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DeepMind與暴雪合作 攜手讓《星海爭霸2》變AI研究室

2017-08-11 15:15 聯合新聞網 INSIDE 硬塞的網路趨勢觀察

圖/INSIDE(Blizzard)
圖/INSIDE(Blizzard)

擊敗李世乭之後,Google旗下人工智慧公司DeepMind去年就宣布將進軍《星海爭霸2》,今天他們則公佈了跟暴雪合作的最新研究工具集。不過值得注意的是,這次並非直接以「打敗人類」為最終目標,而是想把即時戰略遊戲當作一種工具訓練AI,讓AI變得更智慧、更精準。

這次發布的「SC2LE」工具集內含如下:

  • 一組透過讓研究者和開發者接進遊戲的機器學習API,並且首次囊括了在Linux系統上的系列工具。
  • 匿名遊戲影片數據集,而且近期內就會從65k數據量增加到超過50萬場比賽。
  • 開源的DeepMind工具箱PySC2,可以讓研究者簡單串連它們的人工智慧軟體到暴雪的API上。
  • 一系列單純的RL(強化學習)小遊戲,讓研究者測試人工智慧軟體在採礦、建築、控兵等具體任務上的表現。
  • 除此以外,還有一篇DeepMind與暴雪聯名發表的論文,簡介上述RL小遊戲、AI學習遊戲影像以及內置AI 1 v 1天梯比賽等一系列成果。

為什麼《星海爭霸2》會對訓練AI很重要?同時身兼頂尖玩家的DeepMind研究員OriolVinyals說明星海跟圍棋不一樣,戰爭迷霧的機制讓它是一款「不完全資訊」的遊戲,玩家要不斷偵查地圖的過程對AI來說就是一件非常複雜的事;此外星海等即時戰略是很複雜的遊戲,不只要控兵攻擊、建構防禦,還必須兼顧生產部隊與採集資源。

也因此DeepMind和Blizzard才會發布一系列單純的RL小遊戲,把一場完整遊戲中猜解成不同的子環節,讓這些子環節可以跟不同研究人員的各種AI表現互相比較,最終再嘗試組合成整場遊戲的複雜運作。此外,PySC2工具箱也把遊戲分解為「特徵層」,其中遊戲的元素像是兵種、血量、地圖可見性之間彼此隔離,同時保留了遊戲核心的視覺和空間元素。

雖然DeepMind沒有明說他們離在《星海爭霸2》中打敗人類距離還多遠,但事實上電玩是目前AI研究中非常熱門的測試,卡內基梅隆的研究員如何透過第一人稱射擊遊戲「Doom」來改進他們的AI;OpenAI團隊也用過DeepDrive,讓AI在GTA V世界裡面訓練開車技巧,以提高自動駕駛的精準度。

《原文刊登於合作媒體INSIDE,聯合新聞網獲授權轉載。》

人工智慧星海爭霸暴雪即時戰略

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