Starcraft + Искусственный интеллект

Несколько вопросов-ответов:

Почему вы решили запустить AlphaStar в Battle.net?

Экспериментальные версии ИИ AlphaStar для StarCraft II от DeepMind скоро сыграют несколько игр в приложении Battle.net в течение ограниченного времени в рамках текущих исследований искусственного интеллекта. Мы рады предложить сообществу шанс внести свой вклад в исследования, сыграв несколько подобранных вслепую экспериментальных матчей, которые позволят DeepMind оценить своих агентов.

Какую версию StarCraft II использует AlphaStar?

AlphaStar использует последнее обновление рейтингового режима и будет играть на всех доступных картах режима 1х1 за терранов, зергов и протоссов.

Почему AlphaStar играет анонимно?

В настоящее время DeepMind заинтересованы в оценке игры AlphaStar против соперников-людей, которые используют свои обычные стратегии. Если AlphaStar будет играть анонимно, это будет контролируемый эксперимент, что максимально приблизит условия, в которых играют экспериментальные версии агента, к реальным условиям в рейтинговом режиме 1х1. Это также обеспечит одинаковые условия во всех матчах. Когда тестирование закончится, DeepMind опубликует записи игр AlphaStar.

Как мне поиграть против AlphaStar?

AlphaStar сыграет несколько подобранных вслепую матчей против игроков в рейтинговом режиме. Подбор соперников для AlphaStar будет проходить по обычным правилам. Вы можете участвовать или отказаться от участия в играх против AlphaStar в любой момент в разделе «сетевая игра».

Сколько вариантов AlphaStar будет участвовать в играх?

DeepMind будет оценивать работу нескольких экспериментальных версий AlphaStar, что позволит DeepMind собрать максимально разнообразные результаты в ходе тестирования.

Как AlphaStar воспринимает игру?

Как и обычные игроки, AlphaStar будет воспринимать игру, пользуясь камерой. Это означает, что AlphaStar не будет получать информацию об оппоненте, которой нет на текущем поле обзора. Также AlphaStar сможет перемещать боевые единицы только в рамках текущего обзора карты. Все ограничения AlphaStar были разработаны при участии профессиональных игроков.

Как AlphaStar взаимодействует с игрой?

У AlphaStar есть встроенные ограничения на количество эффективных действий в минуту и в секунду. Эти ограничения, включая максимальное значение APM, строже, чем в демонстрационных матчах DeepMind в январе, и установлены с учетом мнения профессиональных игроков.

Будет ли AlphaStar учиться, играя в рейтинговом режиме? Будет ли стратегия AlphaStar улучшаться на основе моих игр?

AlphaStar не будет учиться на основе матчей, сыгранных в рейтинговом режиме, поскольку DeepMind не использует эти матчи как часть тренировки AlphaStar. На данный момент для тренировок AlphaStar использовались записи человеческих игр и матчи ИИ с самим собой, но не матчи против реальных людей.

Что будет с AlphaStar дальше?

Когда AlphaStar сыграет достаточно тестовых матчей, команда DeepMind включит результаты в текущие исследования искусственного интеллекта. Они собираются выпустить научную публикацию с описанием результатов и работают с нами над тем, чтобы определить дальнейшие шаги AlphaStar. Если у DeepMind появятся еще новости об AlphaStar, в первую очередь о них станет известно сообществу!

Источник

Бот доступен по той же ссылке - t.me/silero_voice_bot или просто @silero_voice_bot в телеграме.

📈 Количество персонажей в боте выросло с 20 до примерно 100;

🎥 С помощью наших замечательных пользователей и подписчиков мы сделали кружки вообще для всех персонажей; 

❤️ Сейчас для всех пользователей доступны два пака голосами персонажей Warcraft и паки с голосами персонажей из Half Life, Portal, Starcraft и Сталкера;

⚙️Мы провели огромную работу над оптимизацией бота и мы больше не боимся наплывов посетителей;

📺 А теперь небольшая демонстрация текущих возможностей бота.

PS а вы видите пасхалку?

К сожалению, Пикабу не дает мне залить больше кружков ("Слишком частые запросы на загрузку видео"), больше примеров я залил на канал новостей бота в Телеграме, ну или вы сами можете попробовать.

Содержание ролика и ключевые моменты:

03:10 - Анализ скорости реакции ИИ

08:55 - Экономическая оптимизация от AlphaStar

15:25 - Производство юнитов от AlphaStar

17:16 - Проблема при постановке зданий

19:45 - Уничтожение собственных юнитов

21:51 - Нечеловеческий контроль в сражении с керриерами

27:13 - Способы накрутки АРМ и ЕАРМ человеком

32:39 - Лишние клики бота в управлении юнитами

37:27 - Реакция на оракула без работы с камерой

42:09 - Много рабов с одной-двух базы - выгодно или нет?

