Бъдещето на изкуствения интелект и StarCraft 2

Бъдещето на изкуствения интелект и StarCraft 2

Може би вече сте чули, че в Робопартанс Варна правим трети пореден турнир по компютърната игра StarCraft 2. От една страна го правим за да дадем шанс за безценен житейски опит на учениците-робопартанци, които го организират. От друга страна вече го правим и защото обществото от StarCraft 2 играчи е приятна и интелигентна компания.

Много ми беше приятно да разбера, че след игрите на Шах, Jeopardy и Го, следващото предизвикателство за разработчиците на изкуствен интелект е именно играта StarCraft. По-надолу ви предоставям превод на български на публикацията на компанията Google Deepmind по въпроса: https://deepmind.com/blog/deepmind-and-blizzard-release-starcraft-ii-ai-research-environment/

В петък 4ти ноември, на конференцията BlizzCon в Анахайм Калифорния, беше съобщено че Blizzard Entertainment и Google Deepmind започват сътрудничество по отварянето на StarCraft II за учени в областта на изкуствения интелект и машинното учене.

През последните почти 20 години, поредицата игри StarCraft се разпознава като върха на състезателните игри във формат „един срещу един“ и е една от най-добрите компютърни игри за всички времена. Оригиналният StarCraft е от първите по рода си „електронни спортове“ (eSport), и се играе на изключително високо ниво от елитни професионални играчи от края на 90-те години и остава изключително оспорван и до днес. Дългият живот на поредицата StarCraft в състезателния свят е показателно за дижайна на Blizzard и техните усилия да балансират и шлифоват игрите си през годините. StarCraft 2 продължава традицията в електронните спортове е на фокус в нашата работа [на Google Deepmind] с Blizzard.

DeepMind има научната задача да разшири границите на възможностите на изкуствения интелект, като създава програми, които могат да се научат да решават сложни задачи и проблеми, без да се налага да бъдат обучавани или програмирани как точно да го направят. Игрите са идеалната среда за това, позволявайки ни да разработваме и изпробваме по-умни и по-гъвкави алгоритми бързо и ефикасно, като също така ни дават моментална обратна връзка как се справяме, чрез постигнатите точки в играта.

През последните пет години помогнахме да въведем употребата на игри, като среда за проучване на изкуствен интелект. Развихме алгоритмите си за машинно учене и самообучение от двуизмерни игри на конзолата Atari до пълни 3-измерни среди като играта автомобилната игра Torcs, напълно овладяхме играта на Го или предстоящият ни проект DeepMind Labyrinth. Ето картинка какво са представлявали тези среди за проучване с L-R, Atari и играта Labyrinth.

atari

StarCraft е интересна среда за експерименти за сегашното ниво на проучване за изкуствен интелект, понеже предоставя полезен мост към хаоса на истинския свят. Уменията изисквани от програма да се справи със средата и да играе StarCraft добре, биха могли да бъдат приложени в задачи от реалния свят в края на проучването.

В началото на игра по StarCraft играчите си избират една от три цивилизации, всяка със своите различни бойни единици и със различен стил на игра. Действията на играчите се управляват от икономика в реално време: трябва да се добиват минерали и газ, за да се създават нови сгради и единици. В същото време и противникът изгражда своята база, но всеки от играчите може да вижда само части от картата, които с в полезрението на собствените му единици. Ето защо играчът трябва да изпраща разузнавачи в областите без видимост и да трупа информация за врага и да помни тази информация дълго време. Това че околната среда може да се наблюдава само частично прави задача много по сложна, сравнена със игрите на Шах и Го, където през цялото време и двамата опоненти виждат какво прави противника. В допълнение играта е в реално време и двамата играчи действат едновременно, ето защо всяко решение трябва да се изчислява бързо и ефективно.

Програма играеща StarCraft трябва да демонстрира ефективна употреба на памет, умения за дългосрочно планиране и способността да адаптира плановете си според новополучена информация. Компютрите умеят да управляват единиците си страшно бързо, но това не е достатъчен признак за интелект, ето защо програмата трябва да си взаимодейства със средата в границите на човешката ловкост, измервана в „действия в минута“ (APM). [Най-добрите играчи подават от 5 до 10 команди в секунда към играта в продължение на 20 минутни игри.]
Възможните ходове в играта са страшно много и доста по-различни от тези проучвани до сега в проучванията за машинно самообучение. Един прост пример като „създай нова база на определено място“ изисква координация на кликане с мишката, управление на гледната точка на камерата и проверка на наличните ресурси. Това прави действията и планирането йерархични, което е предизвикателство към алгоритмите за самообучение Reinforcement Learning.

Особено сме очаровани от факта че средата създадохме заедно с Blizzard ще бъде отворена и достъпна за всички учени и ентусиасти през следващата година. Признаваме усилията на програмистите и учените в общността на BroodWar през последните години и се надяваме, че тази нова и гъвкава среда, която се поддържа от самите Blizzard ще бъде широко използвана за да се постигнат нови висини в областта на изкуствения интелект.

Работихме в тясна връзка с екипа на StarCraft 2 за да създадем програмен интерфейс (API), който поддържа нещо подобно на предишните ботове написани със „скриптов“ интерфейс, позволяващ програмен контрол на отделните единици и достъп до пълната информация за текущата позиция от разиграваната игра (заедно с някои нови възможности също така). Крайната цел е програмите ни да играят единствено получавайки пикселите на екрана, и за да стигнем до там разработихме нов интерфейс базиран на изображения, който извежда опростено изображение в основни RGB цветове в ниска резолюция за картата и мини-картата, с възможност да разделя обектите в различни „слоеве“, например релефа, типа на единиците, точките живот и други. Следва примерно видео как ще изглежда този програмен интерфейс.

 

Също така работим с Blizzard за създаването на „учебна програма“ с нарастващи по сложност предизвикателства, които да позволят на изследователите от всички степени на умения да създадат програма за изкуствен интелект и да измерват ефективността на различни алгоритми. Изследователите също така ще имат свободата да създават и свои собствени задачи с помощта на съществуващите инструменти за създаване на карти и сценарии в играта.

Истински се вълнуваме да видим до къде ще ни доведе сътрудничеството с Blizzard. И макар, че има още много време докато достигнем до ниво, в което да се опрем на човек играещ професионално StarCraft 2, се надяваме, че работата, която свършихме с Blizzard ще послужи за полезна тестова среда за по-широк кръг от учени в областта на изкуствения интелект.

Вашият коментар

Вашият имейл адрес няма да бъде публикуван. Задължителните полета са отбелязани с *