Kohtuuton etu: älä odota, että ai pelaa kuin ihminen

DeepMindin viimeaikainen hyödyntäminen keinoälyn kehittämisessä, joka voi voittaa maailmanluokan pelaajat StarCraft II: lla, aiheutti paljon levottomuutta. Vaikka DeepMind kutsui sitä suureksi läpimurtoksi, toiset väittivät, että se oli huijausta, epäreilua ja superinhimillistä.

Mutta mitä koko keskustelu osoittaa, on se, että meidän on ehkä muutettava asiayhteyttä, jossa keskustelemme ja arvioimme AI: n kykyjä - ja lakata vertaamasta sen pelin omaan.

AlphaStar, DeepMindin StarCraft-peliä peittävä robotti, käyttää syvää oppimista, joka on suosittu AI-kenttä, jossa ohjelmoijat kehittävät AI-malliensa käyttäytymistä antamalla heille hullua määrää esimerkkejä. AlphaStar harjoitteli ensin Blizzardin julkaisemaa laajaa tietokonetta ihmispeleistä, pelaamalla miljoonia pelejä itseään vastaan ​​oppiakseen ja hallitsemaan StarCraft-sääntöjä. Sitten se vedettiin ihmisiä vastaan, pyyhkäisemällä DeepMindin omat amatööripelaajat ennen kuin he jatkoivat maailmanmestaruutta vastaan.

Kun AlphaStar voitti TLO: n ja MaNan, kaksi maailman parasta pelaajaa, oli syytä uskoa, että tekoälyteollisuus oli saavuttanut virstanpylvään. DeepMind nimitti blogiviestissä AlphaStar "askel eteenpäin tehtävässämme luoda älykkäitä järjestelmiä, jotka auttavat meitä yhtenä päivänä avaamaan uusia ratkaisuja joihinkin maailman tärkeimmistä ja perusteellisimmista tieteellisistä ongelmista".

Mutta sitten tuli kritiikki.

Kohtuuton etu

Kriitikot väittävät, että AlphaStarilla on useita ominaisuuksia, jotka tekevät siitä epäreilun vastustajan ihmisiä vastaan.

Ensinnäkin AlphaStar palaa nopeasti. DeepMind-insinöörit sanovat he vammaistaneen AlphaStaria estääkseen sitä suorittamasta enemmän toimia kuin ihminen voisi suorittaa. Mutta ihmispelaajat tekevät paljon roskapostia napsauttamalla tai impulsiivisia toimia, joilla ei ole arvoa tai ajattelua heidän takanaan.

Esimerkiksi kun pelaajat haluavat määrätä yksikköjään siirtymään sijaintiin tai hyökämään vihollisen kimppuun, he napsauttavat usein toistuvasti samaa sijaintia tai rataa kohti määränpäätä, koska se antaa väärän tunteen, että napsauttaminen nopeuttaa kyseistä toimintoa. Todellisuudessa yksiköt suorittavat vain viimeisimmän komennon ja jättävät huomioimatta aiemmat. Sitä vastoin AlphaStarin jokainen liike on tarkka.

Kriitikot väittävät, että epäsuhta antaa AlphaStarille mikronhallinnan pelin yli-inhimillisellä tavalla. Esimerkiksi laajassa taistelussa, johon osallistuu useita yksiköitä, AlphaStar voi antaa jokaiselle yksikölleen yksilölliset komennot nopeudella ja tarkkuudella, mikä olisi mahdotonta sen ihmisten vastustajille. AlphaStarin suorituskykyanalyysissä ArsTechnican Timothy B. Lee kuvasi muutamia skenaarioita, joissa AlphaStarin nopeus ja tarkkuus antaisi sille kohtuuttoman edun.

Muut analyytikot ovat huomauttaneet, että AlphaStar saa enemmän tietoa kuin ihmispelaajat. MaNaa ja TLO: ta voittaneella robotin versiolla oli pääsy koko karttaan, toisin kuin nähden näytön arvoisen taistelukentän tilaa kuin ihmisen pelaajaa. Mutta sitä rajoitti silti "sodan sumu", mikä tarkoittaa, että se ei voinut poimia tietoja alueilta, joilla sillä ei ollut aktiivisia yksiköitä.

Kuitenkin muut kritisoivat AlphaStarin rajoituksia: Se voi olla vain Protoss, yksi kolmesta StarCraft-kisasta, ja vain yhdessä pelin monista kartoista. Uuden kilpailun ja kartan perusteella AlphaStar todennäköisesti häviäisi amatööri-ihmisten vastustajia vastaan, koska AI: n näkökulmasta se olisi kuin pelaisi täysin erilaista peliä.

Mikä on reilu peli?

DeepMind ei ole vielä julkaissut teknisiä yksityiskohtia, mutta jotkut epäilevät, että sen sijaan, että AlphaStarilla olisi pitänyt käsitellä raakoja pikseliä kuten ihmiset, AlphaStarilla on ehkä ollut pääsy raa'aseen pelitietoon sovellusliittymien (sovellusohjelmointirajapintojen) kautta.

Kiitos! mutta se ei sano, käyttivätkö tietyt asiantuntijoita vastaan ​​voittaneet ohjelmistot pikseliä vai valmiita APi-tavaroita, jotka ovat molemmat saatavilla, mutta hyvin erilaisia

- Gary Marcus (@GaryMarcus) 31. tammikuuta 2019

Arsin Timothy B. Lee päätyy tähän johtopäätökseen: "Viimeinen tapa tasoittaa kilpailuolosuhteita olisi saada AlphaStar käyttämään täsmälleen samaa käyttöliittymää kuin ihmisen pelaajat." Tämä tarkoittaa, että kuten ihmisen pelaaja, joka tuijottaa tietokoneen näyttöä, AI: llä olisi pääsy vain pelin grafiikkaan ja sen olisi simuloitava näppäinpainalluksia, hiiren napsautuksia ja vierityksiä sen sijaan, että se toimisi pelin kanssa API-puheluiden kautta.

