4 週間強で、5 つの AI ボットがインターナショナルでプロ プレーヤーのチームと対戦します。 OpenAI のボットは遊び方を学びましたドータ2AI 研究者がまだ考案した最も高度な強化学習手法の 1 つを使用して、ほぼゼロからゲームの理解を構築します。
ボットが生身の敵を打ち破ることができるかどうかに関係なく、これは素晴らしい成果です。しかし、あまり夢中にならないでください。先週お話しましたが、マイク・クックのブログ投稿そこで彼は、OpenAI のボットを取り巻く技術的および概念的な制限の両方を強調しました。マイクで最もよく知られているのは、アンジェリーナ、彼が過去 8 年間いじくり回してきたゲーム作成 AI ですが、AI の問題は彼の専門家の視線を逃れることはできません。それで私は彼に電話して、もう少し説明してもらえないかと尋ねました。
RPS: まず第一に、OpenAI は Dota ボットで何を達成しましたか?彼らの何が印象的ですか？
マイク・クック:つまり、OpenAI は、Dota 内の特別なゲーム モードである 1 対 1 ミッドをプレイするようにボットをトレーニングできることで、昨年すでに大きな話題を呼んでいました。サッカーにおけるPK戦のようなもので、少なくとも大舞台では彼らは大勢のプロ選手を完全に破った。それから 1 年が経過し、彼らは、Dota を起動した場合にプレイする実際のゲームに非常に近い 5v5 Dota を見てみたいと言いました。約 1 か月前、彼らは、特定の種類の 5 対 5 の対戦で人間 (かなり優秀な人間) に勝つことができるボットを開発したと発表しました。
興味深いのは、どのような制限があったのか、ボットが OpenAI からどのような助けを得たかということです。しかし、一般的に、これは依然としてかなり印象的な成果です。ドータ2これは非常に複雑なビデオ ゲームです。たとえ注意事項があったとしても、ここでの進歩は非常に印象的です。
RPS: それが次の質問です。その注意点は何ですか?
マイク：そのため、最初の発表にはさまざまな制限が含まれており、最も重要なのは AI が選択できるヒーローと構築できるアイテムを制限していました。 AI は 5 人のヒーローのミラーマッチと、ゲーム内で何が起こっているかに関係なく、彼らが購入するアイテムの準備されたリストに制限されていました。また、ボットが使用しないように指示されているメカニズムもいくつかありました。エリア内に視覚を与えるアイテムであるワードの使用や、チームに大きな利点を与えるオプションの目標であるロシャンの攻撃などです。
これらの制限と調整は大きな問題です。ヒーローの選択を大局的に考えると、5 対 5 の試合では 115 人のヒーローの組み合わせは何十億通りもあります。先週、単純なヒーローとの固定対戦から彼らがスケールアップする可能性はどのくらいかと私に尋ねられたら、それは何年も先だと私は答えただろう。しかし今週、OpenAI はこれらの制限の一部を解除すると発表しました。現在 18 人のヒーローが関係しており、ヒーローの選択がどのように機能するかは明らかではありませんが、これはシステムがわずか 1 時間で行うには依然として大幅な複雑さの飛躍です。一ヶ月。また、ワードの使用や Roshan などのいくつかのメカニズムも追加されており、ボットはより高度な戦術的決定を行う必要があることになります。良いワードスポットは多かれ少なかれ普遍的なものであるため、ウォーディングは特に重要です。つまり、ボットが予測が難しく有用なビジョンを提供するワードを配置する新しい場所を見つけた場合、あなたや私ですらDota 2のプレイ方法を変えるチャンスがあることを意味します。
RPS: 以前はボットが勝つと確信していましたね。 OpenAI からの最新の発表で状況は変わりましたか?
