![Carbot Animation,Blizzard,Blizzard Entertainment, Близзард,фэндомы,Zergling,Starcraft Units,Starcraft,Старкрафт,Ultralisk,Queen (SC),Zerg,Зерги,Starcraft расы Carbot Animation,Blizzard,Blizzard Entertainment, Близзард,фэндомы,Zergling,Starcraft Units,Starcraft,Старкрафт,Ultralisk,Queen (SC),Zerg,Зерги,Starcraft расы](http://img1.reactor.cc/pics/post/Carbot-Animation-Blizzard-Zergling-Starcraft-Units-3002989.jpeg)
Carbot Animation Zergling Starcraft Units Starcraft Ultralisk Queen (SC) Zerg Starcraft расы Blizzard фэндомы
![Carbot Animation,Blizzard,Blizzard Entertainment, Близзард,фэндомы,Zergling,Starcraft Units,Starcraft,Старкрафт,Ultralisk,Queen (SC),Zerg,Зерги,Starcraft расы Carbot Animation,Blizzard,Blizzard Entertainment, Близзард,фэндомы,Zergling,Starcraft Units,Starcraft,Старкрафт,Ultralisk,Queen (SC),Zerg,Зерги,Starcraft расы](http://img1.reactor.cc/pics/post/Carbot-Animation-Blizzard-Zergling-Starcraft-Units-3002989.jpeg)
Расколотые острова (Альянс):
Расколотые острова (Орда); Сильвана и Волджин:
Воргены, воргены, воргены...
Как я очутился в Гилнеасе? Чёрт его знает, моё депрессивное состояние само привело меня в столь мрачную и дождливую часть Азерота. Кто бы мог подумать, что дикие воргены и гражданская война Гилнеаса обрушатся на меня?
Но я привык адаптироваться к разным условиям и раз уж ситуация обернулась именно так, то придется плыть по течению и искать мель, дабы выбраться живым из этого бурлящего и ледяного потока горной реки под названием Гилнеас. Я еще слишком мало пожил, чтобы просто так отдаться в объятья смерти.
Я хотел приключений? Так получу же их сполна.
Программа AlphaStar, разработанная DeepMind, смогла обыграть двух профессиональных игроков в стратегию в реальном времени StarCraft II. Каждого из игроков-людей нейросеть победила в пяти матчах. Описание работы программы доступно на сайте DeepMind, а посмотреть на AlphaStar в деле можно на YouTube.
Для обеих частей StarCraft уже достаточно давно разрабатываются боты и даже проводятся соревнования подобных программ, однако до сих пор таким алгоритмам не удавалось победить человека. Дело в том, что несмотря на победу программы AlphaGo в настольной игре го(которая долгое время считалось слишком сложной для машин) со стратегией в реальном времени все обстоит иначе — это игра с закрытой информацией, в которой нужно решать большое количество задач одновременно. Компания Blizzard объявила о создании открытого API для StarCraft II еще летом 2017 года, но с тех пор заметного прогресса почти не было — даже нейросеть, разработанная DeepMind, долгое время не могла показать блестящего результата и проигрывалалегкому уровню сложности встроенных алгоритмов.
Теперь компания DeepMind (входит в состав холдинга Alphabet) продемонстрировала, что их новая программа AlphaStar способна обыграть профессиональных игроков. При создании AlphaStar использовался метод глубокого обучения с подкреплением, а также обучение с учителем, в качестве тренировочного датасета разработчики использовали предоставленные компанией Blizzard анонимизированные записи игр настоящих людей. Обученная на этих играх нейросеть научилась побеждать встроенные алгоритмы StarCraft II на самой высокой сложности в 95 процентах случаев, после чего специалисты DeepMind заставили программу играть с самой собой. Разработчики отмечают, что сначала в «лиге AlphaStar» доминировал раш — тактика быстрой победы путем строительства большого количества сравнительно дешевых юнитов. Однако затем нейросеть научилась бороться с такими атаками и начала делать упор в том числе и на экономическое развитие. Всего на «лигу AlphaStar» ушло 14 дней игры агентов друг с другом, что эквивалентно 200 годам игры в StarCraft II.
Сначала нейросеть выиграла пять матчей из пяти против TLO (Дарио Вунш, Германия), а затем другая версия нейросети победила пять раз подряд игрока MaNa (Гжегож Коминч, Польша). Оба профессионала входят в сотню сильнейших игроков в StarCraft II. Интересно, что средний APM (количество действий в минуту) нейросети оказался значительно меньше, чем у ее противников.
Стоит отметить что все же небольшое преимущество у AlphaStar было — несмотря на то, что туман войны закрывал карту для нейросети так же, как и для человека, программа получала для обработки не частичное изображение известной области (условный экран), а видела сразу все, что позволяет увидеть игра. Благодаря этому нейросети не приходилось постоянно переключаться между разными зонами карты для контроля за происходящим. Когда же для еще одного демонстрационного матча с MaNa разработчики заставили AlphaStar играть с обычным ограничением масштаба видимой области, то нейросеть проиграла человеку. Правда, в DeepMind отмечают, что самостоятельно двигающая камеру версия программы обучалась в «лиге AlphaStar» всего семь дней.
Первая часть StarCraft тоже представляет собой сложную задачу даже для методов глубокого обучения. Так, в октябре 2017 года своего бота для этой игры представила компания Facebook, и он оказался слабеепрограмм, созданных программистами-любителями. Специалистам из Alibaba Group и Университетского колледжа Лондона удалось научить свою программу неплохому уровню микроконтроля юнитов при ведении боя, но на полноценную игру их разработка все еще не способна.
На русском:
И на английском: