Keuntungan tidak adil: jangan mengharapkan ai bermain seperti manusia

Eksploitasi DeepMind dalam mengembangkan kecerdasan buatan yang boleh mengalahkan pemain bertaraf dunia di StarCraft II menyebabkan banyak kacau. Walaupun DeepMind memanggilnya satu kejayaan besar, yang lain berpendapat ia menipu, tidak adil dan tidak manusia.

Tetapi apa yang ditunjukkan oleh seluruh perdebatan adalah mungkin kita perlu mengubah konteks di mana kita membincangkan dan menilai keupayaan AI-dan hentikan membandingkan permainan dengan kita sendiri.

AlphaStar, DeepMind's StarCraft-bot, menggunakan pembelajaran mendalam, bidang AI yang popular di mana para pemrogram membangunkan tingkah laku model AI mereka dengan memberi mereka contoh yang gila. AlphaStar pertama dilatih dalam pangkalan data besar data permainan manusia yang dikeluarkan oleh Blizzard, bermain berjuta-juta permainan menentang dirinya untuk belajar dan menguasai peraturan StarCraft. Ia kemudian diadu terhadap manusia, menyapu pemain Amatur DeepMind sebelum melawan juara dunia.

Apabila AlphaStar mengalahkan TLO dan MaNa, dua pemain terbaik dunia, ada sebab untuk mempercayai industri kecerdasan buatan telah melepasi satu peristiwa penting. Dalam postingan blog, DeepMind memanggil AlphaStar "satu langkah ke hadapan dalam misi kami untuk mewujudkan sistem pintar yang akan membantu kami membuka kunci penyelesaian novel kepada beberapa masalah saintifik yang paling penting dan penting di dunia."

Tetapi kemudian datang kritikan.

Kelebihan Tidak Sihat

Pengkritik mendakwa bahawa AlphaStar mempunyai beberapa ciri yang menjadikannya lawan yang tidak adil terhadap manusia.

Pertama, AlphaStar sangat menyala. Jurutera DeepMind mengatakan mereka cacat AlphaStar untuk menghindarinya dari melakukan lebih banyak tindakan daripada manusia yang dapat dicapai. Tetapi pemain manusia melakukan banyak klik spam, atau tindakan impulsif yang tidak mempunyai nilai atau pemikiran di belakangnya.

Sebagai contoh, apabila pemain mahu memerintahkan unit mereka untuk bergerak ke lokasi atau menyerang musuh, mereka sering kali mengklik pada lokasi yang sama atau pada lintasan ke arah destinasi, kerana ia memberikan perasaan palsu yang mengklik akan mempercepatkan tindakan itu. Pada hakikatnya, unit hanya melaksanakan arahan yang paling baru dan akan mengabaikan yang sebelumnya. Sebaliknya, setiap langkah AlphaStar adalah tepat.

Pengkritik berpendapat bahawa ketidakpadanan membolehkan AlphaStar memainkan permainan secara super mahupun. Sebagai contoh, dalam pertempuran besar di mana banyak unit yang terlibat, AlphaStar boleh memberikan perintah individu ke setiap unit dengan kelajuan dan ketepatan yang mustahil untuk lawan manusia. Dalam analisis prestasi AlphaStar, ArsTechnica's Timothy B. Lee menggambarkan beberapa senario di mana kelajuan dan ketepatan AlphaStar akan memberikan kelebihan yang tidak adil.

Penganalisis lain menegaskan bahawa AlphaStar menerima lebih banyak maklumat daripada pemain manusia. Versi bot yang mengalahkan MaNa dan TLO mempunyai akses ke seluruh peta, dan bukannya melihat ruang medan perang sebagai pemantau manusia. Tetapi ia masih terhad oleh "kabus perang, " yang bermaksud ia tidak dapat mengekstrak maklumat dari kawasan-kawasan di mana ia tidak mempunyai unit aktif.

Namun yang lain mengkritik had AlphaStar: Ia boleh bermain hanya sebagai Protoss, salah satu daripada tiga perlumbaan di StarCraft, dan hanya satu daripada banyak peta permainan. Memandangkan bangsa dan peta baru, AlphaStar mungkin akan kalah terhadap lawan manusia amatur kerana, dari perspektif AI, ia seperti bermain permainan yang sama sekali berbeza.

Apa itu Main Fair?

DeepMind masih belum mengeluarkan butiran teknikal, tetapi ada yang mengesyaki bahawa bukannya memproses piksel mentah seperti manusia, AlphaStar mungkin mempunyai akses kepada data permainan mentah melalui API (antara muka pengaturcaraan aplikasi).

terima kasih! tetapi itu tidak mengatakan sama ada perisian tertentu yang dimenangi terhadap pakar menggunakan piksel atau mempersiapkan barangan APi, yang keduanya tersedia tetapi sangat berbeza

- Gary Marcus (@GaryMarcus) 31 Januari 2019

Ars 'Timothy B. Lee sampai pada kesimpulan ini: "Cara utama untuk mengatasi bidang bermain ialah menjadikan AlphaStar menggunakan antara muka pengguna yang sama dengan pemain manusia." Ini bermakna, seperti pemain manusia yang memandang monitor komputer, AI hanya mempunyai akses kepada grafik permainan dan perlu mensimulasikan ketukan kekunci, klik tetikus dan skrol daripada berinteraksi dengan permainan melalui panggilan API.

