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L'intelligenza artificiale è stata inzuppata sugli umani in giochi da tavolo di informazioni perfette come Chess and Go per anni. In effetti, l'era della raffinazione delle abilità di risoluzione dei problemi di A.I. usando questi giochi potrebbe essere finalmente terminata, e sono necessari giochi molto più complicati per continuare a spingere i limiti di A.I. Il 2018 ha visto importanti progressi in questo senso.
Il computer di gioco eSport più notevole è stato "Open AI Five", una squadra di robot che si innamora del gioco di strategia, Dota 2. L'Elon Musk e Sam Altman - fondato senza scopo di lucro hanno formato il suo A.I. dream team sull'equivalente di 180 anni di giochi Dota 2, utilizzando 128.000 core di processore e 256 processori grafici. Questo ha portato ad una squadra di robot che si è dimostrata la migliore contro i giocatori più forti e umani, ma non ha affatto conquistato la vittoria.
Dota 2 è il cosiddetto gioco "multiplayer online battle arena", che coinvolge due squadre di cinque giocatori ciascuna che cercano di distruggere la base di partenza degli altri. I giochi possono durare da 15 minuti a un'ora, e vengono vinti con un mix di abilità tecnica, un acuto senso di ciò che fa il tuo avversario e decisionale decisivo. Il fatto che l'Open AI Five può farlo genere di fare tutto questo in una misura è una svolta.
Questo è il n. 12 nella lista di Inverse dei 20 modi A.I. Divenne più umano nel 2018.
Ci sono alcuni avvertimenti: per addestrare i robot, OpenAi è rimasto senza parole Dota 2 Le regole limitando il roster di personaggi disponibili e rimuovendo alcuni dettagli del gioco. Tuttavia, i robot sono diventati lentamente capaci di strategie sempre più complesse e nel giro di pochi mesi.
I ricercatori di Intelligenza Artificiale usano i giochi per addestrare A.I. perché i giochi stessi fungono da surrogati per forme sempre più complicate di problem solving e decision making. Giochi come gli scacchi e Go sono anche attraenti perché sono giochi complicati ma anche "informazioni perfette", dove tutte le informazioni rilevanti sui pezzi e le mosse di un giocatore sono viste dal loro avversario.
Il 2018 ha dimostrato che i giochi di informazione perfetti sono in realtà troppo facilmente padroneggiabili dai computer e che, per continuare a perfezionare l'A.I., i ricercatori dovranno ricorrere a giochi molto migliori.
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