Google Deepmind створює химерну магію: карти збору та каменя

AlphaGo - The Movie | Full Documentary

AlphaGo - The Movie | Full Documentary
Anonim

Google Deepmind може бути домінуючим в грі Go, але він все ще бореться, коли мова йде про ігри в карти, як Magic: The Gathering і Hearthstone. Тим не менш, дослідники повністю мають намір відштовхнути його від так званих «досконалої інформації» і до ігор, які вимагають зустрічі з противником таємницями. Для цього вони повинні навчати штучному інтелекту фундаментальну логіку, що стоїть за картками.

Намагаючись побачити, чи вдалося вони виконати цей трюк, фахівці Deepmind нещодавно попросили програму створити нові карти. Це було так, але з дуже обмеженим успіхом.

Дослідники подавали просунутий штучний інтелект більш ніж 10 000 карт Magic, The Gathering, кодованих в Java, і близько 500 від Hearthstone в Python. Код представляв ключові частини інформації, що міститься на кожній картці, включаючи ману, потужність, рідкість і навіть самі описи на картах MTG. Після перетравлення деяких більш відкритих вихідних кодів, що детально описують, як працюють ігри, Deepmind був готовий спробувати свій розум при створенні карт.

Deepmind не зміг забити прохідний бал на своєму першому тесті для Magic, хоча це nabbed низький D в Hearthstone. Виконання алгоритму оцінки Bleu, A.I. надійшла 61,4% точність для MTG і 65,5% успіху Hearthstone. Дослідники попередили, що комп'ютеру вдалося відтворити карти, які вона оцінила в тренінгах. Коли вона раніше не бачила самої картки, Deepmind був повністю втрачений.

Тим не менш, Deepmind іноді набирав 100 відсотків. Він створив Madder Bomber, як показано вище, саме так, як він повинен мати. Насправді, незважаючи на те, що тестовий набір карт містив карту Mad Bomber, Madder Bomber замість 6 наносить лише 3 пошкодження. Ця тонка відмінність є досить хорошим підходом, навіть якщо вона взагалі очистила карту підготовки. Карти Hearthstone більш прості, ніж у Magic, можливо, пояснюючи кращу продуктивність A.I., навіть якщо він отримав набагато менше тестового набору.

Для дослідників тест був успішним, тому що комп'ютер перевершив свої тести. Оскільки робота над нейронними мережами буде продовжуватися, ймовірно, що Deepmind покращить виробництво карт MTG і Hearthstone. Якщо, звичайно, це не набридає і займає Yugioh. Або просто продає всю свою колекцію другому грейдеру і використовує готівку, щоб купити свіжу ланч-бокс, як і більшість ранніх шанувальників MTG.

Весь проект виглядає як спосіб для geeky Googlers щоб принести деяке додаткове тісто або заощаджують невеликі гроші. Кам'яний камінь прямо розбиває банк, і в один прекрасний день глибокий розум може бути здатний друкувати власне постачання. Але поки що геймерам Google доведеться дотримуватися Go, щоб справити враження на свої дати.