ここで、自己学習マシンが Zerg ラッシュを実装できるかどうかを見てみましょう。
2016 年 11 月に、BlizzardとGoogleのDeepmindが発表彼らは、自己学習マシンの AI に挑戦する次の StarCraft 2 の開発に協力する予定だという。戦略ゲームのチェスや GO はすでに克服されていますが、StarCraft はまったく別の野獣です。昨日、ブリザードが発表StarCraft API (アプリケーション プログラム インターフェイス) が到着し、人工知能の実験を開始できるようになりました。
ツールは、SC2LE というリリースそれには次のものが含まれます。
- Blizzard が開発した機械学習 API で、研究者や開発者にゲームへのフックを提供します。これには、Linux 用ツールの初めてのリリースが含まれます。
- 匿名化されたゲーム リプレイのデータセット。今後数週間で 65,000 件から 50 万件以上に増加する予定です。
- DeepMind のツールセット PySC2 のオープンソース バージョンで、研究者がエージェントで Blizzard の機能レイヤー API を簡単に使用できるようにします。
- 研究者が特定のタスクにおけるエージェントのパフォーマンスをテストできるようにする一連の単純な RL ミニゲーム。
- 環境の概要を説明し、ミニゲーム、リプレイからの教師あり学習、および組み込み AI に対する完全な 1 対 1 ラダー ゲームに関する初期ベースライン結果を報告する共同論文。
「AI 研究を加速する最善の方法の 1 つは、アルゴリズムをテストする環境の質と多様性を向上させることです」と OpenAI のリサーチ ディレクターであるイリヤ・サツケヴァー氏は次のように述べています。Quartz への声明去年。 「StarCraft をより広く利用できるようにすることは、研究コミュニティを助けるでしょう。」
チェスと囲碁、この時点ですでに AI が制覇した 2 つのゲームは、学ぶのは簡単ですが、マスターするのは困難です。一方、StarCraft 2 には比較的高い参入障壁があり、AI は特にリソースの管理に関連して、対戦相手を克服しようとしながら、この障壁を乗り越える必要があります。
AI がいくつかのさまざまなリソースを認識し、その価値を定量化し、調達しながら、勝利を収める戦闘戦略を実行できるとしたら、そこにはどのような影響があるでしょうか? Google Deepmind は、さまざまな環境でさまざまな方法で実行する方法を学習する AI をすでに披露していますが、StarCraft 2 が征服されたら、次は何が起こるでしょうか?この時点でスカイネットのジョークをこっそり口に出しても、まったく問題ありません。
この大きな瞬間については、さらなる進展があり次第、随時更新していきます。チャンスは何ですかイーロン・マスク氏が再び登場自己学習マシンが見事に作られたザーグラッシュに頼ったとき、AIが人類にもたらす危険について?
Charles Singletary Jr はニュース編集者として最新情報を流し続け、ゲームとテクノロジーの最大のトピックを調査しながら記事を速報します。 Twitterでも積極的に活動しているので、ぜひ気軽に声をかけてくださいね@The_CSJR。ホットなヒントはありますか？ [email protected] まで電子メールを送信してください。
