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- DeepMind が 400 年のトレーニングを経て Starcraft 2 で 2 人のプロプレイヤーを爆破
Google の子会社である DeepMind は、いくつかの分野で人間に挑戦できる AI の開発に数年間取り組んできました。 400 年に相当するトレーニングをわずか 15 日間で完了した後、同社が設計した人工知能 AlphaStar は、StarCraft 2 のプロ プレイヤー 2 名をほぼ破りました。
2019 年 1 月 24 日、DeepMind は、と呼ばれる新しい AI による進歩を発表しました。アルファスター。人工知能の名前は別の人工知能を思い出させます囲碁で世界チャンピオンを何度も上回る成績を収めた DeepMing AI。この面でこれ以上証明できるものは何もなかったので、DeepMind はリアルタイム ストラテジー ゲームの古典である StarCraft を含む PC ゲームに目を向けました。そしてまたしても、グーグル子会社の人工知能が人間に対する優位性を証明した。すでにそうなっていました去年はQuake 3というゲームで。
StarCraft 2: DeepMind AI が 2 人のプロ プレーヤーを粉砕
AlphaStar は、StarCraft II の最高のプロ プレーヤーの 2 人である TLO と MaNa に対して 10 勝 0 敗の成績を収めることができました。対決は5試合からなる2シリーズで行われた。 DeepMind とゲームのパブリッシャーである Blizzard によってストリーミング配信された AlphaStar との MaNa 試合で、人間のプレイヤーは 10 連敗を重ねた後、ついに AI に対して 1 つの勝利を収めることができました。
AlphaStar は 2 人のプロプレイヤーをほぼ粉砕しました。 DeepMind は、情報を取得してから反応するまでの時間に関してマシンに超人的な優位性を与えないよう、AI の反応時間を意図的に 350 ミリ秒に制限していることを強調しました。この点で、AI は、平均 AMP (1 分あたりのアクション数) が 280 だったのに対し、MaNa と TLO はそれぞれ 390 と 678 であったため、ある程度不利な状況でスタートしました。
しかし、人間のプレイヤーは酌量すべき事情を利用して敗北を正当化することができます。一方で、AlphaStar はマップを完全にズームアウトしたときの認識方法に利点がありました。これは、AI が目に見える敵ユニットだけでなく、自身の基地についても、もう少し多くの情報にアクセスできることを意味します。人間に関する限り、全体像を見るには地図のさまざまな部分に焦点を合わせる必要があります。
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しかしDeepMindによれば、もしAlphaStarが強かったとすれば、それは主に同社の戦略的意思決定がより優れていたからだという。最終的に、AI が試合を研究し、最適な戦略を学習するには、400 年以上の試合に相当する時間がかかりました。そして、機械学習と Google のスーパーコンピューターの進歩のおかげで、これらすべてがわずか 15 日間で達成されました。
