Die Dota 2-Niederlage von OpenAI ist immer noch ein Sieg für die künstliche Intelligenz

Maschinen lernen wie Menschen am besten, wenn sie geschlagen werden

Letzte Woche schlug die Menschheit gegen die Maschinen zurück – sozusagen.



Eigentlich haben wir sie bei einem Videospiel besiegt. In einemBest-of-Three-Match, überwanden zwei Teams von Profi-Gamern eine Gruppe von KI-Bots, die vom von Elon Musk gegründeten Forschungslabor OpenAI erstellt wurden. Die Konkurrenten spieltenDota 2, ein phänomenal beliebtes und komplexes Kampfarena-Spiel. Aber das Match war auch so etwas wie ein Lackmustest für künstliche Intelligenz: der neueste hochkarätige Maßstab für unseren Ehrgeiz, Maschinen zu entwickeln, die uns übertreffen können.



In der Human-KI-Scorecard hat künstliche Intelligenz in letzter Zeit einige große Erfolge erzielt. Am bemerkenswertesten war die Niederlage der weltbesten Go-Spieler durch DeepMinds AlphaGo, eine Leistung, die Experten mindestens ein Jahrzehnt lang für unerreichbar hielten. In letzter Zeit haben sich Forscher als nächste Herausforderung Videospielen zugewandt. Obwohl Videospielen der intellektuelle Ruf von Go und Schach fehlt, sind sie für Computer tatsächlich viel schwieriger zu spielen. Sie halten Informationen von Spielern zurück; finden in komplexen, sich ständig ändernden Umgebungen statt; und erfordern strategisches Denken, das nicht einfach simuliert werden kann. Mit anderen Worten, sie sind näher an den Problemen, die KI im wirklichen Leben angehen soll.

Die Niederlage von OpenAI ist nur eine Hürde für den Fortschritt der KI

Dota 2ist ein besonders beliebtes Testgelände, und OpenAI gilt als das BesteDota 2Bots herum. Aber letzte Woche haben sie verloren. Also was ist passiert? Haben wir eine Art Obergrenze der Fähigkeiten der KI erreicht? Ist das ein Beweis dafür, dass manche Fähigkeiten für Computer einfach zu komplex sind?



Die kurzen Antworten sind nein und nein. Dies war nur eine Bodenwelle, sagt Stephen Merity, ein Forscher für maschinelles Lernen undDota 2Ventilator. Maschinen werden das Spiel schließlich erobern, und es wird wahrscheinlich OpenAI sein, das den Fall knackt. Aber auspackenWarumMenschen haben letzte Woche gewonnen und was OpenAI erreicht hat – selbst bei einer Niederlage – ist immer noch nützlich. Es sagt uns, was KI kann und was nicht und was noch kommt.

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Ein Screenshot von Dota 2, einem Fantasy-Arena-Kampfspiel, in dem zwei Teams mit fünf Helden kämpfen, um die Basis des anderen zu zerstören. Das Gameplay ist komplex und die Spiele dauern in der Regel mehr als 30 Minuten.

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Bild: Ventil

Über die Klugheit der Bots zu streiten ist eine Sache, aber die von OpenAI FiveDota 2Matches wirft auch eine andere, grundlegendere Frage auf: Warum veranstalten wir diese Events überhaupt?



Nehmen Sie die Kommentare von Gary Marcus, einem angesehenen Kritiker derGrenzen moderner KI. Im Vorfeld der OpenAI-Spiele letzte Woche hat Marcus auf Twitter darauf hingewiesen, dass die Bots nicht fair spielen. Im Gegensatz zu menschlichen Spielern (oder einigen anderen KI-Systemen) schauen sie nicht wirklich auf den Bildschirm, um zu spielen. Stattdessen verwenden sieDota 2's Bot-API, um das Spiel zu verstehen. Dies ist ein Feed mit 20.000 Zahlen, der das Geschehen in numerischer Form beschreibt und Informationen zu allem enthält, vom Standort jedes Helden über seine Gesundheit bis hin zur Abklingzeit einzelner Zaubersprüche und Angriffe.

Wie Marcus erzähltDer Rand, dies verkürzt das enorm herausfordernde Problem der Szenenwahrnehmung und verschafft den Bots einen riesigen Vorteil. Sie müssen nicht die Karte durchsuchen, um beispielsweise zu überprüfen, wo sich ihr Team befindet, oder auf die Benutzeroberfläche blicken, um zu sehen, ob ihr stärkster Zauberspruch bereit ist. Sie müssen nicht die Gesundheit eines Feindes schätzen oder seine Entfernung schätzen, um zu sehen, ob sich ein Angriff lohnt. Sie nurkennt.

Aber zählt das als Betrug?