マイク：OpenAI の共同創設者の 1 人は私に向かって、先月の進歩は完全に自信を持っているわけではなく、ただできるだけ早くボットで「本物の DOTA」をプレイできるようにしたいだけだとツイートしました。それが本当であれば、それは非常に興味深いことです。なぜなら、ボットがこの新しい、より困難な問題にどれだけうまく適応できるか実際には分からないことを意味するからです。ゲームのセットアップについては、私にとってはまだ疑問符がたくさんあります。たとえば、人間のプレイヤーはボットと同じアイテムに制限されているのでしょうか?彼らは自分たちでヒーローをドラフトし、ボットを逆指名できるようになるでしょうか?全体として、私のお金はまだボットにあります。特に、ゲームに追加されたヒーローを見ると、ボットが実際に支配できるヒーローとして特に際立っているものがいくつかあります。プール内のヒーローの 1 人、スラークは、彼をターゲットにできなくなる能力と、彼に適用されたマイナスの呪文効果を消去するもう 1 つの能力を持っています。このヒーローを制御するには、非常に具体的で焦点を絞ったプレイ スタイルが必要であり、ゲーム形式により、人間のプレイヤーには彼に対抗するためのアイテムやヒーローが不足している可能性があります。 AI による神のような Slark ゲームがいくつか登場したとしても、私は驚かないでしょう。
RPS: それで、比較的最近、Google の AI プロジェクトの 1 つである AlphaGo が世界チャンピオンを破った後、囲碁の達人たちがこのゲームについての思い込みを再評価しているという見出しを見ました。それでは、同様の見出しがインターナショナル紙からも発表されると予想されますか?
マイク：おそらく - OpenAI のボットが過去にこれを行ったという証拠があります。去年彼らが 1 対 1 をプレイしていたとき、これらの 1 対 1 の対戦は非常に激しく、非常に反復的であり、非常に熟練した人々によって同じ種類の非常に焦点を絞った基準でプレイされたため、ボットはすでに次のような方法でプレイすることができました。一種の人間プレイヤーを投げ飛ばしたようなもので、プロプレイヤーの中には、これによって 1 対 1 に対する態度が変わったと言う人もいます。 1v1のメタは劇的に変化するため、彼らがこれをどの程度誇張しているのかわかりません。つまり、昨年、Dota 2 でのミッド レーンのプレイ方法は、現在のプレイ方法に比べてすでに完全に消滅しており、1 対 1 ボットが影響を与えたとしても、その影響が続いたかどうかはわかりません。しかし、少なくともプロプレイヤーは、これらのボットを相手に練習することで何かを得られると感じているという証拠があります。たとえ彼らに欠点があったとしても、明らかになっていることがありました。
さて、ボットのプレイ方法についてはすでにいくつかの異常な点が指摘されており、一部のアナリストはそれが非常に高いレベルのゲーム理解によるものであると考えています。そこで、Blitz (彼の名前は William Lee だと思います) が OpenAI の記事で引用されており、彼は OpenAI のアドバイザーのような存在だったと思いますが、ボットがある程度の高度な推論を示したとコメントしました。彼らはグループになって、有利になれないマップの部分を避け、マップの反対側に移動して、そこで有利に進めようとしました。もちろん、私はボットのプレイを見たことがありませんし、Blitz ほど Dota 2 を分析するのが得意ではありませんが、実際のボットではなく、人間がボットの動作を解釈し過ぎているのではないかと思わせる側面があります。 Dota についての基本的なことを理解しました。これはブリッツが数試合しか見ていないという前提に基づいているので、現時点では少し早いと感じます。昨年彼らの 1v1 ボットで不具合が見られたため、これがシステムの一種の不具合なのか、それとも Dota 2 の奥深くにある何かのロックを解除したのかを判断するのは困難です。
RPS: では、純粋にボットのパフォーマンス以外に、ボットがゲームをどの程度理解しているかを測定する方法はあるのでしょうか?
