Dario Wünschรู้สึกมั่นใจ เด็กชายวัย 28 ปีจากเมืองไลพ์ซิก เว็บตรงประเทศเยอรมนี กำลังจะกลายเป็นนักเล่นเกมมืออาชีพคนแรกที่เข้าร่วมโปรแกรมปัญญาประดิษฐ์ AlphaStar ในวิดีโอเกม StarCraft II ที่ได้รับความนิยมอย่างรวดเร็ว Wünsch เล่น StarCraft II อย่างมืออาชีพ ซึ่งคู่แข่งได้สั่งกองยานเอเลี่ยนที่แย่งชิงดินแดนมาเกือบทศวรรษ ไม่มีทางที่เขาจะแพ้ความท้าทายห้าแมตช์นี้ให้กับเกมเมอร์ AI ที่เพิ่งสร้างใหม่
แม้แต่ผู้สร้างของ AlphaStar ที่ DeepMind
บริษัทวิจัย AI ในลอนดอน ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของ Alphabet, Inc. ก็ไม่ได้มองโลกในแง่ดีเกี่ยวกับผลลัพธ์ พวกเขาเป็นนักวิจัยกลุ่มล่าสุดที่พยายามสร้าง AI ที่สามารถจัดการกับความซับซ้อนที่เวียนหัวของ StarCraft II จนถึงตอนนี้ ยังไม่มีใครสร้างระบบที่สามารถเอาชนะผู้เล่นที่ช่ำชองได้
เมื่อ AlphaStar เผชิญหน้ากับ Wünsch ในวันที่ 12 ธันวาคม AI ดูเหมือนจะทำผิดพลาดร้ายแรงในนัดแรก: มันละเลยที่จะสร้างเกราะป้องกันที่ทางเข้าค่ายของมัน ทำให้ Wünsch แทรกซึมและเลือกได้อย่างรวดเร็ว จากหลายหน่วยงาน ดูเหมือนว่า StarCraft II จะยังคงเป็นอาณาจักรเดียวที่มนุษย์สามารถเอาชนะเครื่องจักรได้ แต่ AlphaStar กลับกลายเป็นผู้ชนะ โดยรวบรวมทีมจู่โจมที่เหนียวแน่นซึ่งทำลายการป้องกันของ Wünsch อย่างรวดเร็ว อัลฟาสตาร์ 1, วึนช 0
Wünschสลัดมันออกไป เขาแค่ต้องการเน้นที่การป้องกันมากขึ้น แต่ในรอบที่สอง AlphaStar สร้างความประหลาดใจให้กับนักเล่นเกมมือโปรด้วยการยับยั้งการโจมตีจนกระทั่งรวบรวมกองทัพที่บดขยี้กองกำลังของ Wünsch อีกครั้ง สามนัดต่อมา AlphaStar ชนะการแข่งขัน 5-0 โดยผลัก Wünsch ไปที่สโมสรเล็กๆ แต่กำลังเติบโตของเหล่าเกมเมอร์ระดับโลกด้วยเครื่องจักร
นักวิจัยใช้เกมเป็นเกณฑ์มาตรฐานสำหรับปัญญาประดิษฐ์
มานานแล้ว ในปี 1997 Deep Blue ของ IBM ได้รับการยกย่องจากนานาชาติด้วยการเอาชนะแชมป์หมากรุก Garry Kasparov ( SN: 8/2/97, p. 76 ) ในปี 2016 AlphaGo ของ DeepMind ได้เอาชนะ Lee Sedol แชมป์ Go อย่างมีชื่อเสียง ( SN: 12/24/16, p. 28 )
แต่การแข่งขันแบบกระดานเช่นหมากรุกและ Go สามารถผลักดัน AI ได้เท่านั้น เกมเหล่านี้ยังคงเรียบง่าย ผู้เล่นผลัดกันและสามารถมองเห็นตำแหน่งของทุกชิ้นบนกระดานได้ตลอดเวลา เมื่อพูดถึงการสร้าง AI ที่สามารถจัดการกับความคลุมเครือในโลกแห่งความเป็นจริงและการโต้ตอบที่รวดเร็ว การทดสอบความรู้ความเข้าใจของเครื่องจักรที่มีประโยชน์ที่สุดอาจจะพบได้ในเกมที่เล่นในโลกเสมือนจริง
การสร้างเกมเมอร์ AI ที่สามารถเอาชนะผู้เล่นที่เป็นมนุษย์เป็นมากกว่าโครงการที่ไร้สาระ Sebastian Risi นักวิจัยด้าน AI จาก IT University of Copenhagen กล่าวว่า “แนวคิดที่ดีที่สุดคือ … ใช้อัลกอริทึมเหล่านั้น [สำหรับ] ความท้าทายในโลกแห่งความเป็นจริง ตัวอย่างเช่น หลังจากที่ OpenAI ซึ่งเป็นบริษัทในซานฟรานซิสโกได้ฝึกฝนทีม AI 5 ตัวเพื่อเล่นเกมต่อสู้ออนไลน์ชื่อ Dota 2 โปรแกรมเมอร์ได้นำอัลกอริทึมเหล่านั้นกลับมาใช้ใหม่เพื่อสอนมือหุ่นยนต์ทั้งห้าเพื่อจัดการกับวัตถุด้วยความคล่องแคล่วอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน นักวิจัยอธิบายงานนี้ทางออนไลน์ที่ arXiv.org ในเดือนมกราคม
การใช้อัลกอริธึมที่พัฒนาขึ้นเพื่อช่วยให้ AI ห้าตัวเล่นเกม Dota 2 ได้ นักวิจัย OpenAI ได้สร้างมือหุ่นยนต์ที่คล่องแคล่วอย่างมาก
นักวิจัยของ DeepMind หวังว่าการออกแบบของ AlphaStar สามารถแจ้งนักวิจัยที่พยายามสร้าง AI เพื่อจัดการกับการโต้ตอบที่ต่อเนื่องยาวนาน เช่นที่เกี่ยวข้องกับการจำลองการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศหรือการทำความเข้าใจการสนทนาซึ่งเป็นงานที่ยากเป็นพิเศษ ( SN: 3/2/19, p. 8 )
ตอนนี้ สิ่งสำคัญสองอย่างที่ AI ยังคงเผชิญอยู่คือ การประสานงานกันและนำความรู้ใหม่ไปใช้กับสถานการณ์ใหม่อย่างต่อเนื่อง จักรวาล StarCraft ได้พิสูจน์แล้วว่าเป็นพื้นที่ทดสอบที่ยอดเยี่ยมสำหรับเทคนิคที่ทำให้ AI ร่วมมือกันมากขึ้น เพื่อทดลองวิธีที่จะทำให้ AI เป็นผู้เรียนตลอดไป นักวิจัยกำลังใช้วิดีโอเกมยอดนิยมอีกเกมหนึ่งอย่าง Minecraft ในขณะที่ผู้คนอาจใช้เวลาหน้าจอเป็นสิ่งที่ทำให้ไขว้เขวอย่างสนุกสนานจากชีวิตจริง ความท้าทายเสมือนจริงอาจช่วยให้ AI มีทักษะที่จำเป็นในการประสบความสำเร็จในโลกแห่งความเป็นจริงเว็บตรง / บาคาร่าเว็บตรง
