일체 포함. 고도로 복잡한 게임에서 eSports Pro와 경쟁하는 법을 배웠습니다.

인공 지능은 여러 해 동안 체스 앤 고 (Chess and Go)와 같은 완벽한 정보 게시판 게임에서 인간을 대상으로하고 있습니다. 사실, A.I.의 문제 해결 능력을 향상시키는 시대가 마침내 끝났을 수 있으며, A.I.의 한계를 계속 밀어 내기 위해서는 훨씬 더 복잡한 게임이 필요합니다. 2018 년이 점에서 큰 진보를 보았습니다.

가장 유명한 eSports-playing 컴퓨터는 전략 게임에서 절대적으로 공을 던지는 봇 팀 인 "Open AI Five"였습니다. 도타 2. 엘론 머스크 (Elon Musk)와 샘 알트만 (Sam Altman)은 비영리 단체 인 A.I.을 훈련 시켰습니다. 드림 팀은 180 년간의 Dota 2 게임에 상응하여 128,000 개의 프로세서 코어와 256 개의 그래픽 프로세서를 사용했다. 이것은 게임의 최고, 인간 선수에 대하여 그것의 자신을 개최 한 봇의 분대를 가져 왔지만 승리를 확실히 결말 지어 내지 못했습니다.

Dota 2는 "멀티 플레이어 온라인 전투 경기장"게임으로 알려진 게임으로, 5 명의 플레이어로 구성된 두 팀이 각각 상대방 홈을 파괴하려고합니다. 게임은 15 분에서 1 시간 사이에 지속될 수 있으며, 기술적 인 우수성, 상대방의 능력에 대한 예리한 감각, 그리고 결정적인 의사 결정으로 승리합니다. Open AI Five가 종류 이것 모두를 어느 정도까지는 획기적인 것입니다.

Inverse의 20 가지 방법 A. 목록에서 # 12입니다. 2018 년에 더 많은 인간이되었습니다.

몇 가지주의 사항이 있습니다: 봇을 훈련시키기 위해 OpenAi는 도타 2 사용 가능한 캐릭터의 명단을 제한하고 게임의 세부 정보 중 일부를 제거하여 규칙을 적용합니다. 그러나 봇은 점점 더 복잡한 전략을 수 개월 내내 천천히 할 수있게되었습니다.

인공 지능 연구원은 게임을 사용하여 A.I. 왜냐하면 게임 자체가 점차 복잡 해지는 문제 해결 및 의사 결정 형태의 대리 역할을하기 때문입니다. 체스 나 고 (Go) 같은 게임은 우아하게 복잡하기 때문에 또한 매력적이다. 그러나 플레이어의 조각과 움직임에 대한 모든 관련 정보가 상대방에게 보여지는 "완벽한 정보"게임이기도하다.

2018 년에 완벽한 정보 게임이 컴퓨터에 의해 너무 쉽게 마스터되고, A.I.를 계속 정제하기 위해서는 연구원들이 훨씬 더 나은 게임을해야 할 필요가 있음을 증명했습니다.