マイク：素晴らしい質問ですね！通常、私たちはアナリストやプロプレイヤーが他の人が何をしているかを教えてくれるのを信頼しているので、これは本当に難しいことです。そのため、インターナショナルを観戦するとき、私はデスクの後ろにいる専門家に頼って、存在するかどうかさえ分からないような詳細な決定が下されているのを評価しています。
ボットの場合、それは非常に困難です。来月彼らが人間チームに勝てれば、それは大変なことになるだろう。そして、彼らは可能な限り最もばかげた方法で彼らを倒すことができ、どんな勝利でも問題ありません。ある意味、彼らがどのようにプレーするかは実際には問題ではありません。彼らが勝つという事実だけで十分です。観客にとっても、OpenAI にとっても十分です。しかし、昨年 1v1 ボットで起こったことの 1 つは、人々が繰り返し試行できるようになると、一部のプロ プレーヤーがボットと複数回対戦できたため、ボットの知識が非常に脆弱であることに気づき始めたことです。そのため、訓練を受けてこの特定のことに非常に優れているように見えたとしても、予期せぬことに遭遇したり、通常とは異なる方法でプレイすることを強制されるとすぐに、この知識は一種の崩壊を起こします。したがって、彼らがゲームを本当に理解しているかという質問ははるかに難しいと思います。彼らはゲームの特定の部分を他の部分よりもよく理解しています。川のようなものを想像できると思います。川の最も深い部分は、川が長い年月をかけて削り取った水路のようなもので、そこがボットにとって最も快適な場所です。そして、川の端に近づくにつれて、その部分はさらに削り取られる可能性があります。洪水などの場合、ボットがあまり探索していないエリアが時々発生します。そして、それらの領域に押し込められるほど、印象は薄れていきます。
しかし、それは本当に難しいことであり、彼らはすでにDotaについて多くの理解を示していると私は主張します。たとえば、クリープの阻止が利点であることを理解します。クリープブロックはゲームのルールや概念ではなく、NPC がレベルを通過する経路探索方法に起因するオリジナルの Warcraft 3 MOD のバグであり、経路探索を間違えると、人々は自分自身をより有利な状況。つまり、これはゲームの予期せぬ部分から現れた人間が発明したコンセプトであり、AI がこれを再発明し、その価値があることを再発見するということは、すでにゲームのいくつかの側面を理解していることを示していることになります。これは本当に素晴らしいことです。しかし、注意が必要です。Blitz での私の例のように、彼らがマップの一部に沿って突撃し、マップの反対側を無視しているからといって、それには何十億もの理由が考えられるからです。したがって、私たちが自信を持って「はい、彼らはここで何かを理解しました、彼らは何かを達成しました、そしてこれは重要です」と言えることもあります。他の部分では、自分たちが何をしているのかを本当に理解するには、より多くの変数を備えたさらに 100 または 1000 のゲームが必要になる可能性があります。
RPS: これは答えるのが難しい質問かもしれませんが、彼らが何もせずに競争できるようになるまでどれくらいかかると思いますか?どれでも制限？
マイク：本当に大変です。正直に言うと、この 1 か月間での進歩は私が予想していたものではなく、それには少し驚いています。まだ登るべき大きな山が残っており、この進歩を遂げるために彼らが過去数週間で何を達成したかについての技術的な詳細を読むのを楽しみにしていますが、おそらく Dota 2 が完成するまであと数年しかかかりません。 AIが人間に簡単に勝つことができる何か。科学、特に AI について、継続的な進歩の滑らかな勾配であると考えるのは簡単ですが、現実はもっとでこぼこです。時には障害にぶつかり、克服するのに何年もかかりますが、その後、すべてが変化し、大きな進歩が見られる数カ月もあります。作った。 OpenAI もまさにそのような月の 1 つを過ごしたと言っても過言ではないと思います。将来がこのまま続くかどうかは判断が難しいが、チームは自信を持っているようだ。予測は楽しいものです。「2022 年のインターナショナルはボットが優勝するだろう」と名付けましょう。
RPS: それは興味深い質問です。なぜなら、あなたがブログ投稿で「見世物としての AI」に不安を感じていると言っていたのは知っているからです。これはどの程度まで見世物であり、どの程度まで AI 研究に役立つ装置なのでしょうか?
