(圖:OpenAI)

遊戲是人工智慧開發者訓練 AI 系統的一種方式。1996 年,IBM 深藍(Deep Blue)超級電腦開始挑戰西洋棋,成功擊敗人類西洋棋冠軍, 二十年之後,Google 的人工智慧 AlphaGo 更擊敗人類的圍棋高手,一鳴驚人。

近年,英雄聯盟、鬥陣特攻、DotA 2  等電競遊戲可以說是全球最受歡迎的遊戲。考慮到這些遊戲的普及型和複雜性,多個人工智慧研究團隊都開始使用電競來訓練 AI。

電競賽

近日,伊隆·馬斯克(Elon Musk)旗下的人工智慧研究機構 OpenAI,宣布他們的人工智慧軟體在 DotA 2 電競賽中擊敗頂級職業玩家 Dendi。

馬斯克在他的 Twitter 上宣布了這項成就:「OpenAI 首度在競爭激烈的電競賽中擊敗世界最強的頂級玩家,電競賽是比西洋棋和圍棋比賽更複雜的活動。」

OpenAI 近日發表了一篇部落格文章,解釋其重要性:「DotA 1 對 1 對戰模式是一個具備隱藏訊息的複雜遊戲,AI 必須學習規劃、攻擊、設局、以及欺騙對手,玩家技能和每分鐘操作數(actions-per-minute)之間的關連不大。事實上,OpenAI 的每分鐘操作數相當於普通人類玩家的平均水準。」

自我學習

OpenAI 研究員 Jakub Pachocki 表示:「OpenAI 能從遊戲中自我學習,我們沒有為其設計任何策略,也沒有從人類高手的對戰中學習。從一開始,OpenAI 就完全在自己跟自己對戰中學習,雖然剛開始的結果是隨機的,不過每次都能作出輕微的改善,最後終於達到了專業水準。」

不過,一般的職業電競賽通常是 5 對 5 的團體戰,因此 Dota 2 的 1 對 1 對戰模式遠不如實際的職業電競賽那麼複雜。但 OpenAI 表示,他們正研究讓 AI 可以在更大規模的 5 對 5 對戰中與人類對抗。

 

參考資料

  1. OpenAI. (2017, August). We’ve created a bot which beats the world’s top professionals at 1v1 matches of Dota 2 under standard tournament rules. OpenAI Blog.
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