Tämä olisi kohtuullinen kohta, jos odotamme AI: n toistavan ihmisen aivot ja aistit tarkasti. Mutta syvällä oppimisella ja hermostoverkoilla, jotka ovat edelleen AI: n kärjessä, on selkeät rajat, jotka estävät heitä toistamasta joitain ihmisen perustoiminnoista.

Syväoppiminen on kapeaa AI, mikä tarkoittaa, että se on erittäin hyvä suorittamaan tiettyjä tehtäviä, kuten kuvan merkitsemistä tai puheentunnistusta, mutta se on kauhistuttavaa tehtävien yleistämisessä tai tiedon siirtämisessä muille alueille. Mitä enemmän laajennat ongelma-aluetta, sitä rajallisemmaksi AI: n kyky tulee ja sitä enemmän koulutusta se tarvitsee. Siksi AlphaStar ei voi pelata uutta RTS-peliä, kuten Warcraft 3 tai Company of Heroes.

Protossin hallitseminen yhdellä tasolla vaati myös AlphaStarin 200 vuoden arvoisia pelejä. Terranin tai Zergin pelaamisen, StarCraftin kahden muun kisan, oppiminen vie todennäköisesti yhtä paljon. Sitä vastoin ihmisen pelaaja voi nopeasti siirtää tiedon, jonka he saivat yhdestä pelistä uuteen.

Olemme edelleen vuosikymmenien päässä (ainakin) yleisestä AI: stä, tyypistä, joka vastaa ihmisten kognitiivisia kykyjä. Jotkut tutkijat uskovat, että emme koskaan onnistu lisääntymään ihmisen aivoista.

Mutta kapea AI on erittäin hyvä käsittelemään suuria määriä tietoa erittäin nopealla nopeudella. Siksi AlphaStar pystyy käsittelemään koko StarCraft-karttaa samanaikaisesti. StarCraft-suunnittelijat olisivat voineet muokata peliä tarjoamaan pelaajille täyden näkymän pelikarttaan, mutta se todennäköisesti sekoittaisi pelaajia sen sijaan, että auttaisi heitä. Ihmisille voidaan myös antaa pääsy raa'aseen pelitietoon, mutta myös siitä ei olisi apua.

Ihmiset käsittelevät hitaasti tietoja, mutta heillä on järkeä ja abstraktia ajattelua, jotka antavat heidän suunnitella ja tehdä päätöksiä ilman täydellistä tietoa. Siksi he haluavat mieluummin rajoitetun kuvan kartalta ja keskittyä yhteen taistelukentän osaan; Samalla heillä on käsitys siitä, mitä muissa peleissä tapahtuu, ja he voivat kehittää yleisen pelisuunnitelman.

Onko AlphaStar huijaa?

Koska AI: n ja ihmisen aivojen välillä on eroja, voidaan sanoa, että kriitikot olivat oikeassa arvioidessaan: DeepMind kilpaili AlphaStarin eduksi rajoittamalla se yhteen karttaan ja yhteen kilpailuun. Mutta keskustelu AlphaStarista voi johtaa meihin joihinkin erittäin tärkeisiin johtopäätöksiin.

Ensinnäkin pelin pääkohdan ei pitäisi olla tarkistaa, pystyykö AI napsauttamaan ja vierittämään ihmisen tavoin. Sen sijaan meidän tulisi keskittyä siihen, kuinka AI toimii pelissä, joka tarjoaa epätäydellistä tietoa ja vaatii reaaliaikaista päätöksentekoa. Tässä suhteessa AlphaStar teki melko hyvää työtä.

• Mikä saa sinut luottamaan AI-avustajaan? Entä kasvot? Mikä saa sinut luottamaan AI-avustajaan? Entä kasvot?
• AI-teollisuuden eettisen laskennan vuosi AI-teollisuuden eettisen huomioon ottamisen vuosi
• Tämä AI on liian tehokas julkistaakseen tätä AI on liian tehokas julkistaakseen

Toiseksi, StarCraft ei ehkä ole paras paikka testata AI: n strategia- ja suunnittelukykyä. Kuten yksi analyytikko huomautti, "StarCraft II on peli, joka voidaan rikkoa mekaanisella täydellisyydellä." Tämä tarkoittaa, että AI voi kompensoida huonot strategiataitonsa inhimillisellä nopeudella ja kirurgisella tarkkuudella.

Lopuksi, AI ja ihmisen älykkyys ovat niin erilaisia, että olisi todennäköisesti mahdotonta luoda tasavertaisia ​​toimintaedellytyksiä näiden kahden välillä. Pienimmät muutokset sääntöihin kallistaisivat peliä nopeasti yhden tai toisen puolen hyväksi siinä määrin, että se tekisi kilpailusta epäreilua.

Meidän pitäisi etsiä ympäristöjä ja asetuksia, joissa voimme vapauttaa ja testata AI: n täydet mahdollisuudet sen sijaan, että hidastaisimme sitä keinotekoisilla ihmisrajoilla. Mitä ihmiset ja AI voisivat saavuttaa yhteistyössä kilpailun sijasta?