Vorig jaar, het Alfabet is DeepMind division die de aandacht van de wereld door besting de mensheid top speler in het spel van Go. De prestatie, die veel deskundigen voorspeld was nog een decennium uit, liet de snelle vooruitgang die wordt gemaakt in de wereld van de kunstmatige intelligentie. DeepMind vervolgens aangekondigd dat haar volgende doel in het spel was mastering StarCraft, een klassieke PC-spel dat is een hoofdbestanddeel van concurrerende e-sports. Facebook ook gooide zijn hoed in de ring, het creëren van een open-source framework, zodat ontwikkelaars kunnen werken aan het oplossen van StarCraft gebruik van het sociale netwerk van de AI-toolkit.
Nu een team van China Alibaba heeft een paper gepubliceerd met een beschrijving van een systeem dat geleerd voor het uitvoeren van een aantal strategieën die door de high-level spelers, maar zonder een specifieke instructie over hoe u het beste met de strijd. Net als veel diep-learning systemen, de software verbeterd door middel van trial en error, het aantonen van de mogelijkheid om zich aan te passen aan de veranderingen in het aantal en het type van troepen in de strijd.
“BiCNet kan omgaan met verschillende soorten gevechten onder de diverse terreinen met willekeurige getallen van AI agents voor beide zijden. Onze analyse toont aan dat zonder enige aansturingen zoals de menselijke demonstraties of geëtiketteerd gegevens, BiCNet zou kunnen leren van de verschillende vormen van coördinatie strategieën die vergelijkbaar is met deze van ervaren spelers,” de auteurs schreven in een artikel gepubliceerd op arXiv. “Bovendien, BiCNet is eenvoudig aan te passen aan de taken met heterogene agenten. In onze experimenten, evalueren we onze aanpak op meerdere basislijnen onder verschillende scenario ‘ s; het toont state-of-the-art prestaties, en beschikt over een mogelijke waarden voor grootschalige real-world applicaties.”
Dit type van AI op een dag mee te doen aan toernooien georganiseerd door Alibaba zelf. Maar zoals AI opgeleid om poker te spelen, de ontwikkelaars hopen dat dit systeem, of tenminste dit type systeem, zal een breed scala van real-world toepassingen dan alleen het verslaan van de mens op StarCraft. “De echte wereld van de kunstmatige intelligentie (AI) toepassingen vereisen vaak meerdere agenten aan het werk in een gezamenlijke inspanning. Efficiënt leren voor intra-agent communicatie en coördinatie is een onmisbare stap in de richting van algemene AI.” Het zal extra ironisch als een levende, SkyNet type van kunstmatige intelligentie is één dag gemaakt van een software programma getraind op de virtual space marines.