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.
DeepMind
Поделиться
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.
Технические данные : в высоту вместе с подставкой ~12см, диаметр подставки (и стороны квадратов) по 15см. Мерси разборная для удобной транспортировки и покраса. Крылья решено было делать из оргстекла, а плащ и пояс - из фоамирана. Подсветка осуществляется с помощью светодиодов.
Итак, приступим к описанию процесса. В общем-то это второй сложнейший заказ , который мне когда-либо поступал. И первый - с персонажем-человеком. Началось все с простого предположения , а смогу ли я вообще сделать устойчивую фигурку в этом костюме и в такой изощрённой позе на одной-двух опорах.
По итогам понятно , что есть куда расти , и в общем-то большей части косяков теперь смогу избежать. Если здесь найдутся желающие посодействовать моему развитию, заказав фигурку персонажа, найти меня можно будет вот тут : https://vk.com/crosspathcraft
Вот решил выложить своё рукоделие многолетней давности. 30 с лишним листов А4, много клея, мата и вот что вышло...
&attribute_insert_2&
Пользователи опустили рейтинг Warcraft III: Reforged на портале Metacritic до 1,5 балла из 10. В день релиза оценка ремастера составляла 3,2. На reddit появились посты, в которых игроки призывают занижать рейтинг стратегии.
На момент публикации новости пользователи оставили более 1,259 негативных отзывов о Reforged и только 165 положительных. Большинство претензий игроков к ремастеру связаны с ограниченным функционалом сервиса Battle.net, в котором пока нет отдельных чатов и страниц со статистикой, а также устаревшим интерфейсом.
По мнению пользователей, компания Blizzard также сделала даунгрейд графики по сравнению с показом ремастера на BlizzCon 2018. В игре не появились сюжетные кат-сцены, которые были продемонстрированы в 2018 году. Многие игроки заявили, что собираются вернуть потраченные средства.
 | Mei (Overwatch)Подписчиков: +3 |
 | Sylvanas WindrunnerПодписчиков: +3 |
 | Void ElfПодписчиков: +2 |
 | ProtossПодписчиков: +2 |
 | Blood elfПодписчиков: +2 |
 | Night elfПодписчиков: +2 |
 | Ashe (Overwatch)Подписчиков: +2 |
 | TracerПодписчиков: +2 |
 | Nightborne elfПодписчиков: +2 |
 | ZenyattaПодписчиков: +1 |
Отличный комментарий!