Съдържание:
Видео: Настя и сборник весёлых историй (Ноември 2024)
Последните подвизи на DeepMind в разработването на изкуствен интелект, които могат да победят играчите от световна класа в StarCraft II, предизвикаха много вълнения. Докато DeepMind го нарече голям пробив, други твърдяха, че е измама, несправедливо и свръхчовешко.
AlphaStar, играчният бот на StarCraft на DeepMind, използва задълбочено обучение, популярно поле на AI, в което програмистите развиват поведението на своите AI модели, като им дават безумен брой примери. AlphaStar за първи път тренира върху голяма база данни с данни за хора, пуснати от Blizzard, играейки милиони игри срещу себе си, за да научи и овладее правилата на StarCraft. Тогава той беше изкопан срещу хора, помитайки собствените аматьорски играчи на DeepMind, преди да продължи срещу световните шампиони.
Когато AlphaStar победи TLO и MaNa, двама от най-добрите играчи в света, имаше основание да се смята, че индустрията за изкуствен интелект е преминала крайъгълен камък. В своя публикация в блога DeepMind нарече AlphaStar „крачка напред в нашата мисия за създаване на интелигентни системи, които един ден ще ни помогнат да отключим нови решения на някои от най-важните и фундаментални научни проблеми в света“.
Но тогава дойдоха критиките.
Нелоялно предимство
Критиците твърдят, че AlphaStar има няколко характеристики, които го правят несправедлив противник срещу хората.
Първо, AlphaStar пламва бързо. Инженерите на DeepMind твърдят, че са засегнали AlphaStar, за да му попречат да извърши повече действия, отколкото човек може да извърши. Но човешките играчи правят много кликване на спам или импулсивни действия, които нямат стойност или мислене зад тях.
Например, когато играчите искат да наредят своите единици да се преместят на място или да атакуват враг, те често кликват многократно върху едно и също място или по траектория към дестинацията, защото това дава невярно усещане, че щракването ще ускори това действие. В действителност, единиците изпълняват само най-новата команда и ще игнорират предишните. За разлика от тях, всеки ход на AlphaStar е прецизен.
Критиците твърдят, че несъответствието позволява на AlphaStar да управлява играта по свръхчовешки начин. Например, в голяма битка, в която участват много единици, AlphaStar може да дава индивидуални команди на всеки от своите единици със скорост и точност, които биха били невъзможни за човешките му противници. В анализ на производителността на AlphaStar Тимоти Б. Лий от ArsTechnica описа няколко сценария, при които бързината и прецизността на AlphaStar биха му дали несправедливо предимство.
Други анализатори посочиха, че AlphaStar получава повече информация от човешки играчи. Версията на бота, който победи MaNa и TLO, имаше достъп до цялата карта, за разлика от виждането на стойност на монитора на полето на бойното поле като човешки играч. Но тя все още беше ограничена от „мъгла на войната“, което означава, че не можеше да извлича информация от областите, където нямаше активни звена.
Други критикуваха ограниченията на AlphaStar: Той можеше да играе само като Protoss, едно от трите състезания в StarCraft и само в една от многото карти на играта. Като се има предвид ново състезание и карта, AlphaStar вероятно ще загуби срещу любителски противници на хора, защото от гледна точка на AI би било като да играеш съвсем различна игра.
Какво е честна игра?
DeepMind все още не е пуснал технически подробности, но някои подозират, че вместо да се налага да обработват сурови пиксели, както хората, AlphaStar може да е имал достъп до сурови данни за играта чрез API (интерфейси за програмиране на приложения).
Благодаря! но това не казва дали конкретният софтуер, спечелен срещу експерти, използва пиксели или предварително подготвени APi неща, които са налични, но много различни
- Гари Маркъс (@GaryMarcus) 31 януари 2019 г.
Тимоти Б. Лий от Ars стига до това заключение: "Крайният начин за изравняване на игралното поле би бил да накараме AlphaStar да използва абсолютно същия потребителски интерфейс като човешките играчи." Това означава, че подобно на човешки играч, взиращ се в компютърен монитор, AI ще има достъп само до графиката на играта и ще трябва да симулира натискания на клавиши, кликвания на мишката и превъртания, вместо да взаимодейства с играта чрез API повиквания.
