Sadržaj:
Video: АБСУРДНЫЕ СТРАТЕГИИ мастеров StarCraft II: Обзор матчей игроков мастер-лиги за гранью абсурда (Studeni 2024)
Nedavna eksploatacija DeepMind-a u razvoju umjetne inteligencije koja može pobijediti igrače svjetske klase na StarCraft II izazvala je veliku buru. Dok je DeepMind to nazvao velikim probojem, drugi su tvrdili da je to varanje, nepravedno i nadljudsko.
AlphaStar, DeepMind-ov StarCraft-bot, koristi duboko učenje, popularno polje AI-ja u kojem programeri razvijaju ponašanje svojih AI modela pružajući im sulud broj primjera. AlphaStar je prvo trenirao na velikoj bazi podataka o ljudskim igrama koje je objavio Blizzard, igrajući milijune igara protiv sebe kako bi naučio i savladao pravila StarCrafta. Tada je napadnuta protiv ljudi, brišući amatere DeepMind-a prije nego što su krenuli protiv svjetskih prvaka.
Kad je AlphaStar pobijedio TLO i MaNu, dvojicu najboljih svjetskih igrača, bilo je razloga za vjerovanje da je industrija umjetne inteligencije prošla prekretnicu. U blogu je DeepMind nazvao AlphaStar "korakom naprijed u našoj misiji stvaranja inteligentnih sustava koji će nam jednog dana pomoći u otključavanju novih rješenja nekih od najvažnijih i temeljnih svjetskih znanstvenih problema na svijetu."
Ali onda su uslijedile kritike.
Nepravedna prednost
Kritičari tvrde da AlphaStar ima nekoliko karakteristika koje ga čine nepoštenim protivnikom protiv ljudi.
Prvo, AlphaStar brzo gori. Inženjeri DeepMind kažu da su hendikepirani na AlphaStaru kako bi se spriječilo da izvrši više radnji nego što bi to čovjek mogao učiniti. Ali ljudski igrači čine mnogo klikova neželjene pošte ili impulsivnih radnji koje nemaju vrijednost niti razmišljanja iza sebe.
Na primjer, kada igrači žele narediti da se njihove jedinice presele na neko mjesto ili napadnu neprijatelja, oni često nekoliko puta kliknu na isto mjesto ili na putanju prema odredištu, jer daje lažni osjećaj da će klikanje ubrzati tu radnju. U stvarnosti, jedinice izvršavaju samo najnoviju naredbu i zanemarit će prethodne. Suprotno tome, AlphaStar je svaki potez precizan.
Kritičari tvrde da neusklađivanje dopušta AlphaStar da upravlja igrom na nadljudski način. Na primjer, u velikoj bitki u kojoj je uključeno mnogo jedinica, AlphaStar može dati pojedinačne naredbe svakoj svojoj jedinici brzinom i preciznošću koja bi bila nemoguća za njene ljudske protivnike. U analizi performansi AlphaStara, Timothy B. Lee iz ArsTechnice opisao je nekoliko scenarija u kojima će mu AlphaStar brzina i preciznost pružiti nepravednu prednost.
Drugi analitičari istaknuli su da AlphaStar prima više informacija od ljudskih igrača. Verzija robota koji je tukao MaNa i TLO imala je pristup cijeloj mapi, za razliku od gledanja vrijednosti monitora na bojnom polju poput ljudskog igrača. Ali još uvijek je bila ograničena "ratnom maglom", što znači da nije mogao izvlačiti informacije s područja u kojima nije imao aktivnih jedinica.
Drugi su kritizirali ograničenja AlphaStara: Igrao se može samo kao Protoss, jedna od tri utrke u StarCraft-u i samo jedna od mnogih mapa igre. S obzirom na novu utrku i mapu, AlphaStar bi vjerojatno izgubio od protivnika amatera, jer bi to bilo iz perspektive AI-ja poput potpuno različite igre.
Što je fair play?
DeepMind još uvijek nije objavio tehničke detalje, no neki sumnjaju da bi AlphaStar, umjesto da mora obraditi sirove piksele kao što to čine ljudi, imao pristup neobrađenim podacima o igrama putem API-ja (sučelje za programiranje aplikacija).
Hvala! ali to ne govori je li određeni softver koji je pobijedio protiv stručnjaka koristio piksele ili unaprijed pripremljene APi stvari, koje su obje dostupne, ali vrlo različite
- Gary Marcus (@GaryMarcus) 31. siječnja 2019. godine
Arsov Timothy B. Lee dolazi do ovog zaključka: "Krajnji način izravnavanja uvjeta igranja bio bi naterati AlphaStar da koristi potpuno isto korisničko sučelje kao i ljudski igrači." To znači da bi, poput ljudskog igrača koji bulji u monitor računala, AI imao pristup samo grafici igre i morao bi simulirati pritiske tipki, klikove miša i pomicanje umjesto interakcije s igrom putem API poziva.
