By: mk 
on 5 November 2016 - 07:24
Tags:
เมื่อต้นปี DeepMind เคยประกาศว่าสนใจเล่น StarCraft แข่งกับมนุษย์ เมื่อคืนนี้ในงาน BlizzCon 2016 ทาง DeepMind ก็ประกาศความร่วมมือกับ Blizzard Entertainment เพื่อนำ StarCraft II มาสู่วงการ AI อย่างเป็นทางการ
DeepMind บอกว่า StarCraft เป็นเกมที่เหมาะกับการทดสอบ AI เพราะการกระทำของผู้เล่นถูกควบคุมด้วยระบบเศรษฐกิจภายในเกม (การเก็บแร่) และผู้เล่นแต่ละคนเห็นข้อมูลในแผนที่จำกัด ต้องส่งยูนิตไปสำรวจข้อมูลคู่ต่อสู้ และจำข้อมูลนั้นไว้ใช้งาน (ซึ่งไม่ใช่ข้อมูลล่าสุด) ส่งผลให้เกมมีความซับซ้อนสูง ต่างไปจากการเล่นหมากรุกหรือโกะ ที่ผู้เล่นแต่ละฝั่งเห็นข้อมูลของฝ่ายตรงข้ามทั้งหมด
สิ่งที่ DeepMind จะทำร่วมกับ Blizzard คือพัฒนา StarCraft II ให้เป็นสภาพแวดล้อมสำหรับทดสอบ AI โดยจะเปิด API ให้นักวิจัยทุกคน (ไม่จำกัดเฉพาะทีมของ DeepMind) เข้าถึงได้ในปีหน้า ตัว API จะส่งข้อมูลกลับออกมาเป็นภาพแผนที่ความละเอียดต่ำที่แยกข้อมูลตามเลเยอร์ เพื่อให้ AI นำไปประมวลผลต่อได้ง่าย
We're collaborating with @Blizzard_Ent to open up StarCraft II as an AI research environment for the global community in Q1 2017! pic.twitter.com/d2kIeV8mkv
— DeepMind (@DeepMindAI) November 4, 2016
ที่มา - DeepMind
Get latest news from Blognone
Follow @twitterapi
Hiring! บริษัทที่น่าสนใจ
Blognone Jobs Premium
Cloudnone
- Kubernetes คืออะไร [Part 1] เกิดขึ้นมาอย่างไร? ทำไมต้องใช้มัน? | Cloudnone EP.14
- CI/CD ยังไงดี ตั้งเซิร์ฟเวอร์เอง vs เช่าคลาวด์ | Cloudnone EP.13
- รู้จักโน้ตบุ๊กบนคลาวด์ เช่าใช้งาน Jupyter Notebook ที่ไหนดี | Cloudnone Ep.12
- สรุปข่าวใหญ่ปี 23 และคาดการณ์เทรนด์ปี 24 ในวงการ Cloud | Cloudnone EP.11
- สรุปของใหม่และสาระสำคัญจาก AWS re:Invent 2023 | Cloudnone Special EP
Comments
ไม่ได้ต่างจากระบบ AI ที่มีอยู่ในเกมอยู่แล้วเท่าไร เพราะตัว AI ที่เล่นผ่าน API ก็ได้ข้อมูลที่มากกว่าผู้เล่นได้เหมือนเดิมครับ
ระบบของ DeepMind นี่ได้ข้อมูลเหมือนกับผู้เล่นมนุษย์ครับ ถึงต้องออก API ให้แยกเลเยอร์ภาพไปประมวลผลต่อได้
The end goal for DeepMind is still to build a computer that can play StarCraft the way a person can, by simply looking at the pixels on the screen and sending keyboard and mouse input to manipulate them. But in the short term, it’s a lot easier for DeepMind to teach their system with a simplified view, that spits out low resolution images of the map and mini map, and breaks down the features into different layers, clearly showing detail such as terrain height, unit type, and health.
บทความจาก The Guardian ครับ
แต่ ai ในเกมส์ที่มีอยู่ตอนนี้ของ starcraft โดนเลี้ยงต๋อยได้บ่อยๆถ้าคนเล่นคุ้นกับ ai แล้ว
หากเป็น ai ที่เรียนรู้ได้ มันอาจจะแก้ทางไม่ให้โดนเลี้ยงต๋อยก็ได้
ถ้ามี feature layer เท่านี้น่าจะ noob จะฮะ
เดาความเคลื่อนไหวของศัตรูไม่เป็นแบบนี้
เกม RTS มันมีอะไรให้คิดมากกว่านั้น
เอานิสัยของ player ศัตรูมาใช้ในตัดสินใจยังได้เลยฮะ
ช่อง type น่าจะมีสีเยอะกว่านี้นะ ทุกยูนิท ทุกสิ่งก่อสร้าง คนละสีหมดเลย เพราะแต่ละยูนิท หรือ สิ่งก่อสร้าง มีความสำคัญไม่เท่ากัน ทำลายอันไหนก่อนได้เปรียบ
มันคือจุดอ่อนสุดของระบบ Computer AI ณ ตอนนี้เลยมั้งเนี่ย ที่ยังแยกแยะจากภาพอย่างเดียวว่าอะไรเป็นอะไรได้แย่กว่าสมองมนุษย์มากๆ เป็นจุดสำคัญที่สร้างปัญหาให้ระบบขับรถอัตโนมัติทำงานผิดพลาดด้วย
ผมว่าน่าจะฝึก AI ให้ดูภาพบนจอให้รู้เรื่องก่อนจะไปแข่งกับคนนะ อันนี้มันลัดขั้นตอนแล้วก็กึ่งๆเอาเปรียบผู้เล่นที่เป็นคนด้วย เพราะตอนตะลุมบอลกันคนก็มองบนจอได้ลำบากว่าอะไรเป็นอะไรเหมือนกัน
ข้อดีของมันก็มีนะ มันไม่มีเหนื่อย ไม่หิว ไม่เรียกร้อง พ่ายแพ้มันก็ไม่ท้อ
4 เลเยอร์ที่ให้มาพอสำหรับทุกอย่างแล้วครับ คนที๋โปรจริงๆในหัวก็ process แค่ 4 เลเยอร์นี่แหละ
เหมือนได้ข่าวว่า เกาหลี ยุบลีก โปรStarcraft ไปแล้วนิ??
จะเหลือโปรมนุษย์ให้สู้ตอนทำเสร็จมั๊ยเนี่ย??