OpenAI bots только что обыграли профессиональных игроков " Dota 2.- Что теперь?

Освоение в режиме реального времени видеоигры Dota 2-разыгрываемой профессионалами за 20 миллионов долларов —это последняя веха для искусственного интеллекта.

Вчера алгоритм, разработанный OpenAI, некоммерческой исследовательской группой, ориентированной на искусственный интеллект, обыграл pro gaming team OG на мероприятии в Сан-Франциско, выиграв первые два матча в лучшей из трех серий.Первая игра была близкой, люди выжили более 40 минут, в то время как вторая игра заняла менее 20 минут для программного обеспечения ИИ, чтобы выиграть.

В конечном счете, цель OpenAI не в том, чтобы создавать алгоритмы, которые отлично играют в игры. Это создание "искусственного общего интеллекта", сказал сооснователь Sam Altman Quartz.

Учи-это идея о том, что алгоритмы могут быстро учиться и выполнять множество новых задач так же, как это делают люди. Люди могут адаптироваться к ситуациям и осваивать навыки с невероятной скоростью, по крайней мере, по сравнению с сегодняшним ИИ. Для того, чтобы освоить Dota 2, алгоритму OpenAI потребовалось 10 месяцев. За это время он смоделировал 45 000 лет геймплея.

” Для чего-то влажного, горячего и подверженного ошибкам, вычислительная плотность человеческого мозга удивительна", - сказал Альтман журналистам перед матчем. Чтобы соперничать с силой мозга, считает он, компьютеры должны будут расти в размерах, становясь такими же большими, как прошлогодние бегемоты размером с комнату. В некотором смысле, это уже тенденция. Помимо собственного стека оборудования, OpenAI использует несколько центров обработки данных облачных провайдеров для обучения своих алгоритмов, отметил Альтман.

Победа в субботу была просто доказательством того, что OpenAI может решить конкретную проблему, как освоить Dota 2 . Теперь OpenAI должен сбросить свои взгляды на то, что следующий большой вызов будет.

Филип Вольски, исследователь ИИ в организации, говорит, что следующий вызов может включать в себя более сложные игры, такие как те, где общение более важно или требуется контроль шести с лишним символов.

” Или вместо Dota среды, давайте попробуем взять эту вещь, которая обучалась в течение 10 месяцев, и, возможно, мы можем придумать методы, чтобы обучить его в месяц, или неделю, или меньше, чем это", - сказал Вольски. "Одна вещь, которую мы должны выяснить, - это то, какой из этих путей продвинет нас дальше всего в исследованиях к созданию очень сложного ИИ и ближе к [учи].

Альтман говорит, что другой областью исследований, помимо уменьшения вычислительной интенсивности ИИ (и, следовательно, удешевления обучения), может быть адаптация ИИ к работе в менее совершенных симуляторах. Видеоигры, такие как Dota 2, являются идеальными симуляторами, потому что ИИ тренируется по тому же цифровому сценарию, что и финальный тест системы. Для чего-то вроде органической химии, где целью может быть создание новых лекарств для лечения ранее неизлечимых заболеваний, нет хороших симуляторов, потому что мы не можем воссоздать каждую потенциальную молекулярную реакцию в человеческом теле. Эксперты рассказали кварц в 2017 году создание лучших симуляторов является необходимостью, если ИИ когда-либо захочет решить эти реальные проблемы.

"Как мы строим алгоритмы, которые хорошо работают с очень несовершенными симуляторами, а затем переносим их в реальный мир?- Сказал Альтман. "Это будет важным направлением для нас.