Koniec jest bliski. Sztuczna inteligencja nie tylko nauczyła się grać w DOOM-a, ale też okazała się lepsza od żywych graczy

Koniec jest bliski. Sztuczna inteligencja nie tylko nauczyła się grać w DOOM-a, ale też okazała się lepsza od żywych graczy

Koniec jest bliski. Sztuczna inteligencja nie tylko nauczyła się grać w DOOM-a, ale też okazała się lepsza od żywych graczy
Bartosz Stodolny
29.09.2016 19:31

A właściwie to początek. Początek zupełnie nowych wyzwań stawianych nam w grach wideo.

Sztuczna inteligencja lubi od czasu do czasu płatać figle. Na przykład nie tak dawno temu ta w Elite: Dangerous postanowiła się zbuntować i zaczęła polować na graczy. Co prawda wszystko okazało się efektem małego błędu, który umożliwił SI tworzenie super broni, ale może to tylko sprytna zagrywka komputerowego mózgu? Niech ludzie myślą, że to bug, a ja będę sobie w spokoju knuł!

O błędzie na pewno nie możemy mówić w przypadku pracy dwóch studentów Uniwersytetu Carnegie Mellon w Pittsburgu - Guilleaume'a Lample'a i Davendry Chaplota. Panowie stworzyli sztuczną inteligencję, która nie tylko potrafi uczyć się gry w DOOM-a (tego starego, nie tegorocznego hitu), ale też być lepszą od człowieka.

AI Playing FPS: Full Deathmatch (HD with sound)

No dobra, ale co w tym wyjątkowego? Przecież Google DeepMind potrafił nauczyć się grać w tytuły z Atari 2600, a ostatnio pokonał w Go gracza ze światowej czołówki. Otóż SI studentów, z jakiegoś powodu nazwana Arnold, musiała nauczyć się poruszania w trójwymiarowym środowisku bazując tylko na tym, co "widziała" w danym momencie. Czyli tak, jak robią to żywi gracze. DeepMind z kolei, podobnie jak SI w grach, trochę przy tym oszukiwał, bo od razu widział całą mapę. No i miał do czynienia ze środowiskiem 2D.

Mało tego, Arnold wziął udział w turnieju Visual Doom AI Competition, w którym sztuczne inteligencje z całego świata zmagały się w trybie deathmatch gry id Software. I choć w obu rozgrywkach zajął drugie miejsce, przegrywając z SI Facebooka i Intela, pod względem zabitych przeciwników, to stosunek zabić do zgonów miał najwyższy.

Google DeepMind's Deep Q-learning playing Atari Breakout

Jest też pod każdym względem lepszy od przeciętnego ludzkiego gracza. W singlu zalicza średnio 27,6 zabójstw na rozgrywkę (człowiek 12,6), 5 zgonów (8,3 w przypadku człowieka), a samobójstwa popełnia tylko dwa razy, podczas gdy człowiek robi to 3,6 raza. Podobnie jest w multiplayerze. Arnold "pokarał" noobów średnio 8 razy na mecz, gdzie człowiek zrobił to 5,5 raza, ginął tylko 6 razy (prawie dwukrotnie mniej niż człowiek), a samobójstwa praktycznie się nie zdarzały, bo trzymały sie na poziomie 0,5 na rozgrywkę (3,2 u człowieka).

Tylko co to wszystko oznacza dla graczy i deweloperów? Mało prawdopodobne są e-sportowe turnieje, w których rywalizują między sobą drużyny złożone z inteligentnych botów, a oczywiste skojarzenia ze SkyNetem można raczej włożyć między bajki, bo jak twierdzi Chaplot: Nie uczyliśmy Arnolda zabijać ludzi, tylko grać w grę. A że gra polega na zabijaniu? No cóż...

Obraz

Właśnie takich innowacji potrzebuje ta branża, a nie gry o historycznych browarach za prawie dwa miliony złotych z publicznych środków.

Bartosz Stodolny

Źródło artykułu:Polygamia.pl
Oceń jakość naszego artykułuTwoja opinia pozwala nam tworzyć lepsze treści.
Wybrane dla Ciebie
Komentarze (4)