L'anno scorso, l'organizzazione no-profit OpenAI ha confrontato il suo sistema di intelligenza artificiale con i professionisti di Dota 2. E poi la macchina non è stata in grado di superare gli esseri umani. Ora il sistema si è preso la rivincita.
Nel fine settimana si è svolto a San Francisco l'OpenAI Five Championship, durante il quale l'IA ha incontrato cinque e-sportivi del team OG. Questa squadra ha vinto il premio più alto negli eSport nel 2018, conquistando il primo posto nel torneo The International Dota 2 con un montepremi di 25 milioni di dollari. I membri del team si sono incontrati con i robot OpenAI, che sono stati addestrati utilizzando la stessa metodologia. E la gente ha perso.
Si dice che i bot OpenAI abbiano appreso il rinforzo e indipendentemente l'uno dall'altro. Cioè, sono entrati nel gioco senza alcuna programmazione e impostazione preventiva e sono stati costretti a imparare per tentativi ed errori. Il cofondatore e presidente di OpenAI Greg Brockman ha affermato che in 10 mesi della sua esistenza, l'intelligenza artificiale ha già giocato 45mila anni di gioco di Dota 2.
Per quanto riguarda il gioco stesso a San Francisco, ogni squadra aveva 17 eroi tra cui scegliere (ce ne sono più di un centinaio nel gioco). Allo stesso tempo, l'IA ha scelto una modalità in cui ogni squadra può vietare la selezione degli eroi che ha scelto. Ciò ti consente di sfruttare i tuoi punti di forza e minimizzare i tuoi punti deboli. Anche le illusioni e le funzioni di evocazione di nuovi eroi furono disabilitate, sebbene fosse possibile resuscitare i caduti.
È stato riferito che l’IA ha utilizzato tattiche che hanno portato a guadagni a breve termine, ma hanno dato i loro frutti. Allo stesso tempo, il sistema ha rianimato gli eroi morti anche all'inizio della battaglia. In generale, la macchina ha utilizzato un approccio molto aggressivo, una sorta di "blitzkrieg", che le persone non sono riuscite a respingere, poiché la prima partita è durata solo mezz'ora.
Il secondo era ancora più breve, poiché l'IA distruggeva gli umani molto rapidamente, concentrandosi sull'attacco piuttosto che sulla difesa. In generale, si è scoperto che lo schema di apprendimento per rinforzo dà risultati. Ciò consentirà di utilizzarlo in futuro per vari compiti.
Fonte: 3dnews.ru