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人間対マシンの最新の戦いでは、AI が自分のゲームでトップ eSports プレーヤーを破るという新たな世界初の成果が達成されました。 Starcraft IIと呼ばれるこの人気のリアルタイム ストラテジー ゲームでは、ジャンケン スタイルの戦闘において、ペースの速い意思決定、リソース管理、および流動的な戦術的知識が求められます。なぜこれがそれほど大きな問題なのか、そしてどのようにしてそれが達成されたのかを見てみましょう。
最近のブログで取り上げたように、ここ数年で人工知能の大きな飛躍を促進していますこれまでの主な試験場には、チェスや囲碁などの戦略ボードゲームのアリーナがありました。Deep Mindと呼ばれるプロジェクトを採用しました。これは、人間の脳が複雑な情報を処理する方法を部分的にモデル化した人工ニューラル ネットワークを使用するシステムです。
この新しい形式の適応型 AI は、専門家から学ぶことも、自身のシミュレーションをプレイすることで独立して学習することもできます。スーパーコンピューターは必要ありませんが、多くの練習が必要ですが、今日の最新のプロセッサー テクノロジーを使用すると、練習が大幅に高速化されます。チェスと囲碁の結果は驚くべきもので、Deep Mind AI が世界最高の人間のプレイヤーをはるかに上回る新しいレベルの戦略的プレイを生み出しました。
ボード ゲームのルールは比較的単純ですが、プレイの結果が何度も繰り返される可能性があるため、複雑さも伴います。 Starcraft II のようなコンピューター ゲームは、各ゲームの非常に早い段階で非常に多くのプレイ オプションがあるため、はるかに複雑です。また、無限の数のユニットを関与させることもでき、ポーンや碁の駒に制限されているプレイ規則による制約がはるかに少なくなります。最後に、複数の能力を持つさまざまなタイプのユニットがあり、それらを無数に組み合わせることができます。
これらの要因は、伝統的に人間の特性である創造性の領域に接するため、AI にとって手ごわい課題となります。ただし、ディープ マインドのユニークな側面の 1 つは、試行錯誤によって実験的に学習できる能力です…N 度まで。
AlphaStarと呼ばれる新しい特殊 AI により、Deep Mind を支える Google チームは、Starcraft II ベースの AI をゲームのトップ プロ eSports プレーヤーに対して解き放つのに十分な自信を感じました。
実験場の環境で 2 人の対戦相手と対戦したときの結果は衝撃的でした。 10連勝で両選手を5対0で破った。これは実際に彼らを打ち負かした 1 つの AI ではありませんでした。AI の 5 つの異なる進化であり、それぞれが独自の非常に異なるプレイ スタイルを持っていました。
ゲームの複雑さとeスポーツのスターが達成するパフォーマンスのレベルを考慮すると、この敗北は非常に注目に値する成果でした。これらのプレイヤーは、毎分何百ものアクションを超高速で実行できることで有名です。奇妙なことに、AlphaStar の優れた能力は、実際にはこのおそらくマシンに適した領域ではありませんでした。実際、反応は遅く、1 分あたりのアクションは少なくなりますが、実際に実行されるアクションの効率では優れています。
それが最も優れていたのは、プレイの賢さと創造性にあり、eSports スターを惑わしたのは、これまでに見たことのないプレイ戦略のまったくの多様性でした。
人間の時間スケールでは、AlphaStar の能力はどこからともなく現れたように見えました。マシンのタイムスケールではかなり時間がかかりました。最初の AI バージョンは、プロ プレーヤーの大量の試合を研究して作成されました。これにより、下位リーグのプロ選手のレベルには到達しましたが、トッププロと肩を並べるにはまだ長い道のりです。
次の段階は、本当の AI の魔法です。これにより、AlphaStar はエミュレートされた知識を取得し、それを実験し、それ自体から学習することができました。 「AlphaStar League」での 1 週間のプレイ練習で、それ自体のさまざまな反復に対して約 200 年のゲームプレイをシミュレートしました。
その自己学習アルゴリズムから、優れた勝利結果をもたらす 5 つの非常に異なるプレイスタイルが出現しました。 Deep Mind チームは、これらをやや不気味に「エージェント」と名付けました。
プロプレイヤーと対決したのはこれらの AI でした。 2 番目の試合では、PLO という名前の eSports スターが、2 番目の試合での AI の戦略が最初の試合とは完全に異なっていたという事実にやや唖然としました。
このため、コメンテーターは頻繁に AI を「怖い」または「恐ろしい」と表現しました。ある瞬間のプレイはトッププロプレイヤーとまったく同じように見えますが、突然、複数の側面攻撃を調整し、マップを完全にコントロールするなど、全く新しい戦略に変化することがあります。
敗北したプロプレイヤーたちは、初期のディープ マインドによる eスポーツへの進出に絶望的に負けたことにがっかりするのではなく、メタゲームがどのように進化するかについての新しい戦略と洞察に興味をそそられました。
AI 対人間ではなく、e スポーツの場合、これらのエージェントは、最も手ごわい相手とのトレーニングやスキル開発の促進にも使用できます。さらに、特化した開発により、予測可能なプレイスタイルを持つトップティアの対戦相手に対する効果的なカウンター戦略を発見するために使用できる可能性があります。
以前にも書いたように、スキルを磨くためにNeuroTrackerのような最新のスポーツ科学テクノロジーを取り入れています選手の育成に多額の資金が投入されているため、明日の e スポーツ スターは、学習ニーズに合わせてカスタマイズされたニューラル ネットワークを備えた AI によってトレーニングされる可能性があります。
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