AI DeepMind este acum capabil să învingă jucătorii umani în Quake III

Cutremurul III al lui DeepMind

Am văzut jocuri în care dezvoltatorii pun roboți pentru a ușura jucătorii umani sau pentru a crea recreații pentru un singur jucător a modurilor multiplayer ale multor jocuri. Acești jucători AI sunt rareori suficient de capabili să concureze cu omologii lor umani. Astfel, acestea sunt utilizate pentru a ușura curba de învățare a multor jocuri multiplayer. Pe de altă parte, DeepMind este o firmă specializată în utilizarea AI în multe domenii de lucru. Ei au dezvăluit că roboții lor conduși de AI ar putea în cele din urmă să-i învingă pe omologii lor umani într-unul dintre cele mai jucate jocuri multiplayer Quake III. Descoperirile lor sunt fascinante pentru cei care au un lucru pentru învățarea și capacitățile AI.

Aceasta nu este prima aventură a DeepMind în jocurile video, au dezvoltat deja un motor neuronal capabil să învingă jucătorii profesioniști din multe jocuri multiplayer. Cel mai bun exemplu aici este AlphaGo, unde AI-ul lor l-a învins pe binecunoscutul jucător profesionist al jocului menționat. De asemenea, au dezvoltat AI pentru multe alte jocuri.

Deduceri

Revenind la deducerile lor referitoare la AI în Quake III. Quake III este drastic diferit de multe alte jocuri de acolo. Jocul este categoric diferit din cauza etapelor generate procedural și a faptului că jocul este în perspectiva primei persoane. Problema dezvoltării AI este că aceștia nu au putut învăța cea mai bună metodă posibilă pentru a bate jocul. Problema de fapt s-a dovedit a fi o binecuvântare deghizată, deoarece AI seamănă cu curba de învățare umanoidă, mai multe despre aceasta mai târziu.

AI a început de la zero și a învățat regulile de captare a modului de pavilion în sine. AI a reușit apoi să învingă 40 de jucători umani, unde oamenii, precum și AI, au fost combinați. După ce a învins în mod considerabil oamenii, DeepMind a acceptat că victoria lor este atribuită timpilor de răspuns pro-umani ai agentului lor AI. Așadar, au decis să le încetinească, dar AI a reușit să-și învingă omologii umani.

Progresul AI

Tomshardware raportează că deducerile lor sunt deosebit de fascinante, deoarece AI a trebuit să învețe elementele de bază ale jocului în sine și faptul că AI a putut obține rezultatele atunci când etapele au fost generate procedural.

DeepMind a spus că munca lor la acest proiect evidențiază faptul că putem instrui AI eficient folosind tehnici multi-agent, ceea ce înseamnă AI împotriva AI. Nu numai că îl face pe AI conștient de greșelile sale, ci funcționează și pe lucruri care pot fi făcute mai bine. Au zis, ' Evidențiază rezultatele prin exploatarea curriculum-ului natural oferit de formarea multi-agenți și forțarea dezvoltării unor agenți robusti care pot chiar să facă echipă cu oamenii . '