Алгоритм компании DeepMind превзошел почти всех игроков в StarCraft II
31 октября 2019 года
Разработчики из компании DeepMind (входит в состав владеющего Google холдинга Alphabet) сообщили, что их алгоритм AlphaStar, разработанный для игры в StarCraft II, вошел в число грандмастеров, поскольку занял место среди 0,15% лучших игроков на европейских серверах. Статья об этом достижении была опубликована в журнале Nature.
Как пишет N+1, алгоритму удалось обыграть свыше 99,8% геймеров из почти 90 тыс. официально зарегистрированных на европейских серверах, причем побед алгоритм добивался в играх против всех трех рас. И хотя самых сильных игроков программа одолеть не смогла, ее результаты позволяют присвоить AlphaStar звание грандмастера.
"Меня очень впечатлил стиль игры AlphaStar. Она очень умело оценивает свою стратегическую позицию и точно знает, когда должна вступить в сражение с соперником, а когда стоит отступить. При этом я не чувствовал, что играл со сверхчеловеком, которого в принципе нельзя превзойти. Мне казалось, что мне противостоит реальный человек", - приводит ТАСС комментарий одного из ведущих игроков в Starcraft II Дарио Вюнша.
Для обеих частей StarCraft уже давно разрабатываются боты, но до появления AlphaStar таким алгоритмам не удавалось победить человека. Основная сложность обучения программ для этих игр заключается в том, что они представляют собой стратегии в реальном времени, в которых часть информации закрыта, а игрокам нужно решать большое количество задач одновременно.
Ранее в DeepMind уже пытались создать алгоритм для игры в StarCraft II, но те попытки не увенчались успехом. В процессе разработки AlphaStar в DeepMind использовали метод глубокого обучения с подкреплением, а также обучение с учителем. В качестве тренировочного датасета разработчики использовали предоставленные компанией Blizzard анонимизированные записи игр настоящих людей. Когда обученная на этих играх нейросеть научилась побеждать встроенные алгоритмы StarCraft II на самой высокой сложности в 95% случаев, создатели заставили программу играть с самой собой в течение двух недель. При этом разработчики ограничили скорость реакции AlphaStar таким образом, что скорость его управления была сравнима с реальными игроками.
В январе этого года стало известно, что AlphaStar смогла всухую обыграть двух профессиональных игроков в StarCraft II в сериях из пяти матчей. На организованном в Лондоне турнире AlphaStar сперва выиграла пять матчей из пяти против геймера под ником TLO (Дарио Вунш, Германия), а затем другая версия нейросети пять раз подряд победила игрока MaNa (Гжегож Коминч, Польша).
Напомним, в июле прошлого года в DeepMind смогли обучить программу под названием For The Win играть в Quake III Arena не хуже настоящих геймеров.
Источники
правитьЛюбой участник может оформить статью: добавить иллюстрации, викифицировать, заполнить шаблоны и добавить категории.
Любой редактор может снять этот шаблон после оформления и проверки.
Комментарии
Если вы хотите сообщить о проблеме в статье (например, фактическая ошибка и т. д.), пожалуйста, используйте обычную страницу обсуждения.
Комментарии на этой странице могут не соответствовать политике нейтральной точки зрения, однако, пожалуйста, придерживайтесь темы и попытайтесь избежать брани, оскорбительных или подстрекательных комментариев. Попробуйте написать такие комментарии, которые заставят задуматься, будут проницательными или спорными. Цивилизованная дискуссия и вежливый спор делают страницу комментариев дружелюбным местом. Пожалуйста, подумайте об этом.
Несколько советов по оформлению реплик:
- Новые темы начинайте, пожалуйста, снизу.
- Используйте символ звёздочки «*» в начале строки для начала новой темы. Далее пишите свой текст.
- Для ответа в начале строки укажите на одну звёздочку больше, чем в предыдущей реплике.
- Пожалуйста, подписывайте все свои сообщения, используя четыре тильды (~~~~). При предварительном просмотре и сохранении они будут автоматически заменены на ваше имя и дату.
Обращаем ваше внимание, что комментарии не предназначены для размещения ссылок на внешние ресурсы не по теме статьи, которые могут быть удалены или скрыты любым участником. Тем не менее, на странице комментариев вы можете сообщить о статьях в СМИ, которые ссылаются на эту заметку, а также о её обсуждении на сторонних ресурсах.