Avantaj nedrept: nu vă așteptați să jucați ca un om

Ultimele exploatări ale DeepMind în dezvoltarea inteligenței artificiale care pot învinge jucătorii de talie mondială la StarCraft II au provocat multă agitare. În timp ce DeepMind a numit-o o descoperire majoră, alții au susținut că a fost înșelăciune, nedreaptă și supraumană.

Dar ceea ce indică întreaga dezbatere este că, probabil, trebuie să schimbăm contextul în care discutăm și evaluăm capabilitățile AI - și încetăm să comparăm jocul cu al nostru.

AlphaStar, botul de joc StarCraft al DeepMind, folosește învățarea profundă, un câmp popular al AI în care programatorii dezvoltă comportamentul modelelor lor de AI, oferindu-le un număr nebun de exemple. AlphaStar s-a antrenat pentru prima dată pe o mare bază de date de jocuri umane lansate de Blizzard, jucând milioane de jocuri împotriva sa pentru a învăța și stăpâni regulile StarCraft. A fost apoi impuscat împotriva oamenilor, măturați propriii jucători amatori de DeepMind înainte de a merge împotriva campilor mondiali.

Când AlphaStar i-a învins pe TLO și MaNa, doi dintre cei mai buni jucători ai lumii, a existat un motiv pentru a crede că industria inteligenței artificiale a trecut un punct de reper. Într-o postare pe blog, DeepMind a numit AlphaStar „un pas înainte în misiunea noastră de a crea sisteme inteligente care într-o bună zi ne vor ajuta să deblocăm soluții noi la unele dintre cele mai importante și fundamentale probleme științifice din lume”.

Dar apoi au venit criticile.

Un avantaj nedrept

Criticii susțin că AlphaStar are mai multe caracteristici care îl fac un adversar nedrept împotriva oamenilor.

În primul rând, AlphaStar se aprinde repede. Inginerii DeepMind spun că au handicapat AlphaStar pentru a-l împiedica să efectueze mai multe acțiuni decât ar putea realiza un om. Dar jucătorii umani fac o mulțime de clicuri spam sau acțiuni impulsive care nu au nicio valoare sau gândire în spatele lor.

De exemplu, atunci când jucătorii vor să ordone unitățile lor să se deplaseze într-o locație sau să atace un inamic, deseori dau clic în mod repetat pe aceeași locație sau pe o traiectorie către destinație, deoarece dă o senzație falsă că clicul va accelera acea acțiune. În realitate, unitățile execută doar cea mai recentă comandă și le vor ignora pe cele anterioare. În schimb, fiecare mișcare a AlphaStar este precisă.

Criticii susțin că nepotrivirea permite AlphaStar să micromanieze jocul într-o manieră supraumană. De exemplu, într-o mare luptă în care sunt implicate multe unități, AlphaStar poate da comenzi individuale fiecăreia dintre unitățile sale cu viteză și precizie care ar fi imposibil pentru adversarii săi umani. Într-o analiză a performanței AlphaStar, Timothy B. Lee de la ArsTechnica a descris câteva scenarii în care viteza și precizia AlphaStar îi vor oferi un avantaj nedrept.

Alți analiști au subliniat că AlphaStar primește mai multe informații decât jucătorii umani. Versiunea botului care a bătut MaNa și TLO a avut acces la întreaga hartă, spre deosebire de a vedea valoarea unui monitor a spațiului câmpului de luptă ca un jucător uman. Dar era încă limitată de „ceața războiului”, ceea ce înseamnă că nu putea extrage informații din zonele în care nu avea unități active.

Cu toate acestea, alții au criticat limitele AlphaStar: Poate juca doar ca Protoss, una dintre cele trei curse din StarCraft și doar într-una dintre numeroasele hărți ale jocului. Având în vedere o nouă rasă și hartă, AlphaStar ar pierde probabil față de adversarii umani amatori pentru că, din perspectiva AI, ar fi ca și cum ai juca un joc total diferit.

Ce este Fair Play?

DeepMind încă nu a lansat detalii tehnice, dar unii bănuiesc că în loc să proceseze pixeli brute așa cum fac oamenii, AlphaStar ar fi putut avea acces la datele de joc brute prin intermediul API-urilor (interfețe de programare a aplicațiilor).

Mulțumiri! dar asta nu spune dacă software-ul special câștigat împotriva experților a folosit pixeli sau chestii APi preparate, care sunt atât disponibile, dar foarte diferite

- Gary Marcus (@GaryMarcus) 31 ianuarie 2019

Ars 'Timothy B. Lee ajunge la această concluzie: "Modul suprem de nivelare a terenului de joc ar fi să-l faci pe AlphaStar să folosească exact aceeași interfață de utilizator ca și jucătorii umani." Aceasta înseamnă că, la fel ca un jucător uman care privește un monitor de computer, AI-ul ar avea acces doar la graficele jocului și ar trebui să simuleze apăsări de taste, clicuri de mouse și defilări în loc să interacționeze cu jocul prin apeluri API.