マイク：したがって、これは学界でも見られることであり、誰かが、答えられるであろう明確な未解決の質問があるテーマについて論文を発表するのを目にすることがありますが、それらの質問に答えることは、より多くの出版物を生み出したり、より多くの資金を獲得したりするほど目新しいものではありません。したがって、これらの質問は答えられません。したがって、この批判が非公的資金による研究に特有のものであるかのように思わせたくないのですが、見出しをつかむ必要があるという問題があります。
科学コミュニケーションと、あなたが言ったように、見世物としての AI の間には紙一重があるため、いったん後者を奨励されると、勤勉かつ正直になり、すべてがオープンに展開されていることを確認し、自分たちがそうでないことを確認することが難しくなります。人々の気を散らしたり、誤解させたりしないでください。
これは必ずしも意図的または悪意があると言っているわけではありません。偶然に起こることもあれば、熱中しすぎることによって起こることもあります。これは、進歩した分野に興奮しすぎて、苦労していた分野について話したくないために起こる可能性があります。たとえば、自分の苦労について話すのは面白くなく、自分が嫌なことについて話すのです。しかし、特に AI のような、現時点ではほとんど理解されていないテーマに関しては、これは本当に問題だと思います。そして、コミュニケーションをとる際には細心の注意を払う必要があるという誤った情報がたくさんあります。過去 12 か月間で彼らのコミュニケーションは改善されたと思いますが、全体的にはまだ...来月人間に勝ったら、Dota 2 を解決したという見出しが大量に届くことを彼らが認識しているように感じます。彼らはそれが起こることを知っていますし、それについて特に気にしていないと思います。必ずしもそれを狙っているわけではありませんが、そうなることは構わないと思います。彼らは、外出して人々にメールを送って、それをやめるよう指示するつもりはありません。
そうは言っても、これが AI 研究を行うのに良い方法なのかどうかという質問がありました。これは非常に難しい AI の問題です。彼らは、ある種のパブリック イメージを利用して Valve を利用し、他の多くの人ができないこのことにアクセスできるようにしました。大学の研究室も、彼らが持っているようなテクノロジーを買う余裕がなかったため、特殊な状況にあり、その特殊な状況を利用して何か素晴らしいことを成し遂げようとしています。しかし、私の直感では、これらのことは長期的には利益よりも害の方が大きいと考えており、これらの試合を心から楽しみにしている者としてそう言います。ボットが人間たちの上を走り回るのを見るのが待ちきれません!しかし、科学コミュニケーションの観点からすると、それは少し心配です。
RPS: あなたのブログ投稿で、人間がコンピュータと対戦するというアイデアとその解釈を再検討することについて話したとき、それがあなたが念頭に置いていたことだと思います...しかし、もっと有益なマイルストーンや、同じくらい効果的なものはありますか?国民に伝わったのか？
マイク：つまり、私がこれから言おうとしていることは、OpenAI にとって非常に難しいことだと想像します。API の使用方法や、ボットやテクノロジーの配布方法には制限があると思います。しかし、PHD の開始時に私が行った大きな決断は、私が制作したすべてのものを人々がダウンロードして操作できるようにすることでした。自分が作ったものを人に触ってもらうことはとても大切です。独自のテストを実行できるため、人々の理解が深まります。彼らは科学者である必要はありませんが、何が起こるかについてのアイデアを持っていて、それを試してみることはできます。ビデオ ゲームで AI をいじったことがある人なら誰でも、仮説を立てて仮説を立てるのが楽しいことを知っているのと同じです。それをテストしてください。
