Итого, нам сегодня показали игру ИИ от deepmind против двух профессиональных игроков в старкрафт, кожанные мешки проиграли все партии кроме одной. И я, если честно, разочарован в ИИ и вот почему:
1. deepmind играют не через честный интерфейс, а используя специальный сетевой API, тоесть по сути их ИИ может управлять всеми своими юнитами на карте одновременно, в то время как живому игроку дозволено иметь только один курсор мыши и одну клавиатуру.
2. deepmind через этот же интерфейс видит одновременно всю карту, игроку так нельзя тоже.
3. против deepmind сыграли два игрока, сначала нам показали как они проиграли все матчи. Но это были записи матчей первой встречи ИИ и игроков. Тоесть ИИ видел все матчи обоих игроков, а живые игроки никогда не видели этот ИИ
4. один из живых игроков вообще не профессионал в игре на этой конкретной игровой рассе, второй играет за протосов и входит в топ50, так что его можно зачесть за про.
5. ну и да, первая же игра показанная в прямом эфире - человек выиграл, причем довольно убедительно. А ИИ внезапно посреди игры просто затупил в нескольких совершенно очевидных моментах.
В остальном игра ИИ от deepmind понятная, довольно скучная, даже OpenAI с куда меньшим пафосом, но куда более уверенно играет в дота2. Думаю у нас есть еще пара лет, пока обе команды реально смогут уверенно выигрывать любого живого игрока. Много это или мало? Время покажет.
deepmind.com/blog/alphastar-mast
AlphaStar: Mastering the Real-Time Strategy Game StarCraft II
Games have been used for decades as an important way to test and evaluate the performance of artificial intelligence systems. As capabilities have increased, the research community has sought games with increasing complexity that capture different elements of intelligence required to solve scientific and real-world problems. In recent years, StarCraft, considered to be one of the most challenging Real-Time Strategy (RTS) games and one of the longest-played esports of all time, has emerged by consensus as a “grand challenge” for AI research.