AI của DeepMind hiện có thể đánh bại người chơi là con người trong Quake III

Chúng tôi đã thấy các trò chơi trong đó các nhà phát triển đặt các bot để giúp người chơi dễ dàng hơn hoặc tạo các trò chơi giải trí đơn người chơi ở chế độ nhiều người chơi của nhiều trò chơi. Những người chơi AI này hiếm khi đủ khả năng để cạnh tranh với các đối tác con người của họ. Vì vậy, chúng được sử dụng để giảm bớt quá trình học tập của nhiều trò chơi nhiều người chơi. Mặt khác, DeepMind là một công ty chuyên sử dụng AI trong nhiều lĩnh vực công việc. Họ tiết lộ rằng các bot điều khiển bằng AI của họ cuối cùng cũng có thể đánh bại các đối tác con người của họ trong một trong những trò chơi nhiều người chơi nhất Quake III. Những phát hiện của họ rất hấp dẫn đối với những người có khả năng và khả năng học tập của AI.

Đây không phải là liên doanh đầu tiên của DeepMind trong trò chơi điện tử mà họ đã phát triển một công cụ thần kinh có khả năng đánh bại những người chơi chuyên nghiệp của nhiều trò chơi nhiều người chơi. Ví dụ tốt nhất ở đây là AlphaGo, nơi AI của họ đã đánh bại người chơi chuyên nghiệp nổi tiếng của trò chơi nói trên. Họ cũng đã phát triển AI cho nhiều trò chơi khác.

Các khoản khấu trừ

Trở lại với những suy luận của họ liên quan đến AI của họ trong Quake III. Quake III khác biệt đáng kể so với nhiều trò chơi khác ngoài thị trường. Trò chơi khác biệt về mặt phân loại vì các giai đoạn được tạo theo thủ tục và thực tế là trò chơi ở góc nhìn thứ nhất. Vấn đề đối với sự phát triển của AI ở đây là họ không thể học được phương pháp tốt nhất có thể để đánh bại trò chơi. Vấn đề trên thực tế đã chứng minh một điều may mắn khi được ngụy trang thành AI giống với đường cong học tập hình người, sau này sẽ nói thêm.

AI đã bắt đầu từ đầu và học các quy tắc của việc nắm bắt chế độ cờ. AI sau đó có thể đánh bại 40 người chơi trong đó con người, cũng như AI, được kết hợp với nhau. Sau khi đánh bại con người một cách đáng kể, DeepMind đã chấp nhận rằng chiến thắng của họ là do thời gian phản ứng của nhân viên AI ủng hộ con người của họ. Vì vậy, họ đã quyết định làm chậm chúng lại, nhưng AI vẫn có thể đánh bại các đối thủ con người của chúng.

Tiến bộ của AI

Tomshardware báo cáo rằng các khoản suy luận của họ đặc biệt hấp dẫn vì AI phải tự học những điều cơ bản của trò chơi và thực tế là AI có thể nhận được kết quả khi các giai đoạn được tạo theo thủ tục.

DeepMind nói rằng công việc của họ trong dự án này nhấn mạnh thực tế là chúng ta có thể đào tạo AI một cách hiệu quả bằng cách sử dụng các kỹ thuật đa tác nhân, có nghĩa là AI chống lại AI. Nó không chỉ làm cho AI nhận thức được những sai lầm của mình mà còn làm việc trên những thứ có thể được thực hiện tốt hơn. Họ nói rằng, "Nó làm nổi bật kết quả bằng cách khai thác chương trình giảng dạy tự nhiên được cung cấp bởi đào tạo đa tác nhân và thúc đẩy sự phát triển của các đặc vụ mạnh mẽ thậm chí có thể hợp tác với con người.”