После продолжительного превосходства человека над искусственным интеллектом в области игровых технологий последнему все же удалось доказать свое первенство. Так, команда DeepMind, принадлежащая компании Google, еще в 2016 году стала проводить эксперименты с ИИ на платформе игры StarCraft II. Совсем недавно в рамках турнира по StarCraft II, по информации 3Dnews, специально разработанный бот AlphaStar, который, по сути, является сверточной нейронной сетью, переиграл в 10 матчах двух лучших в мире игроков-профессионалов, отдав последним только одну победу.
За счет чего ИИ удалось обыграть искусных игроков? Свое объяснение исходу турнира представил руководитель направления анализа данных REG.RU Валерий Студенников.
"Наиболее современный метод обучения AI играм (не только традиционным шахматам, го, но и практически любым компьютерным играм) — это обучение с подкреплением. Обучение с подкреплением — один из способов машинного обучения, в ходе которого испытуемая система обучается, взаимодействуя с некоторой средой. Откликом среды на принятые решения являются сигналы подкрепления (например, набранные очки в игре). Модель машинного обучения может вначале вообще ничего не знать о правилах игры или законах виртуального мира, в который она попала. Но спустя миллионы вначале случайных попыток, совершая различные действия, система "учится", запоминая какие её действия (ходы и стратегии), получили наибольшее подкрепление, а каких ходов и стратегий, наоборот, следует избегать. Такой AI может научиться почти всему, главное погрузить его в виртуальную среду, где он сможет с огромной скоростью обучаться, перебирая миллионы вариантов поведения. Например, если бы существовал высококачественный симулятор экономики страны, то можно было бы с помощью нейронных сетей на базе такого симулятора найти наиболее удачные и плодотворные экономические стратегии, а симулятор политической жизни помог бы нейросетям разработать беспроигрышную стратегию борьбы за президентское кресло или за место в парламенте."