Deepmind създадоха изкуствен интелект, който печели в игра на Stratego
Звеното в Alphabet, занимаващо се с разработки в региона на изкуствен интелект DeepMind са AI система, която играе сполучливо Stratego, настолна игра, която се смята за надалеч по-сложна от Go – античната китайска игра, с която беше обучавана до момента изкуственият разсъдък.
DeepNash, каквото име са дали DeepMind на системата, е съумяла да реализира триумф в 84% от мачовете си с човешки съперници, които са специалисти в Stratego. Става дума за настолна игра за двама индивида, която има сходства с шаха. Всеки състезател получава избран брой игрови пулове, които мести по дъската по избрани правила до победа. За разлика от шахматната игра обаче, играещият Stratego има лимитирано познание за ходовете на съперника си, привеждат SiliconAngle. Играещият може да знае къде другият е сложил на дъската избран пул, само че не знае какъв съответна фигура е това. Тази и друга особености вършат играта на Stratego надалеч по-трудна от Go.
Друга разлика спрямо шахмата е, че в Stratego има надалеч по-много евентуални ходове. Така да вземем за пример, в случай че броя на евентуалните тактики, които състезател може да употребява в една настолна игра се отбелязва, като число на трудност на игровото дърво. При шахмата то се пресмята на 10 на степен 123, до момента в който при Stratego е 10 на степен 535. DeepMind споделят, че обичайните способи за образованието на една AI система за игра не могат да се приложат към Stratego. За тази цел те основават способ, наименуван R-NaD, която е учредена на математическото поле от игровите теории. DeepNash употребява проект за триумф в Stratego посредством симулация на така наречен „ Равновесие на Наш “ (по името на американския математик Джон Наш) – състояние, при което всеки състезател на Stratego употребява тактика, която има най-голям късмет за победа над тактиката на другия състезател. По този метод съперниците вършат оптималния брой ходове, възможни в мач.
За да изпитат създадената от тях версия, те я пуснали да играе първоначално с по-стари AI системи, пригодени да играят Stratego. Процентът на успеваемост на DeepNash против тях бил съвсем цялостен – 97%. След това я изправии в онлайн версия на играта с действителни играчи, където DeepNash постигнал триумф от 84%. Системата съумяла да създаде изцяло неразгадаеми за съперниците си тактики, като началното разположение на пуловете постоянно било дотолкоз друго, че другият състезател не можел да открие модел в държанието на изкуствения разсъдък в серията от рундове, играни посред им.
Коментирайте публикацията в нашите. За да научите първи най-важното, харесайте страницата ни във, и ни последвайте в и или изтеглете приложението на Kaldata.com за, и!
DeepNash, каквото име са дали DeepMind на системата, е съумяла да реализира триумф в 84% от мачовете си с човешки съперници, които са специалисти в Stratego. Става дума за настолна игра за двама индивида, която има сходства с шаха. Всеки състезател получава избран брой игрови пулове, които мести по дъската по избрани правила до победа. За разлика от шахматната игра обаче, играещият Stratego има лимитирано познание за ходовете на съперника си, привеждат SiliconAngle. Играещият може да знае къде другият е сложил на дъската избран пул, само че не знае какъв съответна фигура е това. Тази и друга особености вършат играта на Stratego надалеч по-трудна от Go.
Друга разлика спрямо шахмата е, че в Stratego има надалеч по-много евентуални ходове. Така да вземем за пример, в случай че броя на евентуалните тактики, които състезател може да употребява в една настолна игра се отбелязва, като число на трудност на игровото дърво. При шахмата то се пресмята на 10 на степен 123, до момента в който при Stratego е 10 на степен 535. DeepMind споделят, че обичайните способи за образованието на една AI система за игра не могат да се приложат към Stratego. За тази цел те основават способ, наименуван R-NaD, която е учредена на математическото поле от игровите теории. DeepNash употребява проект за триумф в Stratego посредством симулация на така наречен „ Равновесие на Наш “ (по името на американския математик Джон Наш) – състояние, при което всеки състезател на Stratego употребява тактика, която има най-голям късмет за победа над тактиката на другия състезател. По този метод съперниците вършат оптималния брой ходове, възможни в мач.
За да изпитат създадената от тях версия, те я пуснали да играе първоначално с по-стари AI системи, пригодени да играят Stratego. Процентът на успеваемост на DeepNash против тях бил съвсем цялостен – 97%. След това я изправии в онлайн версия на играта с действителни играчи, където DeepNash постигнал триумф от 84%. Системата съумяла да създаде изцяло неразгадаеми за съперниците си тактики, като началното разположение на пуловете постоянно било дотолкоз друго, че другият състезател не можел да открие модел в държанието на изкуствения разсъдък в серията от рундове, играни посред им.
Коментирайте публикацията в нашите. За да научите първи най-важното, харесайте страницата ни във, и ни последвайте в и или изтеглете приложението на Kaldata.com за, и!
Източник: kaldata.com
КОМЕНТАРИ