチュア プレーヤーであり、OpenAI は、今年 8 月の Dota 2 – The International 2018 イベント中に国際トッププロチームと対戦すると述べました。
よく考えてみると、将来ゲームをするとき、相手が人間なのかAIなのか本当に分からなくなるでしょう。私たちの気持ちを欺くために、女性の声で女の子のふりをすることをAIに教えないことを約束してください。
AIは基本的にすべてのゲームで人間に勝つ
1997 年には、IBM の「ディープ ブルー」が当時のチェスの世界チャンピオン、ガルリ カスパロフを破りました。これは、マシンがゲームで世界チャンピオンを破った初めてのことでした。 2000 年代初頭から中頃までには、ほぼすべてのチェスのバリエーションでマシンがチェスのマスターに常に勝つまでに技術が進歩しました。
そこでコンピューター科学者たちは囲碁に研究の注目を向けました。これは中国の古くから伝わる戦略ゲームで、学ぶのは非常に簡単ですが、マスターするのは困難です。
カーネギーメロン大学の研究チームは、2017 年 1 月に、Libratus AI システムが 4 人のプロ ポーカー プレイヤーと 20 日間、テキサス ホールデム ポーカーに賭けて 120,000 回の無制限ゲームをプレイする、より公開的なイベントを開催しました。
ほぼ 1 か月間ノンストップでゲームを続けた結果、マシンは合計 170 万ドルを獲得しましたが、4 人のプロはそれぞれ数千ドルの仮想通貨を失いました。
2017 年 5 月、AlphaGo Master は世界ナンバー 1 の囲碁棋士である柯潔を破りました。 AlphaGo と柯潔の間で行われた 3 つの対局では、この碁盤は常に有利な立場にありました。
2017 年 12 月までに、DeepMind はシステムのより高度なバージョンを発売しました。 AlphaZero と呼ばれるこの新しい人工知能は、数時間で複数のゲームをマスターでき、IMBA に値します。
まず生物学的問題を解決し、次に技術的問題を解決する
これらのゲームの中で、Dota2 が最も難しく、戦略的に複雑なゲームの 1 つであることは否定できません。ほとんどの場合、プレイヤーはゲーム内で自分のポジションを探索する必要に直面します。
したがって、最初に解決する必要があるのは、キャラクターのナビゲーションの問題です。現時点では、まず生物学者を招いて、人間の脳がどのようにナビゲーションするかを説明する必要があります。
人間の脳の謎を探るのは、難易度9.9以上の難題ともいえるが、ディープマインドは巨人の肩の上に立って、難なくその答えを見つけた。 2005 年にノーベル生理学・医学賞を受賞したイギリス系アメリカ人の科学者ジョン・オキーフ氏と、ノルウェー出身のメイ・ブリット氏とその夫エドワード・モーザー氏に特別な感謝を捧げます。
たゆまぬ努力と数え切れないほどの苦労を経て、彼らは人間の脳のGPSの中核「グリッドユニット」これにより、Deepmind は人間の脳の空間認識の鍵を簡単に発見できるようになります。グリッド ユニットは、無数のグリッド細胞で構成される神経組織であり、その主な機能は、人間とほとんどの哺乳類が方向を定めて移動するのを助けることです。
私たちが移動しているとき、グリッドセルは現在位置と周囲の環境を常に更新し、歩行経路と歴史的場所を記録し、脳が位置と方向を決定するのを助けるために脳内に仮想地図を描きます。
新しい場所に行くたびに、グリッド セルが自動的に新しい地図を描画します。つまり、訪れた場所が多ければ多いほど、地図の完成度が高まり、空間認識の範囲が広がります。
AI版グリッドユニット
この結果に触発されて、Deepmind チームは UCL (University College London) の科学者と協力してリカレント ニューラル ネットワーク システムを共同開発しました。このシステムがマウスの方向探索をシミュレートしたところ、位置を決定するときにニューラル ネットワークがグリッド セルの特性に似た特性を生成することが魔法のように発見されました。
(画像注: ニューラル ネットワークによって生成されるグリッド セルは人間に非常に似ています)
さらなる研究と改良を経て、彼らはグリッド ユニットのニューラル ネットワーク バージョン (AI グリッド ユニットとも呼ばれる) を作成することに成功しました。 AIグリッドユニットは自身の位置を決定するだけでなく、複雑な環境において目標地点までの最適なルートを見つけることもできます。
この発見は、実際のテクノロジーを披露する機会を緊急に必要としていた Deepmind チームを驚かせました。そこで研究チームは、ネズミやゴリラを無視して人間に直接宣戦布告することにした。
プロプレイヤーとの迷路ゲームでは、グリッドユニットのニューラルネットワーク版を搭載したAIが、複雑な環境で方向を見つけただけでなく、目標点までの距離を正確に計算し、最速のルートを見つけました（一部のルートを含む）他のルートでは時間がかかります）、人類を倒すことに成功します。
仮想環境でのみ勝利を収めましたが、これは AI が GPS などの外部データに頼らずに現実の場面で方向を見つける能力を備えていることを意味します。したがって、ディープマインドは存在しますが、これが画期的な勝利であることは否定できません。
これまで、AI が優れていることが証明されたのは画像認識やボードゲームなどの分野のみで、ナビゲーションなどの主観的な認知分野では人間を超えることはほとんどありませんでした。今回、AIは自動ナビゲーション機能に「進化」し、AIが脳を再現できるだけでなく、脳をよく理解できることが証明された。
ブレーンストーミングの時間
AIは将来さらに可能性を広げることが予想されます。強力なコンピューティング機能と学習機能を利用して、同じ問題に対して複数の解決策を導き出し、最適な答えを見つけることができます。
ゲームに関して言えば、さまざまなゲーム環境に適応するようにAIを訓練し続けた場合、本物と偽物の区別が難しいGoogleアシスタントの音声が追加されます。
相手のゲームプレイヤーが若い女性なのかAIなのかを見分けることがさらに難しくなるのではないかと心配しています。
とても悲しい。
スーパーニューラル事典
言葉
MMOG 大規模マルチプレイヤー オンライン ゲーム
大規模マルチプレイヤーオンラインゲーム
補強する
[ˌri:ɪnˈfɔ:rs] vt.
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