To bi bilo pošteno ako bismo očekivali da će AI točno ponoviti ljudski mozak i osjetila. Ali duboko učenje i neuronske mreže, koje su i dalje najsuvremenija AI, imaju različite granice koje im onemogućavaju reprodukciju nekih najosnovnijih ljudskih funkcija.
Duboko učenje je usko AI, što znači da je vrlo dobar u obavljanju određenih zadataka poput označavanja slika ili prepoznavanja govora, ali grozno je pri generaliziranju zadataka ili prenošenju svog znanja u druge domene. Što više proširite problematičnu domenu, to su ograničene sposobnosti AI i više treninga joj je potrebno. Zato AlphaStar neće moći igrati drugu RTS igru, poput Warcraft 3 ili Company of Heroes.
Alfastar je također trebao 200 godina vrijednim igrama da savladaju Protoss na jednoj razini. Vjerojatno bi bilo potrebno toliko da naučimo igrati Terrana ili Zerga, ostale dvije utrke StarCrafta. Suprotno tome, ljudski igrač mogao bi brzo prenijeti znanje koje je stekao iz jedne igre u novu.
Još smo desetljećima udaljeni (barem) od općeg AI, tipa koji može odgovarati kognitivnim sposobnostima ljudi. Neki znanstvenici vjeruju da nikada nećemo uspjeti reproducirati ljudski mozak.
Ali uski AI vrlo je dobar u obradi velikih količina informacija i to vrlo brzim stopama. Zato AlphaStar može istovremeno obraditi cijelu kartu StarCrafta. Dizajneri StarCrafta mogli su modificirati igru kako bi igračima pružili potpuni pregled mape igre, ali to bi igrače moglo zbuniti, a ne pomoći im. Ljudi također mogu dobiti pristup sirovim podacima o igri, ali ni to im neće biti od pomoći.
Ljudi su spori u obradi podataka, ali imaju zdrav razum i apstraktno mišljenje koje im omogućuju planiranje i donošenje odluka bez potpunih informacija. Zbog toga im je draže da imaju ograničen pogled na kartu i da se usredotoče na jedan dio bojnog polja; istodobno, oni imaju osjećaj o tome što se događa u ostalim dijelovima igre i mogu razviti opći plan igre.
Je li AlphaStar varanje?
S obzirom na razlike između AI i ljudskog mozga, može se reći da su kritičari bili u pravu u svojoj procjeni: DeepMind je konkurenciju stavio u korist AlphaStara ograničavajući ga na jednu kartu i jednu utrku. Ali rasprava o AlphaStaru može nas dovesti do nekih vrlo važnih zaključaka.
Prvo, glavna točka igre ne bi trebala biti provjeravanje može li AI kliknuti i pomicati se kao čovjek. Umjesto toga, trebali bismo se usredotočiti na to kako AI djeluje u igri koja pruža nesavršene informacije i zahtijeva donošenje odluka u stvarnom vremenu. U tom pogledu, AlphaStar je obavio prilično dobar posao.
- Što bi učinilo da imate povjerenja u pomoćnika AI? Kako o licu? Što bi učinilo da imate povjerenja u pomoćnika AI? Kako o licu?
- Godina etičkog obračunavanja AI industrije Godina etičkog obračunavanja AI industrije
- Ovaj je AI previše moćan za objavljivanje u javnosti Ovaj je AI previše moćan za objavljivanje u javnosti
Drugo, StarCraft možda nije najbolje mjesto za testiranje strateških sposobnosti AI-a za planiranje i planiranje. Kao što je istaknuo jedan analitičar, "StarCraft II je igra koju mehanički savršenstvo može razbiti." To znači da AI može nadoknaditi svoje vještine slabe strategije svojom nadljudskom brzinom i kirurškom preciznošću.
Konačno, AI i ljudska inteligencija toliko su različiti da bi vjerojatno bilo nemoguće stvoriti ravnopravne uvjete za to. Najmanja izmjena pravila brzo bi nagnula igru u korist jedne ili druge strane do one mjere koja bi učinila konkurenciju nelojalnom.
Trebali bismo tražiti okruženja i postavke u kojima možemo osloboditi i testirati AI na svoj puni potencijal, umjesto da ga usporavamo s umjetnim ljudskim ograničenjima. Što bi ljudi i AI mogli postići kada surađuju umjesto da se natječu?