2つ目は信頼関係を築くということです。したがって、現時点では、OpenAI のボットがどのように機能するかについて、未解決の疑問がたくさんあります。今、座って彼らとゲームをすることができて、「ああ、このボットはこのように反応する」ということがわかれば、ボットの特定の側面に対する自信が少し高まるかもしれません。あるいは、人間がボットと同じアイテムに制限されていたかどうかなど、私が知らない事実もあります。分かりませんが、おそらくそうだったと思いますが、それはわかりません。したがって、人々が自分でそれを試してみることができるということは、そのようにして信頼と自信を築きます。それで、それは私が行うべき変化だったでしょう。
プロジェクト全体を変えるという点では、人間と非競争的な方法で対処しなければならない AI を構築することは興味深いものだったと思います。したがって、たとえば、人々を訓練したり家庭教師をしたりする OpenAI ボットの方が、競争力のあるボットよりもはるかに興味深いものになっていたと思います。 Dota 2 のゲームで人間に勝てればそれで終わりです。人々は勝利に集中します。人間の 2K (低スキル層) ゲーマーのチームを率いて国際予選に参加させ、資格を得るという、Dota 2 の「マイ フェア レディ」のようなシナリオを実行できるのと同じように、それは非常に大きなことです。そして間違いなく、Dota 2 の方が優れています。したがって、私が人々に強調しようとしたことの 1 つは、OpenAI はエキサイティングですが、特にゲーム内で対戦するボットを改善するわけではないということです。 AI にコーチングやトレーニングを行わせることは、私にとって非常に興味深いことであり、より多くの人が取り組むことができるものです。このため、ジャーナリストや他の AI コミュニケーターは、AI をどのように評価するかについてより慎重に考える必要があります。
繰り返しますが、これはジャーナリストを批判するものではありません。なぜなら、この問題を解決するのはジャーナリストの責任ではなく、研究者や学者としての私たちの責任だからです。これは私が話した観点の 1 つであり、別の種類の問題が役立つと思います。目標状態の客観性が低いもの。しかし、これは AI 研究にとって常に問題でした。私たちは、システムを構築しやすく、目標に到達したかどうかを評価しやすいため、客観的で白黒はっきりした目標を持つ問題を選択する傾向がありました。同様に、OpenAI は、ステージ上でチームに勝利した場合、来月の新聞に非常に明白な結果セクションを掲載する予定です。 Dota 2 で 1,000 人の人々をより良くしたかどうかを言おうとするのは非常に微妙ですが、非常に複雑です。しかし、私たちはもっと大胆になるべきだと思います。間違いなく、多くの資金を持っている企業や企業は、私たちが検討している種類の問題において、より大胆になる特権を持っています。
しかし、おそらくそれは起こらないだろう。なぜなら、この種の問題は非常に魅力的であり、おそらく AI 研究者はこれらが現実世界での AI の進歩につながると一般に信じているからである。彼らがそうするかどうかは未解決の問題ですが、一般の AI がこれらのゲームでプレイして勝つことはある意味良いことだと彼らは信じています。そしてご存知のとおり、それは面白いです。これはどれだけ強調しても足りません。ボットのプレイを見るのがとても楽しみです。でも、そうですね、問題の違い、評価の仕方の違い、人々にそれに触れてもらう方法の違い…それが 2 つあると思います。あなたが作ったものを人々に触ってもらい、それを評価することを考えさせる、より微妙な目標を設定してください。
RPS: もう 1 つだけ触れておきたいのですが、それが私たちを競争へと後退させます。しかし、あなたが挙げたもう 1 つの制限は、AI が人間の能力よりもはるかに短い間隔で地図を読み取っているということです。そこで私は疑問に思ったのですが...人間の限界を備えた AI を形成するのはどれほど現実的でしょうか?
