A DeepMind's Quake III
Láttunk olyan játékokat, ahol a fejlesztők botokat tettek, hogy megkönnyítsék az emberi játékosok számára, vagy hogy egyjátékos kikapcsolódást hozzanak létre sok játék többjátékos módjában. Ezek az AI játékosok ritkán képesek elégségesen versenyezni emberi társaikkal. Így sok multiplayer játék tanulási görbéjének megkönnyítésére használják őket. Másrészt a DeepMind olyan cég, amely az AI számos munkaterületén történő felhasználására szakosodott. Elárulták, hogy mesterséges intelligencia vezérelt robotjaik végül legyőzhetik emberi társaikat az egyik legtöbbet játszott Quake III játékban. Megállapításaik lenyűgözőek azok számára, akiknek dolguk van az AI-tanuláshoz és képességekhez.
Ez nem a DeepMind első vállalkozása a videojátékokban, ők már kifejlesztettek egy neurális motort, amely képes legyőzni sok multiplayer játék profi játékosait. A legjobb példa erre az AlphaGo, ahol AI-juk legyőzte az említett játék ismert profi játékosát. Fejlesztették az AI-t sok más játékhoz is.
Levonások
Visszatérve a mesterséges intelligenciájukkal kapcsolatos levonásaikra a Quake III-ban. A Quake III drasztikusan különbözik sok más játéktól. A játék kategorikusan különbözik az eljárási szempontból generált szakaszok és az a tény miatt, hogy a játék első személyű. Az AI fejlesztésének problémája itt az, hogy nem tudták megtanulni a lehető legjobb módszert a játék legyőzésére. A probléma valójában álruhás áldásnak bizonyult, mivel az AI hasonlított a humanoid tanulási görbére, erről később.
Az AI a semmiből indult, és megtanulta maga a flag flag mód elfogásának szabályait. Ezután az AI képes volt legyőzni 40 emberi játékost, ahol az emberek és az AI is keveredtek. Miután jelentősen legyőzte az embereket, a DeepMind elfogadta, hogy győzelmüket az AI ügynökük emberbarát válaszidejének tulajdonítják. Tehát úgy döntöttek, hogy lelassítják őket, de az AI még mindig képes volt legyőzni emberi társaikat.
Az AI előrehaladása
Tomshardware beszámol arról, hogy levonásaik különösen lenyűgözőek, mivel a mesterséges intelligenciának meg kellett tanulnia a játék alapjait, és azt a tényt, hogy az AI képes volt eredményeket elérni, amikor az eljárás szakaszai keletkeztek.
A DeepMind elmondta, hogy ezzel a projekttel végzett munkájuk rávilágít arra a tényre, hogy a mesterséges intelligenciát hatékonyan tudjuk képezni multi-agent technikák alkalmazásával, ami AI-t jelent az AI ellen. Nemcsak tudatosítja a mesterséges intelligenciát hibáiban, hanem olyan dolgokon is dolgozik, amelyeket jobban meg lehet csinálni. Azt mondták, ' Kiemeli az eredményeket a multi-agent képzés által nyújtott természetes tananyag kihasználásával, és olyan erőteljes ügynökök fejlesztésének kikényszerítésével, amelyek akár emberekkel is összeállhatnak . '
Címkék AI
