Անցյալ տարի «OpenAI» շահույթ չհետապնդող կազմակերպությունը հակադրեց իր արհեստական ինտելեկտի համակարգը Dota 2-ի մասնագետների դեմ, իսկ հետո մեքենան չկարողացավ գերազանցել մարդկանց: Հիմա համակարգը հաշվեհարդար է տեսել.
Հանգստյան օրերին Սան Ֆրանցիսկոյում տեղի ունեցավ OpenAI Five առաջնությունը, որի ընթացքում AI-ն հանդիպեց OG թիմի հինգ էլեկտրոնային մարզիկների հետ: Այս թիմը 2018 թվականին ստացել է eSports-ի ամենաբարձր մրցանակը՝ զբաղեցնելով առաջին տեղը The International Dota 2 մրցաշարում՝ $25 միլիոն մրցանակային ֆոնդով: Թիմի անդամները հանդիպել են OpenAI բոտերի հետ, որոնք վերապատրաստվել են նույն մեթոդաբանությամբ։ Իսկ ժողովուրդը պարտվեց։
Հաղորդվում է, որ OpenAI բոտերը սովորել են ուժեղացում և միմյանցից անկախ: Այսինքն՝ նրանք խաղի մեջ են մտել առանց նախնական ծրագրավորման ու կարգավորումների և ստիպված են եղել սովորել փորձի ու սխալի միջոցով։ OpenAI-ի համահիմնադիր և նախագահ Գրեգ Բրոքմանը ասել է, որ իր գոյության 10 ամսվա ընթացքում արհեստական ինտելեկտն արդեն խաղացել է Dota 45-ի 2 հազար տարվա խաղ։
Ինչ վերաբերում է Սան Ֆրանցիսկոյում կայացած խաղին, ապա յուրաքանչյուր թիմ ուներ 17 հերոս, որոնցից կարելի էր ընտրել (խաղում նրանք հարյուրից ավելի են): Միևնույն ժամանակ, AI-ն ընտրեց մի ռեժիմ, որով յուրաքանչյուր թիմ կարող է արգելել իր ընտրած հերոսների ընտրությունը: Սա թույլ է տալիս հիմնվել ձեր ուժեղ կողմերի վրա և նվազագույնի հասցնել ձեր թույլ կողմերը: Հաշմանդամ էին նաև պատրանքները և նոր հերոսներ կանչելու գործառույթները, թեև հնարավոր եղավ վերակենդանացնել ընկածներին։
Հաղորդվում էր, որ AI-ն օգտագործել է մարտավարություն, որը հանգեցրել է կարճաժամկետ շահույթի, բայց դրանք տվել են արդյունք: Միևնույն ժամանակ, համակարգը վերակենդանացրեց զոհված հերոսներին նույնիսկ մարտի սկզբում: Ընդհանուր առմամբ, մեքենան կիրառում էր շատ ագրեսիվ մոտեցում, մի տեսակ «բլիցկրիգ», որը մարդիկ չկարողացան ետ մղել, քանի որ առաջին հանդիպումը տևեց ընդամենը կես ժամ։
Երկրորդն էլ ավելի կարճ էր, քանի որ AI-ն շատ արագ ոչնչացրեց մարդկանց՝ կենտրոնանալով հարձակման վրա, այլ ոչ թե պաշտպանության վրա: Ընդհանուր առմամբ, պարզվեց, որ ուժեղացման ուսուցման սխեման արդյունքներ է տալիս։ Դա թույլ կտա այն հետագայում օգտագործել տարբեր խնդիրների համար:
Source: 3dnews.ru