Valve Corporation
OpenAI kunngjorde i dag at de har utviklet en ny bot basert på et nevralt nettverk som kan beseire menneskelige motstandere i et spill med Dota 2. Mens det er gitt massevis av press til nevrale nettverk som kan beseire mennesker på en rekke abstrakte strategispill som Weiqi, dette er første gang at en AI virkelig kan holde seg i et komplekst videospill designet med et menneskelig brukergrensesnitt.
Representanter for laboratoriet håpet å komme inn i robotene i en serie kamper på et mesterskapsarrangement i august for å spille mot proffene. Dette til tross for at AI-spillere tradisjonelt har hatt det vanskelig å mestre spill som Dota 2.
Spillere må ta enorme mengder avgjørelser til enhver tid. Et riktig spill med Weiqi kan ende med så få som 150 trekk. OpenAI måtte designe roboter som kunne gjøre over 20 000 trekk i løpet av et enkelt Dota 2-spill på 45 minutter.
Ingeniører demonstrerte i fjor at en av robotene kunne gå opp mot en enkelt menneskelig profesjonell som spilte en forkortet versjon av spillet. De innrømmet imidlertid at de ikke var sikre på at de noen gang ville kunne skalere AI opp til et spill en skikkelig fem-mot-fem kamp.
Forskere oppgir at de fant ut at en AI kan utforske og lære hvis de får nok tid til det, og de konfigurerte et selvspillingsmiljø for roboter å lære seg inn som et resultat. To AI-spillere i systemet vil gå opp mot hverandre og lære av hverandres feil. Til slutt klarte de å lære av det som tilsvarer rundt 180 års spill for hver dag de trente.
Dette ble oppnådd ved å bruke en massiv stabel med 256 forskjellige GPUer som inneholdt 128 000 kjerner. Mens få spillere noen gang kunne håpe på å montere en rigg som denne, kunne OpenAI sannsynligvis ikke ha gjort det med noe mindre kraftig.
Noen kritiske spillere sa at dette ikke virkelig er et eksempel på å være intelligent fordi ekte intelligens kommer selv og kan lære uten trening. Trening polerer bare ferdighetene til en menneskelig spiller.
Så igjen, uavhengig av hvordan bot-spillerne lærte at de absolutt er tøffe motstandere for organiske stoffer som har både medfødte ferdigheter og trening under beltet.