Това би било справедливо, ако очакваме AI да възпроизведе точно човешкия мозък и сетива. Но дълбоките учебни и невронни мрежи, които все още са най-новата граница на ИИ, имат ясно определени граници, които им пречат да възпроизведат някои от най-основните човешки функции.
Дълбокото обучение е тясно AI, което означава, че е много добро при изпълнение на конкретни задачи като етикетиране на изображения или разпознаване на реч, но е ужасно при генерализиране на задачи или прехвърляне на знанията му в други области. Колкото повече разширите проблемната област, толкова по-ограничени са възможностите на AI и колкото повече обучение се нуждае. Ето защо AlphaStar няма да може да играе друга RTS игра, като Warcraft 3 или Company of Heroes.
Освен това бяха необходими игри на AlphaStar 200 години, за да овладеят Protoss на едно ниво. Вероятно ще отнеме точно толкова, колкото да се научим да играем Terran или Zerg, другите две състезания на StarCraft. За разлика от това, човек играч може бързо да прехвърли знанията, които са получили от една игра в нова.
Все още сме десетилетия далеч (поне) от общия ИИ, от типа, който може да съответства на познавателните способности на хората. Някои учени вярват, че никога няма да успеем да възпроизведем човешкия мозък.
Но тесният AI е много добър при обработката на големи количества информация с много бързи темпове. Ето защо AlphaStar може да борави с цялата карта на StarCraft едновременно. Дизайнерите на StarCraft биха могли да модифицират играта, за да предоставят на играчите пълен изглед на картата на играта, но това вероятно би объркало играчите, вместо да им помогне. Хората също могат да получат достъп до сурови данни за играта, но това също не би било от полза.
Хората са бавни при обработката на данни, но имат здрав разум и възможности за абстрактно мислене, които им позволяват да планират и взимат решения без пълна информация. Ето защо предпочитат да имат ограничен изглед на картата и да се съсредоточат върху една част от бойното поле; в същото време те имат представа какво се случва в други части на играта и могат да разработят общ план за играта.
AlphaStar изневяра ли е?
Като се имат предвид различията между AI и човешкия мозък, честно е да се каже, че критиците бяха правилни в своята оценка: DeepMind подреди конкуренцията в полза на AlphaStar, като го ограничи до една карта и единична надпревара. Но дебатът за AlphaStar може да ни доведе до някои много важни изводи.
Първо, основната точка на играта не трябва да е да проверява дали AI може да щракне и да се превърта като човек. Вместо това трябва да се съсредоточим върху представянето на AI в игра, която предоставя несъвършена информация и изисква вземане на решения в реално време. В тази връзка AlphaStar свърши доста добра работа.
- Какво би ви накарало да се доверите на AI асистент? Какво ще кажете за лице? Какво би ви накарало да се доверите на AI асистент? Какво ще кажете за лице?
- Годината на етическото отчитане на AI индустрията Годината на етичното отчитане на AI индустрията
- Този AI е твърде мощен, за да се публикува на публика Този AI е твърде мощен, за да се публикува на обществеността
Второ, StarCraft може да не е най-доброто място за тестване на възможностите за стратегизиране и планиране на AI. Както посочи един анализатор, "StarCraft II е игра, която може да бъде разбита от механично съвършенство." Това означава, че AI може да компенсира лошите си умения за стратегия със своята нечовешка скорост и хирургическа прецизност.
И накрая, ИИ и човешкият интелект са толкова различни, че вероятно би било невъзможно да се създадат условия за равнопоставеност между тях. Най-малките промени в правилата бързо биха наклонили играта в полза на едната или другата страна до степен, която би направила конкуренцията нелоялна.
Трябва да търсим среда и настройки, където можем да разгърнем и тестваме AI до пълния му потенциал, вместо да го забавим с изкуствени човешки ограничения. Какво биха могли да постигнат хората и ИИ, когато си сътрудничат, вместо да се състезават?