Es gibt einige Möglichkeiten, dies zu beantworten. Erstens hätte OpenAI ein Vision-System erstellen können, um die Pixel zu lesen und dieselben Informationen abzurufen, die die Bot-API bereitstellt. (Der Hauptgrund dafür ist, dass es unglaublich ressourcenintensiv gewesen wäre.) Dies ist schwierig zu beurteilen, da niemand weiß, ob es funktionieren würde, bis es tatsächlich jemand getan hat. Aber es ist vielleicht egal. Die wichtigere Frage könnte sein: Können wir?jeeinen fairen Kampf zwischen Mensch und Maschine haben? Immerhin, wenn wir uns annähern wollen, wie Menschen spielenDota 2, müssen wir Roboterhände bauen, damit die OpenAI Five Maus und Tastatur bedienen können? Um es noch gerechter zu machen, sollten die HändeSchweiß?

Maschinen denken wie Menschen, so wie Flugzeuge wie Vögel fliegen

Diese Fragen sind ein wenig scherzhaft, aber sie unterstreichen die Unmöglichkeit, wirklich gleiche Wettbewerbsbedingungen zwischen Mensch und Computer zu schaffen. So etwas gibt es nicht, weil Maschinen wie Menschen denken, so wie Flugzeuge wie Vögel fliegen. Wie der KI-Spieleforscher Cook es ausdrückt: Natürlich sind Computer besser als wir. Deshalb haben wir Computer erfunden.

Vielleicht müssen wir etwas tiefer darüber nachdenken, warum wir diese Veranstaltungen überhaupt durchführen. Brockman erzähltDer Randdass es um mehr geht als nur ums Spielen. Der Grund, warum wir das tunDotaist nicht so können wir lösenDota, er sagt. Wir sind dabei, weil wir glauben, dass wir die KI-Technologie entwickeln können, die die Welt in den kommenden Jahrzehnten antreiben kann.

Dieser ehrgeizige Anspruch ist wahr. Die Trainingsinfrastruktur, die zum Unterrichten der OpenAI Five verwendet wird – ein System namens Rapid – wird bereits für andere Projekte verwendet. OpenAI hat es verwendet, um beispielsweise Roboterhänden beizubringen, Objekte mit einem neuen Maß an menschenähnlicher Geschicklichkeit zu manipulieren. Wie immer bei KI gibt es Einschränkungen, und Rapid ist kein Alleskönner-Algorithmus. Aber das allgemeine Prinzip gilt: Die Arbeit, die erforderlich ist, um auch beliebige Ziele zu erreichen (wie das Besiegen von Menschen in einem Videospiel), trägt dazu bei, das gesamte Feld der KI zu beflügeln.

Der professionelle Go-Spieler Lee Se-dol spielt Googles AlphaGo - Last Day

Der südkoreanische Go-Spieler Lee Sedol wurde 2016 von AlphaGo geschlagen, lernte aber dadurch neue Fähigkeiten.

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Foto: Google/Getty Images

Und es hilft auch denen, die von den Maschinen herausgefordert werden. Einer der faszinierendsten Teile der AlphaGo-Geschichte war, dass, obwohl der menschliche Champion Lee Sedol von einem KI-System geschlagen wurde, auch er und der Rest der Go-Community daraus lernten. Der Spielstil von AlphaGo hat Jahrhunderte der anerkannten Weisheit durcheinander gebracht. Seine Züge werden immer noch untersucht und Lee hatte nach seinem Match gegen die Maschine eine Siegesserie.

Das Gleiche beginnt bereits in der Welt derDota 2: Spieler sinddas Spiel von OpenAI Five studierenum neue Taktiken und Moves zu entdecken. Mindestens eine bisher unentdeckte Spielmechanik, die es Spielern ermöglicht, eine bestimmte Waffe schnell aufzuladen, indem sie sich außerhalb der Reichweite des Feindes aufhalten, wurde von den Bots entdeckt und an den Menschen weitergegeben. Wie der KI-Forscher Merity sagt: Ich möchte buchstäblich sitzen und diese Spiele sehen, um neue Strategien zu lernen. Die Leute sehen sich dieses Zeug an und sagen: 'Das ist etwas, das wir in das Spiel einbringen müssen.'

Dieses Phänomen, dass KI den Menschen beibringt, wird wahrscheinlich in Zukunft noch häufiger auftreten. Seltsamerweise wirkt es fast wie ein Akt des Wohlwollens. Als ob die Bots uns als Zeichen menschlicher Anmut ein Abschiedsgeschenk machen, während sie unsere Fähigkeiten überholen. Es ist natürlich nicht wahr; KI ist nur eine weitere Methode, die Menschen erfunden haben, um sich selbst beizubringen. Aber dafür spielen wir. Es ist eine Lernerfahrung – für uns und die Maschinen.