【ＡＩ】スタークラフトのAI対決、優勝は「機械学習不使用」のサムスン［11/19］
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ビデオゲームをプレイする人工知能（AI）同士が競い合う恒例のゲーム大会の最新結果からは、群れをなす昆虫型の「ザーグ（Zergs）」や襲いかかる「プロトス（Protos）」を操るのが機械にとってどれほど難しいかが見て取れる。古風なアプローチが勝利を納めたことからも、その難しさは明らかになった。
「AIIDEスタークラフト・コンテスト」は、2010年からカナダのニューファンドランドメモリアル大学（MUN）で開催されている。参加チームはSFをテーマにした壮大なゲーム「スタークラフト（StarCraft）」のオリジナル版をプレイするボットを提供し、1対1の対戦を重ねる。
ビデオゲームは一般的に、AIとって有益なものだ。制約条件のある環境が提供され、進歩の度合いを定量化できるからだ。大人気のオンライン戦略ゲーム「スタークラフト」は、その複雑さと勝負の進展度を測る難しさから、AIの重要な評価基準として存在感を増している。スタークラフトには膨大な数のステータスが存在し、取り得る行動の選択肢も非常に多い。ある戦略が有効だったどうかは、戦いのずっと後の局面になってみなければ分からない。
アタリのビデオゲームや囲碁、チェスを数種類の先進的な機械学習手法を使ってコンピューターに習得させたことで知られるアルファベット（グーグル）傘下のディープマインド（DeepMind）は、スタークラフトの新バージョン「スタークラフト2」をプレイするプログラムの開発に取り組んでいる。ディープマインドは、人間のプレイヤーと同レベルで対戦できるようにプレイ速度に制限を付けたスタークラフト2用ボット開発支援プラットフォームを発表している（AIIDEスタークラフト・コンテストは、フェイスブックとディープマインドから資金提供を受けている）。
今回のコンテストで最高のパフォーマンスを発揮したボットは、韓国サムスン（Samsung）の研究チームが開発したSAIDAだ。興味深いことに、対戦相手の出方に応じて特定の戦略を採るようにするため、開発者はこのボットを手作業でコーディングしたという。サムスンの研究チームは強化学習を用いた方策（ディープマインドがアタリや囲碁、チェスに使ったのと同様の手法）にも取り組んでいるが、今大会に参加できるレベルには至らなかった。
2位と3位の座は、フェイスブックのチームと中国を拠点とする研究グループが手にした。両者とも優勝チームよりも現代的な機械学習の手法を採用しており、中国の研究グループはわずか6週間でボットを開発したという。
リチャード・ケリーとともにコンテストを主催したニューファンドランドメモリアル大学のデヴィッド・チャーチル助教授（コンピューター・サイエンス）は、ボットは一部のアマチュア・プレイヤーに勝てるものの、プロ・プレイヤーには到底敵わないという。「プロゲーマーの世界の中でも、トップ・プレイヤーとアマチュア・レベルでは桁違いの実力差があります」とチャーチル助教授はMITテクノロジーレビューに話している。「プロに近づくことはまだできていません」。
https://cdn.technologyreview.jp/wp-content/uploads/sites/2/2018/11/17135611/screen-shot-2018-11-16-at-1.27.15-pm-1400x620.png
https://www.technologyreview.jp/nl/an-old-fashioned-ai-has-won-a-starcraft-shootout/
＿ﾉ乙(､ﾝ､)＿大会の趣旨や方向性とかはどうでもイイのねｗ >>3
前もロボットで優勝した
部品の寸法は障害に合わせて作られていたり
方向性無視
それでも優勝ということにして表彰した
こういうのは参加資格上、最初から排除すべき 偉大な国は最新技術に拘らず、状況に応じて過去の技術を使用し
成功を生みだせる。過去と未来のバランスがとれてこそ成長がある。
過去を捨てた国は反省するべき。 機械学習するより、ただのパターン認識にしたほうが優秀だってことでしょ？
所詮今のＡＩなんてそんな程度。夢見すぎ。 そりゃそうだよ
これは勝ちであり、同時に負け
