A Google tem explorado o desenvolvimento da Inteligência Artificial usando jogos, e desta vez as "vítimas" foram os jogadores do antigo mas ainda popular Starcraft 2.
O Starcraft 2 é um jogo de estratégia em tempo real que obriga a uma gestão contínua de múltiplos aspectos, como a mineração de recursos, construção e protecção da sua base, e preparação para a ofensiva contra os jogadores inimigos. Mas mais uma vez, a AI AlphaStar da Google se revelou praticamente imbatível, tendo derrotado jogadores profissionais (que têm capacidade quase "sobre-humanas" de fazer centenas de acções por minuto no teclado), com 10 vitórias consecutivas, e com apenas uma derrota (terá tido pena dos humanos?)
Mais uma vez, o sistema começou por "aprender" e a jogar contra os oponentes artificiais criados pelo próprio jogo, com nível de dificuldade progressivo. Depois de ter conseguido bater até esses oponentes, gerou centenas de variantes de si próprio, realizando milhares de batalhas entre si, até determinar as variantes com maiores hipóteses de sucesso.
Curiosamente, embora se pudesse assumir que a AI da Google fosse vencer os humanos por conseguir efectuar muitas mais acções por minuto que eles, verificou-se precisamente o contrário. O sistema efectuou cerca de metade das acções (277 vs 559), e demorando mais tempo a reagir... mas fazendo decisões que se vieram a comprovar ser mais acertadas.
Refira-se no entanto que estes jogadores, embora de nível profissional, não estão ao níveis dos campeões mundiais de Starcraft II. Fica o desafio lançado. :)
Ganhou com cheats, ele conseguia ver o mapa todo (o mapa não o fog of war), o único jogo que perdeu foi o que eles lhe tiraram essa habilidade.
ResponderEliminarNão, o que ele fazia era o equivalente a estar a jogar com o mapa "zoomed-out", a ver todo o campo de jogo simultaneamente (mas sem batota de ter acesso a informação que um jogador humano não teria).
Eliminar"During the matches against TLO and MaNa, AlphaStar interacted with the StarCraft game engine directly via its raw interface, meaning that it could observe the attributes of its own and its opponent’s visible units on the map directly, without having to move the camera - effectively playing with a zoomed out view of the game."
A outra versão, onde ele também tinha que mover a câmara de jogo, é que foi testada apenas no jogo final, mas tendo nível de treino insuficiente.
"In an exhibition match, MaNa defeated a prototype version of AlphaStar using the camera interface, that was trained for just 7 days. We hope to evaluate a fully trained instance of the camera interface in the near future. "
Bem visto m4x
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