Ini akan menjadi titik yang wajar jika kita menjangkakan AI dapat meniru otak manusia dan deria tepat. Tetapi pembelajaran mendalam dan rangkaian saraf, yang masih canggih AI, mempunyai had yang berbeza yang menghalang mereka daripada mengeluarkan beberapa fungsi manusia yang paling asas.

Pembelajaran yang mendalam adalah AI yang sempit, yang bermakna ia sangat baik dalam melaksanakan tugas-tugas tertentu seperti imej pelabelan atau pengiktirafan ucapan, tetapi ia menyerupai tugas umum atau memindahkan pengetahuannya ke domain lain. Semakin anda meluaskan domain masalah, semakin terbatas kemampuan AI menjadi dan semakin banyak latihan yang diperlukannya. Itulah sebabnya AlphaStar tidak dapat memainkan permainan RTS lain, seperti Warcraft 3 atau Syarikat Wira.

Ia juga mengambil permainan AlphaStar 200 tahun untuk menguasai Protoss pada satu tahap. Ia mungkin mengambil sedikit sebanyak untuk belajar bermain Terran atau Zerg, dua perlumbaan StarCraft yang lain. Sebaliknya, pemain manusia dapat dengan cepat mengalihkan pengetahuan yang mereka peroleh dari satu permainan ke yang baru.

Kami masih berabad-abad (dari sekurang-kurangnya) dari umum AI, jenis yang dapat menandingi keupayaan kognitif manusia. Sesetengah saintis percaya kita tidak akan berjaya menghasilkan semula otak manusia.

Tetapi sempit AI sangat baik dalam memproses sejumlah besar maklumat pada kadar yang sangat cepat. Itulah sebabnya AlphaStar boleh mengendalikan seluruh peta StarCraft pada masa yang sama. Pereka StarCraft boleh mengubahsuai permainan untuk menyediakan pemain dengan paparan penuh peta permainan, tetapi itu mungkin akan mengelirukan pemain daripada membantu mereka. Manusia juga boleh diberi akses kepada data permainan mentah, tetapi itu juga tidak akan membantu.

Manusia lambat dalam memproses data tetapi mempunyai akal sehat dan keupayaan pemikiran abstrak yang membolehkan mereka merancang dan membuat keputusan tanpa maklumat lengkap. Itulah sebabnya mereka lebih suka mempunyai pandangan terhad peta dan memberi tumpuan kepada satu bahagian medan perang; pada masa yang sama, mereka mempunyai rasa apa yang berlaku di bahagian lain permainan dan boleh mengembangkan pelan permainan umum.

Adakah AlphaStar Cheating?

Memandangkan perbezaan antara AI dengan otak manusia, adalah adil untuk mengatakan bahawa pengkritik adalah betul dalam penilaian mereka: DeepMind menyusun pertandingan memihak kepada AlphaStar dengan menghadkannya ke peta tunggal dan satu bangsa. Tetapi perdebatan tentang AlphaStar dapat membawa kita ke kesimpulan yang sangat penting.

Pertama, titik utama permainan tidak semestinya untuk memeriksa sama ada AI boleh mengklik dan tatal seperti manusia. Sebaliknya, kita harus memberi tumpuan kepada bagaimana AI melakukan dalam permainan yang menyediakan maklumat yang tidak sempurna dan memerlukan membuat keputusan masa nyata. Dalam hal ini, AlphaStar melakukan pekerjaan yang cukup baik.

• Apa yang Akan Membuat Anda Percaya Pembantu AI? Bagaimana dengan Wajah? Apa yang Akan Membuat Anda Percaya Pembantu AI? Bagaimana dengan Wajah?
• Tahun Penghitungan Etika Industri AI Tahun Pengiraan Etika Industri AI
• AI ini terlalu kuat untuk melepaskan diri kepada orang ramai Ini adalah sangat kuat untuk dilepaskan kepada orang awam

Kedua, StarCraft mungkin bukan tempat terbaik untuk menguji keupayaan strategi dan perancangan AI. Sebagai seorang penganalisis, "StarCraft II adalah permainan yang boleh dipecahkan dengan kesempurnaan mekanikal." Ini bererti AI boleh memberi pampasan bagi kemahiran strategi yang kurang baik dengan kelajuan dan ketepatan pembedahannya.

Akhirnya, AI dan kecerdasan manusia sangat berbeza sehingga mungkin tidak mustahil untuk menciptakan lapangan bermain antara kedua-duanya. Perubahan terkecil kepada peraturan akan dengan cepat memiringkan permainan memihak kepada satu pihak atau yang lain ke tahap yang akan membuat persaingan tidak adil.

Kita perlu mencari persekitaran dan tetapan di mana kita boleh melepaskan dan menguji AI ke potensi penuhnya bukannya melambatkannya dengan batasan manusia tiruan. Apa yang boleh dicapai oleh manusia dan AI apabila mereka bekerjasama dan bukan bersaing?