45:59 - Отсутствие лишних кликов сильнейшей версии AlphaStar

46:57 - Обнаружение дарков от AlphaStar

51:12 - Группировка и контроль в нескольких частях карты

54:45 - ГЛАВНОЕ - новая версия AlphaStar ЧИТИТ при работе с камерой

59:04 - Неопровержимое доказательство нечестной работы AlphaStar с камерой и игровым движком

Авторы исследования заявили, что в процессе обучения программа не знала правил игры, а также не видела, как играют люди. После десятков тысяч попыток искусственный интеллект BiCNet (именно так назвали программу) научился проходить тестовые сражения. Программе удалось выработать несколько тактик ведения боя, используемых опытными геймерами.

Разработчики уверены, что космическая стратегия StarCraft — универсальная платформа для обучения искусственного интеллекта навыкам планирования и взаимодействия, которые будут полезны не только при создании ботов, но и в улучшении новых технологий искусственного интеллекта для реального мира.

Источник лайф.ру

Система искусственного интеллекта (ИИ) AlphaStar, которую создали программисты Google и стартапа DeepMind, обыграла всех ведущих игроков в популярную компьютерную стратегию Starcraft II и обошла 99,8% геймеров в общем рейтинге. Об этом сообщают ученые в статье, которую опубликовал научный журнал Nature.

"Меня очень впечатлил стиль игры AlphaStar. Она очень умело оценивает свою стратегическую позицию и точно знает, когда должна вступить в сражение с соперником, а когда стоит отступить. При этом я не чувствовал, что играл со сверхчеловеком, которого в принципе нельзя превзойти. Мне казалось, что мне противостоит реальный человек", - прокомментировал игру искусственного интеллекта один из ведущих игроков в Starcraft II Дарио Вюнш.

Создатели системы AlphaStar, британский программист Дэвид Сильвер и его коллеги по стартапу DeepMind и компании Google, уже несколько лет лидируют в разработке систем игрового ИИ на базе глубинных нейросетей и методов машинного обучения. Пять лет назад они стали известны всему миру благодаря созданию AlphaGo, первой системы ИИ, которая смогла победить чемпиона Европы по игре в древнекитайскую настольную стратегическую игру го. Ранее ее считали слишком сложной для компьютеров. Более совершенные версии системы, AlphaGo Zero и AlphaZero, научились совершенствоваться без участия человека, играя сами с собой, а также освоили другие классические игры, среди которых обычные и японские шахматы.

Сильвер и его команда смогли достичь этих успехов, построив системы Alpha на базе не одной, а сразу двух нейронных сетей - компьютерных алгоритмов, которые имитируют работу цепочек нейронов в мозге человека. Одна из них отвечает за оценку текущей позиции игрока на доске или поле, а вторая использует результаты анализа первой сети, чтобы выбирать следующий шаг и ускорять расчеты, отсеивая невозможные варианты.

Триумф машинного разума

Два года назад специалисты DeepMind переключили свое внимание на компьютерные игры, приспособив AlphaZero для работы с менее абстрактными и более сложными наборами данных, в том числе той картинкой, которую игрок видит на мониторе. Первой жертвой их нового ИИ стал популярный шутер Quake III Arena, а в начале этого года он победил двух ведущих игроков в Starcraft II - нидерландца Дарио Вюнша и поляка Гжегоша Коминча.

Первая версия AlphaStar, как отмечают Сильвер и его коллеги, обладала некоторыми неестественными чертами. В частности, она выполняла намного больше тактических действий, чем профессиональные игроки, так как ей не приходилось двигать реальную мышку и нажимать на кнопки клавиатуры, могла видеть заметно большую часть карты, чем игроки, а также не умела самостоятельно играть с другими игроками в сети.

Программисты DeepMind исправили эти недочеты, а также поменяли методику обучения AlphaStar, заставив ее играть не саму с собой, а внутри своеобразной виртуальной лиги ИИ, в которой были объединены разные версии этой машины. Благодаря этому ИИ перестал забывать более простые стратегии, которые вырабатывал на прошлых стадиях развития, что обогатило его репертуар и почти удвоило уровень игры.

Минувшим летом ученые получили возможность проверить силы AlphaStar в реальной игре, встроив свою систему в сеть компании Blizzard, разработчика StarCraft II. Как показали последующие наблюдения, ИИ Google вышел на гроссмейстерский уровень и в общем рейтинге оказался выше, чем 99,8% игроков. Этот успех, как считают Сильвер и его коллеги, говорит о том, что ИИ может решать самые сложные задачи и в реальном мире.

"История прогресса в развитии ИИ напрямую связана с играми. После того как нейросети победили человека в шахматы, го и покер, Starcraft стал следующей большой научной задачей. Мы решили ее, используя универсальные методы обучения ИИ, которые можно применить и для решения других сложных проблем", - подытожил Сильвер.

Второй сезон

ESChamp's Pro Bots - это соревнование по StarCraft 2 которое проводится среди ботов (они же ИИ), которые создаются фанатами игры.