別の勝利のための深い意：チェスコミュニケーションにおける情報って克服したStarCraft
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月から2017年度では、もう少し年以上前から、人工知能の未来を打つためにプロ選手。 が以下に、このバリアがありました。 先月、ロンドンのチームからの英語の部門の研究は人工知能DeepMind静かに置の新しい礎石のバトルを、人間とコンピュータです。 木曜日に彼女はこの達成の時間のストリームYouTube、人間とロボットのために戦った死生します。
DeepMind beatの人StarCraft
ストリームDeepMindた彼女のロボットと人工知能AlphaStar勝プロフェッショナル集団が複雑にリアルタイム戦略(RTS)StarCraft。 チャンピオンの人類は、25歳のグジェゴシュ-w-コメントを登録からポーランド飛行のスコア5:0になります。 このソフトウェアのための機械学習の戦略の未知のプロフェッショナルがい者のための数百万の賞は、毎年発刊の利益のために世界eSportsゲームです。
"になったというStarCraftった"とComins知られるプロの名MaNaます。
Feat DeepMindは最も複雑なのに長いチェーンのイベントコンピュータは最高の世界から人々のゲームをします。 チェッカーの減1994年には、将棋は、1997年2016年AlphaGoのゲームです。 ロボットStarCraftの最も強力なプレイヤーの世界での人工知能、彼の到着を待っています。
AlphaStar登場して六年の歴史の機械学習します。 この勝利AlphaGo2016年には圧倒的に専門家がこの瞬間が少なく、後の勝利AlphaStarされてきていることから以下着スケジュールです。 これまでは十分なデータの計算能力、機械学習に対応できる複合体が特定の問題です。
マークRiedl准教授ジョージア工科大学、ニュースの木のスリリングな驚かされます。 "いのですが、ここに至るまで時間の問題なのです。 ある意味では、敗戦の人々にゲームな感じでした。"
ゲームのようにStarCraft泣いたような顔になっているのは複数の将棋や碁です。 の有効な位置にボードにはユニット170ゼロに相当するStarCraftしては、1 270ゼロからないます。 の作成および管理の軍事的台StarCraftが必要で選択を行う他の多くの行動や意思決定能力のな見回の対戦相手です。
DeepMindはpredolinこれらの急な障壁との強力なチップTPU、Google発力の機械学習します。 当社に適応アルゴリズムを開発したテキスト処理のタスクを決定する為に戦場につながる。 AlphaStar研究StarCraftの半百万ゲームの人と人、その割合は、絶えず向上のクローンのバーチャルリーグではデジタル化されたもの。 最ボットに登場したこのリーグの経験を積んだのと同等のゲーム200年となります。
AlphaStarビMaNaは万能です。 現在のロボットで劇中のレースをご用意StarCraftます。 また、非人道的な若しく長年の経験のゲームは、DeepMindも違うこのゲームです。 彼にとってはもう、ゲームodnovremennoはMaNa移動する必要があ周辺の地図を参照してください。 AlphaStarも高い制御精度の向の単位を有する者コンピュータマウスの応答時間のコンピュータ以下のプロのゲーマーです。
もこれらの欠陥は、Riedlその他の専門家全体として歓迎のDeepMindます。 "たのが印象的であった"と唐Jie研究員の研究所のAI OpenAI作業ボットには、レタ2は、最も収益性のためのeSportsゲームの世界です。 フレキシビリティとゲームができている側面です。 のアルゴリズムおよびコードOpenAIの開発に使用されるタ昨年も、程度の差は成功して予測を算出するのに使用した、手のロボットにより軽快します。
ただし、AlphaStarこの限界現代の専門システムの機械学習というジュリアンTogelius教授によると、ニューヨーク大学、著者の最近刊行された書籍のゲームのコミュニケーションにおける情報です。 とは異なりの人との対戦相手のチャンピオンDeepMind再生できないことがあり全強度の異なるマップまたは異なるレース--モシモシ､応答ネガイマス｡、ゲームな長さの追加的な研修を実施します。 もっきんチェッカーのチェスの以前のバージョンのStarCraftます。
こずがなくても驚きにとってもチャレンジングな多くの期待に応用AIなど、自律的な車両には適合してロボットの研究者と一般の人工知能(AGIは、AIS）によります。 より重要な戦いに人間と機械ができるようなdecathlon、ボードゲーム、ビデオゲームと、決勝大会にしている訳です。
限界の専門性の高い人工知能が明らかに、MaNaた展覧会を戦AlphaStarた、地図のタイプ、スクエアます。 データDeepMindこのことはほとんどどのビートMaNaにゲームです。
新規ボットを素早く組み立て、軍は強力な破砕お相手の人間が、MaNaリンクアグリゲーション能力と経験病変への立ち入り禁止となっており、勢力のAIます。 の遅れた時間を集め、部隊を征服します。
する興味深いニュースします。
以上
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