Alibaba gây bất ngờ với trí tuệ nhân tạo tự học cách chơi StarCraft
Trong thời gian gần đây,âybấtngờvớitrítuệnhântạotựhọccáchchơtin chuyển nhượng mới nhất giới công nghệ đã dành sự chú ý rất lớn trong việc nghiên cứu và ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo. Bản thân cộng đồng quốc tế lúc này vẫn còn đang xôn xao khi hệ thống AI DeepMind của Google đã đánh bại kỳ thủ thế giới trong bộ môn cờ vây. Ngay sau thành công này, Google đã ngay lập tức lên kế hoạch nâng cấp AI của mình để có thể chinh phục được tựa game chiến thuật huyền thoại StarCraft. Nhưng mới đây một đại gia công nghệ khác là tập đoàn Alibaba đã bất ngờ công bố nghiên cứu mới trong việc lập trình và ứng dụng một hệ thống AI riêng biệt có nhiệm vụ học tập cách thức chơi tựa game này.
Hệ thống trí tuệ nhân tạo trên có tên Bidirectionally-Coordinated Nets – Mạng lưới Định vị Phản ứng hai chiều (gọi tắt là BiCNet). Hệ thống này sử dụng các thuật toán đặc biệt được thiết kế nhằm tương thích với cách thức điều khiển nhân vật vi mô (micromanagement) trong StarCraft. Bằng thuật toán trên, BiCNet có thể học các nước đi cơ bản bằng Deep Learning thông qua việc tính toán các vị trí, chỉ số, và trạng thái của nhân vật trong game.
Không chi dừng lại ở việc học chiến thuật cơ bản, BiCNet còn có thể tự nâng cao được các cách thức xử lý nhiều loại tình huống khác nhau sau mỗi đợt chơi. Để thử nghiệm tính năng này, nhóm nghiên cứu của tập đoàn Alibaba đã chạy 4 chế độ AI khác nhau nhằm áp dụng nhiều bối cảnh chiến đấu được chia ra làm 3 nhóm chính:
- Chiến đấu mức dễ (3 Marine vs 1 Zergling nâng cấp, 3 Wraith vs 3 Mutalisk)
- Chiến đấu mức khó (5 Marine vs 5 Marine, 15 Marine vs 16 lính Marine, 20 Marine vs 30 Zergling, 10 Marine vs 13 Zergling, 15 Wraith vs 17 Wraith)
- Chiến đấu hỗn hợp (2 Dropship + 2 Tank vs 1 Ultralisk)
Các kết quả của cuộc thử nghiệm cho thấy BiCNet luôn có tỷ lệ thắng cuộc rất cao do đã học được các nước đi chiến thuật dựa theo chính đặc tính của mỗi nhân vật trong game. Tuy nhiên, nghiên cứu hiện tại của Alibabachỉ dừng lại ở việc điều khiển các nhóm nhân vật vi mô và vẫn đang trong quá trình nâng cấp để có thể đạt đến trình độ chiến thuật vĩ mô (macromanagement – xây nhà và huấn luyện quân).
Đây là một kết quả rất đáng khích lệ đối với cả cộng đồng game thủ và giới nghiên cứu trí tuệ nhân tạo. Trong tương lai không xa thì các gosu huyền thoại của Hàn Quốc sẽ có cơ hội được thử sức mình trước những đối thủ AI đáng gờm trên tựa game StarCraft.
Theo Game4V
(责任编辑:Ngoại Hạng Anh)
- ·Soi kèo phạt góc PSG vs Man City, 3h00 ngày 23/1
- ·Soi kèo phạt góc Tobol vs Ferencvaros, 21h ngày 6/7
- ·Soi kèo phạt góc Seongnam vs Pohang Steelers, 17h ngày 5/7
- ·Nhận định, soi kèo Terengganu vs Negeri Sembilan, 20h00 ngày 30/7: Phá dớp
- ·Soi kèo góc Galatasaray vs Dynamo Kyiv, 22h30 ngày 21/1
- ·Soi kèo phạt góc Consadole Sapporo vs Kashima Antlers, 12h ngày 10/7
- ·Nhận định, soi kèo Valerenga vs Ranheim, 00h00 ngày 30/7: Rượt đuổi hấp dẫn
- ·Nhận định, soi kèo Valerenga vs Ranheim, 00h00 ngày 30/7: Rượt đuổi hấp dẫn
- ·Nhận định, soi kèo U20 Genoa vs U20 Bologna, 22h00 ngày 22/1: Bám sát top 6
- ·Soi kèo phạt góc U19 Myanmar vs U19 Thái Lan, 17h ngày 4/7
- ·Nhận định, soi kèo Nữ Juarez vs Nữ Pumas UNAM, 5h45 ngày 21/1: Thời thế thay đổi
- ·Soi kèo phạt góc nữ Việt Nam vs nữ Campuchia, 18h ngày 7/7
- ·Nhận định, soi kèo Randers FC vs Viborg, 19h00 ngày 28/7: Điểm tựa sân nhà
- ·Những người tình màn ảnh nóng bỏng của Tom Cruise
- ·Siêu máy tính dự đoán Arsenal vs Dinamo Zagreb, 3h00 ngày 23/1
- ·Phim hay sắp công chiếu
- ·Nhận định, soi kèo Westerlo vs Cercle Brugge, 0h15 ngày 28/7: Phong độ đang lên
- ·Soi kèo phạt góc Mjallby vs Hacken, 20h ngày 10/7
- ·Kèo vàng bóng đá Besiktas vs Athletic Bilbao, 22h30 ngày 22/1: Khách đáng tin
- ·Soi kèo phạt góc Elfsborg vs AIK, 20h ngày 10/7