صورة

في المعركة الأخيرة بين الإنسان والآلة، تم تحقيق إنجاز جديد لأول مرة في العالم - حيث تغلب الذكاء الاصطناعي على أفضل لاعبي الرياضات الإلكترونية في لعبتهم الخاصة. والتي تسمى Starcraft II ، اتخاذ قرارات سريعة الوتيرة وإدارة الموارد وذكاء تكتيكي سلس في القتال بأسلوب حجر الورق. دعونا نلقي نظرة على سبب أهمية هذا الأمر، وكيف تم تحقيقه.

محاكاة الذكاء البشري

كما تناولنا في مدونة حديثة ، ساهمت أساليب الذكاء الآلي الجديدة في تحقيق قفزات هائلة في الذكاء الاصطناعي (AI) خلال السنوات القليلة الماضية فقط. ساحة الاختبار الرئيسية حتى الآن هي ساحة ألعاب الطاولة الإستراتيجية مثل الشطرنج و Go. بالنسبة لهذا المجال الجديد، استخدمت جوجل مشروعًا يسمى Deep Mind ، وهو نظام يستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية، والتي تم تصميمها جزئيًا على غرار كيفية معالجة الدماغ البشري للمعلومات المعقدة.

يمكن لهذا الشكل الجديد من الذكاء الاصطناعي التكيفي أن يتعلم من الخبراء، وأن يتعلم بشكل مستقل من خلال محاكاة نفسه. على الرغم من أنها لا تتطلب أجهزة كمبيوتر فائقة السرعة، إلا أنها تحتاج إلى الكثير من الممارسة، والتي يتم تسريعها بشكل كبير باستخدام تقنيات المعالجات الحديثة اليوم. ومع ذلك، كانت النتائج مع لعبة الشطرنج وGo مذهلة، حيث أنشأ Deep Mind AI مستويات جديدة من اللعب الاستراتيجي تفوق بكثير أفضل اللاعبين البشريين في العالم.

تحدي الألعاب الإستراتيجية في الوقت الحقيقي

تتمتع ألعاب الطاولة بقواعد بسيطة نسبيًا، في حين أنها تتسم بالتعقيد من خلال العديد من التكرارات المحتملة لنتائج اللعب. تعد ألعاب الكمبيوتر مثل Starcraft II أكثر تعقيدًا لأنها تحتوي على قدر كبير جدًا من خيارات اللعب، ويتم ذلك في وقت مبكر جدًا من كل لعبة. يمكن أن تشتمل أيضًا على كميات لا حصر لها من الوحدات، والتي تكون أقل تقييدًا بكثير بقواعد اللعب التي تقتصر عليها البيادق وقطع Go. وأخيرًا، هناك العديد من الأنواع المختلفة من الوحدات ذات القدرات المتعددة، والتي يمكن دمجها بعدة طرق.

وتمثل هذه العوامل تحديات هائلة أمام الذكاء الاصطناعي، لأنها تقترب من مجالات الإبداع ــ وهي سمة إنسانية تقليديا. ومع ذلك، فإن أحد الجوانب الفريدة لـ Deep Mind هو قدرته على التعلم التجريبي عن طريق التجربة والخطأ... إلى الدرجة التاسعة.

المواجهة

مع الذكاء الاصطناعي المتخصص الجديد المسمى AlphaStar ، شعر فريق Google الذي يقف خلف Deep Mind بالثقة الكافية لإطلاق العنان للذكاء الاصطناعي المستند إلى Starcraft II ضد أفضل لاعبي الرياضات الإلكترونية المحترفين في اللعبة.

في مواجهة خصمين في بيئة اختبارية، كانت النتائج صادمة. وفي 10 انتصارات متتالية، تغلب على كلا اللاعبين 5-0. لم يكن هذا في الواقع ذكاءً اصطناعيًا واحدًا هو الذي هزمهم، بل كان هناك 5 تطورات مختلفة للذكاء الاصطناعي، كل منها له أسلوب لعب مميز للغاية.

حافة ميتا البشرية

لقد كانت الهزائم بمثابة إنجاز رائع جدًا، نظرًا لتعقيد اللعبة ومستوى الأداء الذي يصل إليه نجوم الرياضات الإلكترونية. يشتهر هؤلاء اللاعبون بقدرتهم على أداء مئات الحركات في الدقيقة، مع ردود أفعال سريعة للغاية. ومن الغريب أن براعة AlphaStar لم تكن في الواقع في هذا المجال الذي يُفترض أنه مناسب للآلة. في الواقع، كانت ردود أفعالها أبطأ وإجراءات أقل في الدقيقة، لكنها كانت متفوقة في الكفاءة من حيث الإجراءات الفعلية التي نفذتها.

أكثر ما تفوقت فيه كان في ذكاء اللعب وإبداعه، وكان التنوع الهائل في استراتيجيات اللعب التي لم يسبق لها مثيل هو ما خدع نجوم الرياضات الإلكترونية.

