DeepMind'ın Yapay Zekası Artık Quake III'te İnsan Oyuncuları Yenebiliyor

Geliştiricilerin, insan oyuncuların işini kolaylaştırmak veya birçok oyunun çok oyunculu modlarının tek oyunculu rekreasyonlarını yapmak için botlar yerleştirdiği oyunlar gördük. Bu AI oyuncuları, nadiren insan meslektaşlarına karşı rekabet edebilecek kadar yeteneklidir. Bu nedenle, birçok çok oyunculu oyunun öğrenme eğrisini kolaylaştırmak için kullanılırlar. DeepMind ise yapay zekanın birçok iş alanında kullanımı konusunda uzmanlaşmış bir firma. AI güdümlü botlarının, en çok oynanan çok oyunculu oyunlardan biri olan Quake III'te sonunda insan meslektaşlarını yenebileceğini açıkladılar. Bulguları, AI öğrenme ve yetenekleri için bir şeyleri olanlar için büyüleyici.

Bu, DeepMind'ın video oyunlarındaki ilk girişimi değil, zaten birçok çok oyunculu oyunun profesyonel oyuncularını yenebilecek bir sinir motoru geliştirdiler. Buradaki en iyi örnek, AI'larının söz konusu oyunun tanınmış profesyonel oyuncusunu yendiği AlphaGo'dur. Ayrıca diğer birçok oyun için AI geliştirdiler.

kesintiler

Quake III'teki yapay zekalarıyla ilgili çıkarımlarına geri dönüyoruz. Quake III, diğer birçok oyundan büyük ölçüde farklıdır. Oyun, prosedürel olarak oluşturulan aşamalar ve oyunun birinci şahıs perspektifinde olması nedeniyle kategorik olarak farklıdır. Buradaki AI geliştirme sorunu, oyunu yenmek için mümkün olan en iyi yöntemi öğrenememeleridir. AI, insansı öğrenme eğrisine benzediğinden, sorun aslında kılık değiştirmiş bir nimet olduğunu kanıtladı, daha sonra bu konuda.

AI sıfırdan başladı ve bayrak modunun kendisinin yakalama kurallarını öğrendi. AI daha sonra insanların yanı sıra AI'nın da karıştırıldığı 40 insan oyuncuyu yenebildi. İnsanları önemli ölçüde mağlup ettikten sonra DeepMind, kazanımlarının yapay zeka temsilcilerinin insan yanlısı tepki sürelerine atfedildiğini kabul etti. Bu yüzden onları yavaşlatmaya karar verdiler, ancak AI hala insan meslektaşlarını yenebildi.

Yapay Zekanın İlerlemesi

Tomshardware, AI'nın oyunun temellerini öğrenmesi gerektiğinden ve AI'nın aşamalar prosedürel olarak oluşturulduğunda sonuçları alabildiği gerçeğinden dolayı çıkarımlarının özellikle büyüleyici olduğunu bildiriyor.

DeepMind, bu projedeki çalışmalarının, AI'ya karşı AI anlamına gelen çok aracılı teknikleri kullanarak AI'yı verimli bir şekilde eğitebileceğimiz gerçeğini vurguladığını söyledi. Yapay zekayı yalnızca hatalarından haberdar etmekle kalmaz, aynı zamanda daha iyi yapılabilecek şeyler üzerinde de çalışır. Dediler, "Çok etmenli eğitimin sağladığı doğal müfredattan yararlanarak ve insanlarla bile ekip oluşturabilen sağlam etkenlerin gelişimini zorlayarak sonuçları vurgular..”