Искусственный интеллект (ИИ) уже побеждает лучших игроков в шахматы и го. Но видеоигры, в которых профессиональные команды действуют сообща, а игроки не всегда видят оппонента, представляют собой более сложную задачу для компьютера. Такие видеоигры больше напоминают реальный мир, и это делает их важным этапом в развитии ИИ.
OpenAI, некоммерческая исследовательская организация из Сан-Франциско, которую поддерживает в том числе основатель Tesla Илон Маск, заявила в понедельник, что бросит вызов лучшим профессиональным командам по киберспорту. OpenAI предстоит еще много работы, но она уверена, что разрабатываемый ею ИИ сможет побороться на чемпионате по игре Dota 2, который состоится в Ванкувере в августе.
Как утверждает OpenAI, пять ее нейронных сетей, работая сообща, уже обыграли в Dota 2 одну из лучших команд в мире. Правда, это удалось только после того, как игра была упрощена в результате отключения некоторых функций. В частности, игроки не могли стать невидимыми.
По словам сооснователя OpenAI Грега Брокмана, это сделало игру более «реальной». Но он отмечает, что вряд ли кто-нибудь поверит в способность ИИ научиться играть, пока он не одержит победу при полностью включенном игровом процессе.
OpenAI уже давно работает над этим. В прошлом году она первой сообщила, что ее ИИ смог победить людей в Dota 2 в гораздо более простом игровом режиме «один на один». Это привлекло внимание к тому, что OpenAI изменила условия игры, чтобы повысить шансы своего бота. Но каждый раз, когда он сталкивался с новым набором условий, он осваивал их, утверждает Брокман. Это вселяет в OpenAI надежду, что к августу ее ИИ сможет справиться с оставшимися заданиями. Хотя предполагается, что в игре будет принимать участие ограниченный набор персонажей, благодаря чему она все-таки будет проще самых трудных версий, в которые играют люди.
Принцип работы ИИ заключается в машинном обучении — когда компьютер играет сам против себя и учится на своих ошибках. Как отмечают специалисты OpenAI, для противостояния командам из пяти человек им потребовалось внести меньше изменений в алгоритм, чем они ожидали. Более того, увеличение числа решающих задачу компьютеров помогло значительно улучшить ИИ.
Ричард Уотерс, Financial Times (Перевел Алексей Невельский)
Читайте также:
