Umetna inteligenca je v igri Dota 2 premagala najmočnejše e-športnike

Lansko leto je neprofitna organizacija OpenAI svoj sistem umetne inteligence pomerila s strokovnjaki Dota 2. In potem stroj ni mogel preseči ljudi. Zdaj se je sistem maščeval. 

Umetna inteligenca je v igri Dota 2 premagala najmočnejše e-športnike

Čez vikend je v San Franciscu potekalo prvenstvo OpenAI Five Championship, med katerim se je AI srečal s petimi e-športniki iz ekipe OG. Ta ekipa je prejela najvišjo nagrado v e-športu leta 2018, ko je zasedla prvo mesto na mednarodnem turnirju The International Dota 2 z nagradnim skladom 25 milijonov $.Člani ekipe so se srečali z boti OpenAI, ki so bili usposobljeni po enaki metodologiji. In ljudje so izgubili.

Poroča se, da so se roboti OpenAI naučili okrepitve in neodvisno drug od drugega. To pomeni, da so vstopili v igro brez predhodnega programiranja in nastavitev in so se bili prisiljeni učiti s poskusi in napakami. Soustanovitelj in predsednik OpenAI Greg Brockman je dejal, da je umetna inteligenca v 10 mesecih svojega obstoja odigrala že 45 tisoč let igranja Dota 2.

Kar zadeva samo igro v San Franciscu, je imela vsaka ekipa 17 junakov na izbiro (v igri jih je več kot sto). Hkrati je AI izbral način, v katerem lahko vsaka ekipa prepove izbiro tistih junakov, ki jih je izbrala. To vam omogoča, da nadgradite svoje prednosti in zmanjšate svoje slabosti. Onemogočene so bile tudi iluzije in funkcije klicanja novih junakov, čeprav je bilo mogoče padle oživiti.

Poročali so, da je umetna inteligenca uporabljala taktike, ki so povzročile kratkoročne dobičke, vendar so se izplačale. Hkrati je sistem oživljal mrtve junake že na začetku bitke. Na splošno je stroj uporabljal zelo agresiven pristop, nekakšen "blitzkrieg", ki ga ljudje niso mogli odbiti, saj je prva tekma trajala le pol ure.

Drugi je bil še krajši, saj je AI zelo hitro uničil ljudi in se osredotočil na napad in ne na obrambo. Na splošno se je izkazalo, da shema učenja s krepitvijo daje rezultate. To bo omogočilo njegovo uporabo v prihodnosti za različne naloge.




Vir: 3dnews.ru

Dodaj komentar