imagazin arrow2-left arrow2-right arrow2-top arrow-up arrow-down arrow-left arrow-right cart close dossiers education fb instagram menu notification oander rss rss-footer search service shuffle speech-bubble star store stores tests twitter youtube

Megérkezett a Powerbeats Pro

az iSTYLE üzleteibe!

Mi marad az emberiségnek, ha már StarCraftban is gépek a nyerők?


Sokkal összetettebb játék, mint a sakk vagy a Go, a MI mégis legyőzte a legjobb játékosokat. De vajon elveszi a majd a munkánkat is? Nana, ne olyan sebsen az áramkörökkel!

Bombaként robbant a hír, hogy a mesterséges intelligencia lezúzta a legjobb emberi játékosokat a népszerű e-sport játékban, a StarCraft II-ben. De mi ebben a nagy szám, hiszen mint tudjuk, sakkban már több mint 20 éve megtörtént az eset, ahogy az összetettebb Go játékban is nem túl régen.

Nos, a Star Craft – hasonlóan DOTA-hoz – sok szempontból sokkal bonyolultabb, és nehezebben tanulható egy gép számára, mint az előbb említett két játék. Ugyebár a sakk és a Go is olyan táblás játék, ami relatíve jól lefordítható, kezelhető egy gép által:

  • Két játékos játssza
  • Jól leírhatóak a lehetséges lépések
  • Az ellenfél állása teljesen egyértelmű: az, ahogy a bábúi állnak, nincsen semmilyen rejtett, fedett lépési lehetőség, váratlan kimenetel amit észben kell tartani

Ezzel szemben a Star Craft:

  • Ugyan két játékos játssza, de ők egyszerre több karaktert irányítanak
  • Ezek ráadásul teljesen eltérhetnek tulajdonságaikban és mennyiségükben
  • Számtalan döntési lehetőség van, amik dinamikusan alakulnak
  • A lépéseket koordinálni kell, egy döntésnek komplex, nehezen feltárható hatásai lehetnek
  • Ráadásul az ellenfélnek lehetnek rejtett lépései, ami az adott időpillanatban nem feltétlen nyilvánvaló

Érezhető, hogy egy ilyen játékot sokkal komplexebb feladat megtanulnia egy gépnek, mint az előbb említett táblás játékokat. Az Alphabet (a Google anyavállalata) által három évvel ezelőtt felvásárolt, mára a vállalaton belül független részlegként tevékenykedő DeepMind mégis összerakott egy olyan mesterséges intelligenciát, amik lépes volt minderre. Olyannyira, hogy az AlphaStar 11 mérkőzésből 10-szer megverte a világ legjobb Star Craft játékosait.

Ehhez persze több körös tanulási fázisra volt szükség. Az első változatok ugyan általában nyertek az emberi ellenfelek ellen, de számtalan értelmetlen hibát is produkáltak közben: túlfejlesztettek részlegeket, körbe-körbe járkáltak karakterekkel. Ugyanakkor a fejlesztők minden ilyen teszt után visszaküldték az iskolapadba az algoritmust, ami fokozatosan egyre jobbá vált.

Úgy persze könnyű, ha 14 nap tanítás alatt 200 évnyi tapasztalattal gazdagodik a gép.

Annak érdekében, hogy kiegyenlítettebb legyen a verseny ráadásul egy csomó olyan előnyt is elvettek a mesterséges intelligenciától, ami a gépek előnye szokott lenni. Levették a reakcióidőt emberi szint alá, ugyanúgy kell váltogatnia a kameraállásokat és a többi. Ennek az lett a következménye, hogy a kommentátorok szerint az algoritmus nagyon sok szempontból emberszerűen játszott, azonban a stratégiái eltértek a megszokottól.

Látva, hogy ilyen komplex feladatok elvégzésére is képes lehet egy mesterséges intelligencia, az emberben óhatatlanul is felmerül a kérdés: most akkor tényleg az lesz, hogy minden munkát átvesznek majd tőlünk a gépek?

Noha valóban elképesztő eredmény a mostani, ahogy az is lenyűgöző, hogy milyen fejlettek lettek a machine learning algoritmusok, ettől még nagyon nem kell félnünk. Olyannyira nem, hogy sok esetében még egy monoton, gyártószalag melletti munkát kiváltására sem alkalmasak a legmodernebb robotok sem.

Emlékezzünk csak vissza arra, amikor maga Elon Musk ismerte be, hogy hiba volt a Tesla gyárak túlzott mértékű automatizálása. A problémát az jelentette, hogy a gépek számára még nagyon alapvető feladatok elvégzése is komoly kihívást jelent. Két kábel összekapcsolásához finom motorok, fejlett tárgyfelismerő algoritmusok szükségesek, és feltehetően még így se lesz olyan gyors, mint egy ember.

Elon Musk esetében mindez oda vezetett, hogy a robotok alkalmazása kézzelfogható veszteségeket termelt. A vezér pedig belátva a hibáját, ismét egyre több emberi munkaerő alkalmazásába kezdett.

Azt nehéz megmondani, hogy mire lesz képes a mesterséges intelligencia a jövőben. Elnézve a mostani tendenciákat, egyre több mindenre. Ebből kifolyólag pedig egyre több feladatkörben múlhatja felül az embereket. Ugyanakkor feltehetőleg nagyon messze vagyunk még attól, hogy ezek az algoritmusok olyan multifunkcionálisak legyenek, mint egy ember.

Gondoljunk csak bele: az IKEA katalógusban szereplő összes bútor összerakására nagyjából mindenki képes. Ugyanez a feladat egy mai robotnak lehetetlen lenne. Olyat lehet gyártani, ami egy-egy bútort összerak. De ahhoz, hogy mindegyiket össze tudja, mindegyikhez külön robot kéne.

Forrás: TNW, Vox, DeepMind

Szerintetek milyen munkakörök válnak majd feleslegessé a jövőben, és mik azok, amiket sose válthatnak ki robotok?

MacBook akár 110.000 Ft kedvezménnyel

Ezt már olvastad?

A Sirinek ez is az egyik baja, hogy mindenki a célközönség. Valószínűleg hatékonyabb lenne, ha először jól működő modulokat hoznának létre egy-egy funkcióra szabva.

Miért nem ismeri anyanyelvünket az Apple virtuális asszisztense? - Klikk ide!