探索 AI 在大量變因中的可能性! DeepMind 與 Blizzard 將透過即時戰略遊戲星海爭霸 II 進行 AI 實驗

除了圍棋以外,隸屬 Alphabet 集團旗下 DeepMind 的人工智慧 AlphaGo ,過往已經透過挑戰 Atari 經典遊戲展現基於深度學習的人工智慧的學習能力;先前 DeepMind 也透露有意以更複雜的現代遊戲訓練 AI ,例如藉由如星海爭霸這類即時戰略遊戲作為探索深度學習人工智慧可能性,他們稍早也正式宣布與 Blizzard 共同展開合作,將星海爭霸 II 作為 AI 研究環境推出 SC2LE 工具,同時 Blizzard 也將持續提供大量星海爭霸 II 的匿名對戰紀錄作為培訓學習腳本;當前的研究看起來還是以 1 對 1 對戰,看來讓多個 AI 進行多人協力對戰應該沒那麼快。

SC2LE 工具終將包括機器學習的 API ,大量的匿名遊戲對戰紀錄,基於 DeepMind 工具 PySC2 的開元版本,一系列將星海爭霸特性拆解後簡化、作為研究人員測試特定任務的迷你小遊戲(如移動、採礦、單位選擇等),以及一份白皮書資料。

選擇星海爭霸 II 的原因不僅是因為它的名氣,從星海爭霸一代到現在星海爭霸 II已經有長達 20年的歷史,至今依舊屹立不搖的同時,也累積大量的對戰資料,同時星海爭霸的多元兵種所能呈現的戰略,再加上還有需要蒐集資源等等的條件,讓整個遊戲詭譎多變,一場 1 對 1 對戰可能從數分鐘到一個小時以上。

且星海爭霸當中的操作變化也更多,傳統 Atari 遊戲的指令僅有約 10 種變化,但星海爭卻有超過 3,00 種以上的基本行動方針,即便只是在 84 x 84 的螢幕上點擊動作,都能有一億種結果。這次提供的工具當中的小遊戲,也就是針對這些變化性所提供的特製遊戲,讓系統能夠透過這些小遊戲驗證當前人工智慧的技巧與能力。

新聞與圖片來源: DeepMind

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