كيف فعلها العقل العميق

على النطاق الزمني البشري، يبدو أن قدرة AlphaStar جاءت من العدم. على الجداول الزمنية للآلة، استغرق الأمر بعض الوقت. تم تصميم الإصدار الأول من الذكاء الاصطناعي لدراسة كميات هائلة من ألعاب اللاعبين المحترفين. أدى هذا إلى وصوله إلى مستوى لاعب محترف في الدوري الأدنى، ولكن لا يزال هناك طريق طويل لنقطعه لمضاهاة كبار المحترفين.

وكانت المرحلة التالية هي سحر الذكاء الاصطناعي الحقيقي. سمح هذا لـ AlphaStar بأخذ المعرفة التي تمت محاكاتها وتجربتها والتعلم من نفسها. في أسبوع واحد من التدريب على اللعب في "AlphaStar League"، قامت بمحاكاة ما يقرب من 200 عام من اللعب ضد التكرارات المختلفة لنفسها.

من خوارزميات التعلم الذاتي، ظهرت 5 أساليب لعب مختلفة تمامًا مع نتائج فوز متفوقة. أطلق فريق ديب مايند على هؤلاء اسم "العملاء"، وهو أمر ينذر بالسوء إلى حد ما.

الصدمة والرعب

لقد كانت تلك الذكاءات الاصطناعيّة هي التي واجهت اللاعبين المحترفين. في المباراة الثانية، كان نجم الرياضات الإلكترونية المسمى PLO، مندهشًا إلى حد ما من حقيقة أن استراتيجية الذكاء الاصطناعي في المباراة الثانية كانت مختلفة تمامًا عن الأولى.

أدى هذا إلى إشارة المعلقين بشكل متكرر إلى الذكاء الاصطناعي على أنه "مخيف" أو "مرعب". في بعض اللحظات، قد يبدو اللعب تمامًا مثل أفضل اللاعبين المحترفين، ولكن فجأة يمكن أن يتحول إلى استراتيجيات جديدة تمامًا - تنسيق الهجمات الجانبية المتعددة والحصول على التحكم الكامل في الخريطة.

تهديد أم فرصة؟

بدلًا من الانزعاج من التفوق عليهم بشكل ميؤوس منه من خلال غزوات Deep Mind المبكرة في الرياضات الإلكترونية، كان اللاعبون المحترفون المهزومون مفتونين بالاستراتيجيات الجديدة والرؤى حول كيفية تطور اللعبة الفوقية.

بدلاً من الذكاء الاصطناعي ضد الإنسان، بالنسبة للرياضات الإلكترونية، يمكن استخدام هؤلاء العملاء أيضًا للتدريب ضد أقوى الخصوم، لتعزيز تنمية مهاراتهم. علاوة على ذلك، مع التطوير المتخصص، يمكن استخدامها لاكتشاف استراتيجيات مضادة فعالة ضد خصوم من الدرجة الأولى بأساليب لعب يمكن التنبؤ بها.

كما كتبنا سابقًا ، تستخدم فرق الرياضات الإلكترونية الكبرى الآن أحدث تقنيات العلوم الرياضية مثل NeuroTracker ، لصقل مهاراتهم. ومع إنفاق الأموال الكبيرة على تطوير اللاعبين، فمن الممكن أن يتم تدريب نجوم الرياضات الإلكترونية في المستقبل بواسطة الذكاء الاصطناعي باستخدام الشبكات العصبية المخصصة لاحتياجاتهم التعليمية.

إذا كنت مهتمًا بالقوة المتكشفة للذكاء الاصطناعي، فقم أيضًا بمراجعة هذه المدونة.

العقول الخارقة للذكاء الاصطناعي قادمة

سهم

ابدأ مع NeuroTracker

شكرًا لك! تم استلام تقريركم!
أُووبس! حدث خطأ ما أثناء إرسال النموذج.

مدعومة بالأبحاث

تابعنا

أخبار ذات صلة

فريق NeuroTrackerX
17 يونيو 2024
مراجعة كتاب: التكييف للرياضات الإلكترونية

اكتشف ما يقدمه هذا الكتاب المقدس الجديد للرياضات الإلكترونية للصناعة بأكملها.

لم يتم العثور على العناصر.
فريق NeuroTrackerX
17 يونيو 2024
دراسة NeuroTracker تكشف أن رياضيي الرياضات الإلكترونية يحتاجون إلى تغذية ونوم أفضل

لأول مرة يظهر بحث جديد آثار النظام الغذائي السيئ ونوعية النوم على الوظائف الإدراكية للاعبين المحترفين.

لم يتم العثور على العناصر.
فريق NeuroTrackerX
17 يونيو 2024
ما هي الرياضات الإلكترونية الأكثر تطلبًا من الناحية المعرفية؟ الجزء 2

قد يتمتع لاعبو الرياضات الإلكترونية من الطراز العالمي بالقدرات المعرفية الأكثر إثارة للإعجاب على كوكب الأرض. اكتشف هنا أيًا من الرياضات الإلكترونية الكبيرة التي تتطلب أكبر قدر من القدرات العقلية البشرية الخارقة.

لم يتم العثور على العناصر.