Acesta ar fi un punct corect dacă ne așteptăm ca AI să reproducă exact creierul și simțurile umane. Însă învățarea profundă și rețelele neuronale, care sunt în continuare de vârf de AI, au limite distincte care le împiedică să reproducă unele dintre cele mai fundamentale funcții umane.

Învățarea profundă este AI îngustă, ceea ce înseamnă că este foarte bun pentru a efectua sarcini specifice, cum ar fi etichetarea imaginilor sau recunoașterea vorbirii, dar este groaznic la generalizarea sarcinilor sau la transferul cunoștințelor sale în alte domenii. Cu cât extindeți mai mult domeniul problematic, cu atât capacitatea AI este mai limitată și cu atât este nevoie de mai multă pregătire. De aceea, AlphaStar nu va putea juca un alt joc RTS, precum Warcraft 3 sau Company of Heroes.

De asemenea, a fost nevoie de jocuri AlphaStar în valoare de 200 de ani pentru a stăpâni Protoss pe un singur nivel. Probabil ar fi nevoie la fel de mult să înveți să joci Terran sau Zerg, celelalte două curse ale StarCraft. În schimb, un jucător uman ar putea transpune rapid cunoștințele dobândite de la un joc la unul nou.

Suntem încă la câteva decenii distanță (cel puțin) de AI-ul general, de tipul care se poate potrivi cu capacitățile cognitive ale oamenilor. Unii oameni de știință cred că nu vom reuși niciodată să reproducem creierul uman.

Dar AI îngustă este foarte bună la procesarea unor cantități mari de informații la viteze foarte rapide. De aceea, AlphaStar poate trata întreaga hartă a StarCraft în același timp. Proiectanții StarCraft ar fi putut modifica jocul pentru a oferi jucătorilor o vedere completă a hărții jocului, dar asta probabil i-ar confunda pe jucători, în loc să-i ajute. De asemenea, oamenilor li se poate oferi acces la datele brute ale jocului, dar asta nu ar fi de niciun ajutor.

Oamenii au încetul de prelucrat datele, dar au bun-simț și capacități de gândire abstractă care le permit să planifice și să ia decizii fără informații complete. De aceea, ei preferă să aibă o vedere limitată a hărții și să se concentreze pe o singură parte a câmpului de luptă; în același timp, au o idee despre ceea ce se întâmplă în alte părți ale jocului și pot dezvolta un plan general de joc.

Este înșelăciune AlphaStar?

Având în vedere diferențele dintre AI și creierul uman, este corect să spunem că criticii au avut dreptate în evaluarea lor: DeepMind a aranjat concurența în favoarea AlphaStar limitând-o la o singură hartă și la o singură rasă. Dar dezbaterea despre AlphaStar ne poate duce la câteva concluzii foarte importante.

În primul rând, punctul principal al jocului nu ar trebui să fie să verificați dacă AI poate face clic și derula ca un om. În schimb, ar trebui să ne concentrăm asupra performanței AI într-un joc care oferă informații imperfecte și necesită luarea deciziilor în timp real. În acest sens, AlphaStar a făcut o treabă destul de bună.

• Ce te-ar face să ai încredere într-un asistent AI? Ce zici de o față? Ce te-ar face să ai încredere într-un asistent AI? Ce zici de o față?
• Anul industriei AI a calculării etice Anul industriei AI Anul calculului etic
• Această IA este prea puternică pentru a fi lansată publicului Aceasta AI este prea puternică pentru a fi lansată publicului

În al doilea rând, este posibil ca StarCraft să nu fie cel mai bun loc pentru a testa capacitățile de strategie și planificare a AI. După cum a subliniat un analist, „StarCraft II este un joc care poate fi rupt de perfecțiunea mecanică”. Aceasta înseamnă că AI poate compensa abilitățile sale slabe de strategie cu viteza sa supraumană și precizia chirurgicală.

În cele din urmă, AI și inteligența umană sunt atât de diferite încât probabil ar fi imposibil să se creeze condiții de egalitate între cele două. Cele mai mici modificări ale regulilor ar înclina rapid jocul în favoarea unei părți sau a celeilalte într-o măsură care ar face concurența nedreaptă.

Ar trebui să căutăm medii și setări în care să putem dezlănțui și testa AI la potențialul său maxim, în loc să-l încetinim cu limitări artificiale umane. Ce ar putea realiza oamenii și AI-ul atunci când cooperează în loc să concureze?