なぜ人工知能を使うのか、が大切なんだよ 将棋とか違ってシミュレーション死ぬほどできないからだろうな >>6
おっとゴールポストが動くお隣の国 韓国の紹介はそこまでだ！ ■
っていうかぁ、機械学習、利用してるだろ。
機械学習のくせ を 自分たちの戦略としてプログラムして 戦わせたんだから。
そうしないと相手の出方 わからないし。プログラムできなかっただろ。 まぁこういうことやってると気づくと他にノウハウ蓄積されて、どうしようも無い差が開いてるからなぁ https://www.cs.mun.ca/~dchurchill/starcraftaicomp/2018/
サムスンのが抜群に成績がいいな。 どういうこと？
機械学習を放棄してあらかじめパターン組んでたってこと？ 中国の研究グループはわずか6週間でボットを開発
中国なら3日でつくりそうなのに AI、っていってるのに
MLを使わないあたりが
(ﾉ∀`)ｱﾁｬｰ 寒さと飢えで死にそうな野良犬を拾って
暖かい部屋に入れてエサをやると
その犬はけして君にかみつくことはない
そこが犬と韓国人の最大の違いだ つまり、ゲームの難易度は、
将棋<<囲碁<<スタークラフトということか。 手作業でコーディングって、普通のプログラムじゃん
何がＡＩだよ
やはりインチキしかできないんだな 神経系や感覚センサーの統合を脳は高次元にやってる
莫大な情報量を流し込みながら、最適化し続ける・・
量子コンピューターとおなじような作業を毎秒してる
視覚や手足がない場合の環境ではコンピューターが強くても
総合的な挙動＝どっちにどう動くか などでは 次元数が多すぎて処理できないのだろう
次元数は囲碁の比ではないはず。 >>12
機械学習の問題というよりは
フィードバックする際の教師信号が工程の後半にしかわからないから
そのせいで回数をこなせないんだろうねぇ
寿命の長い生物の進化がゆっくりなのと同じかな
もし他のプレイヤー過去のプレイのデータを死ぬほど参照できたとしたら
それは機械学習の敗北といえるか 韓国って、技能オリンピックでも、そのためだけに練習した選手を出場させる。
…趣旨が全く判ってない。 >>30
日本人の数学オリンピックも似たようなものじゃね? 機械学習と手動（ルールベース）は対決して良いとおもう
比較することは大切 >>30
韓国人っていつもそんな感じだな
なにがそうさせるのか >>33
目立たないといけないというなにかなんだな
でも日本もたまに企業が練習時間あげるよとかやってくれてるよ
というかこういう技能オリンピックって必要？
フランスにのせられすぎている リアルタイムシミュレーションは、将棋やチェスのように一手を瞬間的に終えることができない。
短い場合でもスタークラフトのマルチプレイは５分くらいかかる。なので、それで数億回のトライ
を行ってゼロから学習させるとなると無理としかいいようがない。 学習機能を搭載しないBOTで対決するなら、Blizzardに依頼すればいいのに。
CPU戦モード搭載してるんだから、その性能向上させることくらいできるだろ ルール違反だ！とか言ってる奴はなんなのか
いつの間にAI＝ディープラーニングになったんだよ笑 韓国関連を目にすると発狂しちゃうかわいそうな人なんですよ なんかよくわからんけど軒並み自分で判断して立ち回るAI出してきてる中で一人だけゲーム中のボットみたいな動きさせてるって事だろ？
お前がゲームの難易度システムの一部になってどうすんだよって話じゃないの？
TASじゃねえんだからさ 機械学習使っても条件判断のパラメーター調整だけで本番はボットとかわらん
AIという呼び名に夢を持ちすぎ AIは機械学習前提みたいに書いてるやつはよくわかってないだろ
機械学習より上級者のノウハウを手入力したほうが強かっただけ >>43
AIは、基本的には学習機能を備えた実装のこと。
その実装で得た成果データもAIというけどね。
なので漢字入力もAI、いまの Deep Learning も Machine Learning もAIだよ。
学習によってAIが得る成果情報は、人が教えてあげてもいい。例えば音声入力
がAIと言われているのは、声といっしょにテキストを入力してあげて、これが正解
ということを教えてあげた結果のデータを使っているから。 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
