AI ของ DeepMind สามารถเอาชนะผู้เล่นที่เป็นมนุษย์ได้แล้วใน Quake III

Quake III ของ DeepMind

เราได้เห็นเกมที่นักพัฒนาใส่บอทเพื่อให้ง่ายสำหรับผู้เล่นที่เป็นมนุษย์หรือสร้างผู้เล่นคนเดียวในโหมดผู้เล่นหลายคนของหลาย ๆ เกม ผู้เล่น AI เหล่านี้แทบไม่มีความสามารถพอที่จะแข่งขันกับมนุษย์ได้ ดังนั้นพวกเขาจึงถูกนำมาใช้เพื่อคลายเส้นโค้งการเรียนรู้ของเกมที่มีผู้เล่นหลายคน ในทางกลับกัน DeepMind เป็น บริษัท ที่เชี่ยวชาญในการใช้ AI ในงานหลายสาขา พวกเขาเปิดเผยว่าบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของพวกเขาสามารถเอาชนะคู่หูมนุษย์ได้ในเกม Quake III ที่มีผู้เล่นหลายคนมากที่สุดเกมหนึ่ง การค้นพบของพวกเขาน่าสนใจสำหรับผู้ที่มีส่วนร่วมในการเรียนรู้และความสามารถของ AI

นี่ไม่ใช่การร่วมทุนครั้งแรกของ DeepMind ในวิดีโอเกมที่พวกเขาได้พัฒนาเอ็นจินประสาทที่สามารถเอาชนะผู้เล่นระดับมืออาชีพของเกมที่มีผู้เล่นหลายคนได้มากมาย ตัวอย่างที่ดีที่สุดคือ AlphaGo ที่ AI ของพวกเขาเอาชนะผู้เล่นมืออาชีพที่มีชื่อเสียงของเกมดังกล่าว พวกเขายังได้พัฒนา AI สำหรับเกมอื่น ๆ อีกมากมาย

การหักเงิน

กลับมาที่การหักเงินของพวกเขาเกี่ยวกับ AI ของพวกเขาใน Quake III Quake III แตกต่างจากเกมอื่น ๆ อย่างมาก เกมนี้มีความแตกต่างอย่างสิ้นเชิงเนื่องจากขั้นตอนที่สร้างขึ้นตามขั้นตอนและความจริงที่ว่าเกมอยู่ในมุมมองบุคคลที่หนึ่ง ปัญหาในการพัฒนา AI คือพวกเขาไม่สามารถเรียนรู้วิธีการที่ดีที่สุดที่จะเอาชนะเกมได้ ปัญหาที่เกิดขึ้นได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเป็นพรในการปลอมตัวเนื่องจาก AI มีลักษณะคล้ายกับเส้นโค้งการเรียนรู้ของมนุษย์และมีข้อมูลเพิ่มเติมในภายหลัง

AI เริ่มต้นตั้งแต่เริ่มต้นและเรียนรู้กฎของโหมดการจับภาพเอง จากนั้น AI ก็สามารถเอาชนะผู้เล่นที่เป็นมนุษย์ได้ 40 คนโดยที่มนุษย์รวมทั้ง AI ถูกจับคู่กัน หลังจากเอาชนะมนุษย์ได้อย่างมาก DeepMind ยอมรับว่าความชนะของพวกเขามาจากเวลาตอบสนองของตัวแทน AI ของพวกเขา ดังนั้นพวกเขาจึงตัดสินใจที่จะทำให้พวกเขาช้าลง แต่ AI ก็ยังสามารถเอาชนะคู่หูมนุษย์ได้

ความก้าวหน้าของ AI

Tomshardware รายงานว่าการหักเงินของพวกเขาน่าสนใจอย่างยิ่งเนื่องจาก AI ต้องเรียนรู้พื้นฐานของเกมและความจริงที่ว่า AI สามารถรับผลลัพธ์ได้เมื่อมีการสร้างขั้นตอนตามขั้นตอน

DeepMind กล่าวว่างานของพวกเขาในโครงการนี้เน้นให้เห็นว่าเราสามารถฝึก AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้เทคนิคหลายตัวแทนซึ่งหมายถึง AI กับ AI ไม่เพียง แต่ทำให้ AI ตระหนักถึงความผิดพลาด แต่ยังทำงานในสิ่งที่ทำได้ดีขึ้นด้วย พวกเขาพูดว่า, ' เน้นผลลัพธ์โดยการใช้ประโยชน์จากหลักสูตรธรรมชาติที่จัดทำโดยการฝึกอบรมแบบหลายตัวแทนและบังคับให้มีการพัฒนาตัวแทนที่แข็งแกร่งซึ่งสามารถทำงานร่วมกับมนุษย์ได้ .”