https://cdn.vox-cdn.com/thumbor/T4IUHHayNho4hCJ_WHwDvF8Q8J8=/0x0:3000x2000/920x613/filters:focal(1260x760:1740x1240):format(webp)/cdn.vox-cdn.com/uploads/chorus_image/image/62926689/_MD_8240.0.jpg

Umělá inteligence AlphaStar dokázala porazit nejlepší světové hráče strategie Starcraft II

Umělá inteligence programu AlphaStar, vyvinutého společností Google DeepMind dokázala porazit špičkové profesionální hráče hry Starcraft II. V sérii deseti po sobě jdoucích zápasů, vysílaných živě na platformách YouTube a Twitch, dokázal program lidské protivníky porazit. Jediný, kdo jej překonal a získal tak alespoň čestný bod pro lidstvo, byl Grzegorz „MaNa“ Komincz.

Vítězství v různých hrách (ať už deskových nebo počítačových) určují významné milníky v historii vývoje AI. Počítačový program dokázal porazit velmistra v šachu, hře Go a nyní i nejpopulárnější strategické hře současnosti. Právě videohry jsou pro počítačové systémy daleko těžší k naučení, protože nemohou sledovat přesné tahy a podle nich stavět svoji strategii. Obrovské množství možností tak vyžaduje vyšší úroveň myšlení.

Profesionální komentátoři Starcraft popsali hru AlphaStar jako „fenomenální“ a „nadlidskou. Některé hry mají tendenci zvyšovat hráčům obtížnost tím, že počítačovým protivníkům dají více jednotek, lepší vybavení nebo zrychlí tvorbu budov nebo generování jednotek. V případě těchto testů však měl lidský hráč i počítač stejné podmínky a začínali každý na jedné straně mapy s minimální možnou základnou. Počítač byl oproti hráčům lepší v mikromanagementu, tedy ve schopnosti lépe využívat jednotky a budovy a přesněji vymezovat jejich úkoly.

I když se lidským hráčům podařilo vycvičit lepší jednotky, než měl k dispozici počítač, ten je dokázal díky přesnějšímu cílení útoků a využívání pestré nabídky jednotek porazit. Některé schopnosti umělé inteligence byly omezeny, aby se více podobala člověku. Například nesměla kliknout vícekrát, než je průměrný počet u profesionálního hráče. Výhodu však měla například v tom, že se dokázala soustředit na celou mapu.

Za účelem výcviku AlphaStar vědci firmy DeepMind používali metodu známou jako učení pro zesílení. Program hru prozkoumával způsobem pokus omyl a defacto se jí učil ovládat jako začínající hráč. Počítač často hraje proti sobě a zkouší přitom různé strategie, které následně využívá nebo vyřazuje.

Zdroj: theverge.com