De artificiële intelligentie van videogames en ‘ware’, zelflerende AI zijn twee werelden die los van elkaar staan. Videogamebedrijf Blizzard Entertainment en Googledochter DeepMind willen daar nu een brug tussen bouwen : door het gedrag van miljoenen spelers in Blizzards game ‘StarCraft II’ te analyseren, leren de DeepMind-systemen beter hoe het menselijke brein problemen oplost.
Een computergestuurde tegenstander in een videogame is maar zo ‘slim’ als de programmeurs van de game hem maken. De verstandigheid van een tegenspeler in ‘Fifa’ of een vijandelijke soldaat in ‘Call of Duty’ wordt al decennia gedefinieerd als artificiële intelligentie, maar dat staat niettemin ver af van wat de academische wereld onder ai verstaat. Ze worden, om het belangrijkste verschil meteen te noemen, niet constant slimmer : hun verstand is geprogrammeerd door de gameontwikkelaars en is dus ook beperkt tot de grenzen in hun code. Tot tien à vijftien jaar geleden was dat gewoon de norm bij alle software die door ontwikkelaars als ‘artificieel intelligent’ werd beschouwd. Maar ondertussen is de praktijk van machine learning doorgesijpeld van academische research naar toepassingen in het veld en is de afstand tussen dat soort ‘ware’, zelflerende ai en die van videogames groter.
ANDERE KOEK
Videogamehuis Blizzard Entertainment en DeepMind, een Brits ai-bedrijf dat in 2014 werd overgenomen door Google, willen die twee werelden nu weer wat dichter bij elkaar brengen. Ze zijn bezig aan een Application Programming Interface (API) voor Blizzards pc-videogame ‘StarCraft II’, die researchers op gebied van artificiële intelligentie de mogelijkheid biedt om het gedrag van menselijke spelers te analyseren en vervolgens bots te ontwerpen die dat kunnen imiteren.
DeepMind leerde zijn systeem in het verleden al het Chinese bordspel Go en eenvoudige Atari-spelletjes te spelen, maar StarCraft II is een strategiegame waarin spelers razendsnelle beslissingen moeten nemen. Met beperkte kennis van de omgeving moeten ze hun leger uitzetten en proberen uit te vissen waar hun tegenstander mee bezig is. Heel andere koek, zegt Kevin Calderone, software engineer bij Blizzard Entertainment. “Een game als Pong is vrij gemakkelijk aan te leren voor een artificieel intelligent systeem : je maakt je beslissingen gebaseerd op vrij duidelijke input. Maar bij een game à la Pac-Man is dat al lastiger : er zijn meer verborgen elementen, je hebt een beter begrip nodig van wat er aan de gang is. Voor een complexe game als StarCraft II gaan ze cutting edge ai moeten ontwikkelen die snel en zelfstandig problemen oplost.”
SLIMMER GAMEN
Door te leren wat er nodig is om een potje StarCraft II te winnen, leert het systeem van DeepMind erg snel bij over hoe het menselijke verstand werkt, hoopt DeepMind-researcher Oriol Vinyals. Daarom ook zal het systeem onder meer het gedrag van tientallen eSports-beoefenaars van de game onder de loep nemen. “StarCraft II is voor ons de sleutel tot toekomstige ontwikkelingen in ai”, zegt Vinyals. “Alles in de game moet zo snel gebeuren dat er een krachtige autonome, zelflerende ai nodig is om er alle finesses van te leren. ”
Omgekeerd, denkt Blizzard-ceo Mike Morhaime, resulteert zo’n zelflerend systeem op termijn ook in slimmere tegenstanders in de game. Stel u voor dat de centrale ai van games als StarCraft II op termijn òòk zelflerend wordt. “Er zijn een paar toepassingen in de manier waarop we dankzij deze samenwerking de spelervaring van onze games kunnen verbeteren. Denk bijvoorbeeld aan een computer die je als speler kan coachen, en je kan helpen om een betere speler te worden. Hoe snel dat zal gaan en hoe lang het zal duren voordat er competitieve agents zijn die Starcraft II kunnen spelen, weet ik niet. Maar we zien een roadmap op de weg naar ai die autonoom slimmer wordt en dit is een belangrijke stap op dat pad.”
Ronald Meeus
Fout opgemerkt of meer nieuws? Meld het hier