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Na mais recente batalha entre homem e máquina, uma nova inovação mundial foi alcançada: a IA derrotou os melhores jogadores de eSports em seu próprio jogo. Chamado Starcraft II , este popular jogo de estratégia em tempo real exige tomada de decisão rápida, gerenciamento de recursos e conhecimento tático fluido em combate estilo pedra-papel-tesoura. Vamos dar uma olhada em por que isso é tão importante e como foi alcançado.
Conforme abordamos em um blog recente , novas abordagens de inteligência de máquina têm alimentado grandes saltos na Inteligência Artificial (IA) apenas nos últimos anos. O principal campo de provas até o momento é a arena de jogos de estratégia como xadrez e Go. Para este novo domínio, o Google empregou um projeto chamado Deep Mind , um sistema que utiliza redes neurais artificiais, que são parcialmente modeladas na forma como o cérebro humano processa informações complexas.
Esta nova forma de IA adaptativa pode aprender com especialistas e de forma independente, reproduzindo simulações de si mesma. Embora não exija supercomputadores, requer muita prática, que é amplamente acelerada com as modernas tecnologias de processador atuais. No entanto, os resultados com xadrez e Go foram impressionantes, com Deep Mind AI criando novos níveis de jogo estratégico muito superiores aos melhores jogadores humanos do mundo.
Os jogos de tabuleiro têm regras relativamente simples, mas apresentam complexidade por meio de muitas iterações potenciais de resultados do jogo. Jogos de computador como Starcraft II são muito mais complexos porque têm uma grande quantidade de opções de jogo, e logo no início de cada jogo. Eles também podem envolver quantidades infinitas de unidades, que são muito menos restringidas pelas regras de jogo às quais os peões e as peças Go estão limitados. Por último, existem muitos tipos diferentes de unidades com múltiplas habilidades, que podem ser combinadas de inúmeras maneiras.
Estes factores apresentam desafios formidáveis para a IA, porque fazem fronteira com os domínios da criatividade – tradicionalmente uma característica humana. No entanto, uma das facetas únicas da Mente Profunda é a sua capacidade de aprender experimentalmente por tentativa e erro… até ao enésimo grau.
Com uma nova IA especializada chamada AlphaStar , a equipe do Google por trás do Deep Mind se sentiu confiante o suficiente para lançar sua IA baseada em Starcraft II contra os melhores jogadores profissionais de eSports do jogo.
Enfrentando dois oponentes em um ambiente de campo de testes, os resultados foram chocantes. Em 10 vitórias consecutivas, venceu os dois jogadores por 5-0. Na verdade, não foi uma IA que os venceu - foram 5 evoluções diferentes da IA, cada uma com seus próprios estilos de jogo distintos.
As derrotas foram um feito notável, dada a complexidade do jogo e o nível de desempenho que as estrelas do eSports alcançam. Esses jogadores são famosos por serem capazes de realizar centenas de ações por minuto, com reações extremamente rápidas. Estranhamente, a habilidade da AlphaStar não estava realmente neste domínio presumivelmente adequado para máquinas. Na verdade, teve reações mais lentas e menos ações por minuto, mas foi superior em eficiência em termos das ações reais que executou.
O que mais se destacou foi na inteligência e criatividade do jogo, e foi a enorme diversidade de estratégias de jogo nunca antes vistas que enganou as estrelas dos eSports.
Nas escalas de tempo humanas, a habilidade do AlphaStar parecia surgir do nada. Nas escalas de tempo das máquinas, demorou um pouco. A primeira versão de IA foi criada com base no estudo de grandes quantidades de jogos de jogadores profissionais. Isso o levou ao nível de um jogador profissional da liga inferior, mas ainda há um longo caminho a percorrer para se equiparar aos melhores profissionais.
A próxima fase foi a verdadeira magia da IA. Isso permitiu que a AlphaStar pegasse o conhecimento emulado, experimentasse e aprendesse consigo mesmo. Em uma semana de prática de jogo na 'Liga AlphaStar', simulou aproximadamente 200 anos de jogo contra várias iterações de si mesmo.
Dos seus algoritmos de autoaprendizagem surgiram 5 estilos de jogo muito diferentes com resultados de vitória superiores. A equipe da Deep Mind os apelidou, de forma um tanto ameaçadora, de “agentes”.
Foram essas IAs que enfrentaram os jogadores profissionais. Na segunda partida, uma estrela dos eSports chamada PLO ficou um tanto perplexa com o fato de a estratégia da IA na segunda partida ter sido completamente diferente da primeira.
Isto levou os comentadores a referirem-se frequentemente à IA como “assustadora” ou “aterrorizante”. Em alguns momentos, o jogo pareceria exatamente como um jogador profissional de ponta, mas de repente poderia se transformar em estratégias totalmente novas – coordenar vários ataques de flanco e ganhar controle total do mapa.
Em vez de ficarem ofendidos por terem sido irremediavelmente superados por essas primeiras incursões da Deep Mind nos eSports, os jogadores profissionais derrotados ficaram intrigados com as novas estratégias e insights sobre como o meta-jogo poderia evoluir.
Em vez de IA vs Humanos, para os eSports estes agentes também poderiam ser usados para treinar contra os adversários mais difíceis, para impulsionar o seu desenvolvimento de habilidades. Além disso, com desenvolvimento especializado, eles poderiam ser usados para descobrir contra-estratégias eficazes contra adversários de primeira linha com estilos de jogo previsíveis.
Como já escrevemos anteriormente , as principais equipes de eSports estão agora adotando as mais recentes tecnologias da ciência do esporte, como o NeuroTracker , para aprimorar suas habilidades. Com muito dinheiro investido no desenvolvimento de jogadores, pode ser que as estrelas dos eSports de amanhã sejam treinadas por IA com redes neurais personalizadas de acordo com suas necessidades de aprendizagem.
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