프로 스타 크 래 프 트 플레이어는 로봇에 일치 하지 않습.



Google의 deepmind 자회사에 의해 개발 된 AI 에이전트는 인공 지능의 세계 최초로 스타크래프트 II에서 인간의 전문가를 이겼습니다. YouTube와 Twitch에서 스트리밍되는 일련의 경기에서 AI 플레이어는 연속으로 10 경기를이 겨 냅니다.


데이비드 실버, deepmind의 연구 공동 리드 그녀는 말했다:


AI의 역사는 다른 게임에서 중요 한 벤치 마크 승리의 숫자에 의해 표시 되었습니다. 앞으로도 사람들이 미래를 되돌아 보고 AI 시스템이 할 수 있는 일에 대 한 또 다른 단계로이를 고려할 수 있기를 바랍니다.




스타크래프트 II와 같은 게임은 체스 나 Go와 같은 보드 게임 보다 컴퓨터를 재생 하기 어렵습니다. 비디오 게임에서 AI 에이전트는 모든 조각의 움직임을 보고 다음 움직임을 계산할 수 없으며 실시간으로 반응 해야 합니다.




게임 시리즈 후 코멘트에서, 마 나 그녀는 말했다:


나는 알파 스타가 거의 모든 게임에 걸쳐 고급 이동과 다른 전략을 풀 것을 보고 감동 했다, 내가 기대 하지 않았을 게임 플레이의 매우 인간의 스타일을 사용 하 여. 나는 내 게임 플레이가 실수를 강요 하 고 인간의 반응을 악용 할 수 있는 방법에 의존 얼마나 깨달았다, 그래서 이것은 나를 위해 완전히 새로운 빛에 게임을 넣어. 우리는 모두 다음에 오는 것을 보고 기쁘게 생각 합니다.


그리고 tlo는 실제로 저 그의 주된 사람 이지만, 실험을 위한 프로 토스를 재생 했다.


제가 얼마나 강한 에이전트 였는가에 놀랐습니다. 알파 스타는 잘 알려진 전략을 취하고 그들의 머리에 그들을 집니다. 에이전트는 이전에 대해 생각해 본 적이 없는 전략을 시연 했는데,이는 아직 완전히 탐구 하지 않은 게임을 플레이 하는 새로운 방법이 있을 수 있다는 것을 의미 합니다.





스타크래프트 II에서 플레이어 들은 기지를 건설 하 고, 군대를 훈련 하 고, 적의 영토를 침범 하기 전에 같은 지도의 다른 측면에서 시작 합니다. 알파 스타는 전장에서 병력을 신속 하 고 결정적으로 제어 하는 능력을 언급 하는 마이크로 관리에 대 한 짧은 "마이크로" 라고 불리는 것에 특히 잘 맞습니다.






봇은 일주일 동안 훈련을 받고, 훈련의 각 "주 "는 스타크래프트 플레이의 100 년에 해당 합니다. 인간 플레이어와 동일한 카메라 뷰로 제한 되었을 때 훨씬 더 악화 되었습니다.


https://deepmind.com/research/alphastar-resources/

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