マイク：そうですね、それは本当に興味深いですね。これを行うには 2 つの方法が考えられます。 1 つの方法は、人間らしい制限を彼らに与えることを考えることです。したがって、明らかな方法は、Dota 2 のトップ プロフェッショナルの反応速度を調べ、ソフトウェアの反応速度をその限界に制限することです。しかし、もちろんそれでも問題は解決しません。なぜなら、現在彼らは世界の非常に正確な測定値を与えられているので、彼らはこのキャラクターが呪文か何かを唱えるときに再び移動できるようになるまでに 1.36 秒残っていることを知っています。そして、これらのアップデートは 0.8 秒ごと、またはそれ以下の間隔で取得されています。したがって、たとえ人工的な制限を与えたとしても、必ずしも問題が解決するとは限りません。
DeepMind が Atari ゲームで採用しているもう 1 つのアプローチは、最近 Doom でも見られたと思いますが、実際に画面外のピクセルを読み取らせることです。現在、OpenAI はブログ投稿でこれについて明確に言及しており、基本的に Dota 2 の画面を読み取る必要があるのは計算負荷が高すぎると言っており、私もいくつかの点で彼らに同意します。たとえば、画面を読むという行為は人間の行為に近いもので、実際には人間と同じユーザー インターフェイスを見ていることになり、ミニマップを使用していることになりますが、人間が無料で得られるものもいくつかあります。 。したがって、画面のピクセルを読み取ることは、人間に近づいたと感じさせるアプローチの 1 つですが、それは非常に大がかりな作業になるため、指数関数的に増加させずに現在の段階に到達できるかどうかはわかりません。利用可能な計算量。しかし、一般的に、人間の体験に近いものを作りたいときに私たちがとるアプローチは、人間と同じように画面外の情報を読み取り、アーケード ゲームを見てもらうことです。このようにして、機械学習システムはすべての Atari ゲームのプレイ方法を学習し、最近では Doom が実際に画面外のピクセルを読み取っています。
したがって、ここではそれが機能する可能性があり、囲碁やチェスをプレイするボットは、人間が盤面の表現を見る方法にはるかに近い盤面の表現を見ていると主張することもできます。したがって、チェス盤を見ると、キングがどこにいるかが正確にわかります。曖昧さはなく、必要な測定もありません。問題は、画面からピクセルを読み取る場合でも、システムは常に私よりも洗練された世界観を持つことができるということです。したがって、たとえば、常に画面の下隅にあるミニマップに注目することができ、画面の読み取りが非常に上手であれば、画面の他の場所で起こっていることに気を取られることはありません。したがって、画面からピクセルを読み取っても、必ずしも問題が解決するとは限りません。根本的な違いがあるだけだからです。情報過多が起こっていますが、チェスの場合はゲームの状態に関する情報が非常に少ないため、重要なのは、次にどのような決定を下すかについての考えです。
AI が Dota をプレイすることについて考えるとき、人々が興味があるのはその部分であり、チェス盤を見てすべての駒がどのように見えるかを知ることに興味はなく、どこで決定するかに興味があるのだと思います。次の動きをどうするか。彼らは、呪文を完璧に使うことや、最後にクリープを打つことにも興味がないと思います。これらはすべて、AI が学習できても不思議ではないスキルだからです。人々が求めているのは、おそらく試合全体で2、3回しか見られない、驚くべき創造的なプレーだと思います。しかし、それらは後で人々が話すものであり、人々が切り取ってハイライトし、YoutubeやTwitchに投稿するものです。彼らは人間に勝とうが負けようがあまり気にしていません。ただ、何か異常なことが起こった瞬間、絶対に異常なことが起こった瞬間を切り取って共有したいだけなのです。
RPS: しかし、インターナショナルでもそれが見られると期待していますか?
マイク：人間のプレイヤーがボットを確実に倒したという確信があり、塔の下でボットを追いかけ、ボットが人間のプレイヤーにつながる陽気な追跡に導くという場面が少なくとも 6 回はあると予想します。殺されること。試合中に6、7回くらいそういうことが起こると思うし、回数を重ねるごとに面白くなっていきます。これは 1 対 1 で見られました。人間のプレイヤーが馬鹿であるか、ロボットを過小評価しているように見えます。ロボットを過小評価しているのだと思います...しかし、これらの対戦が持つ利点の 1 つは、ボットを単に人間と対戦させて勝つかどうかを確認することが必ずしも必ずしも良い評価とは言えない理由の 1 つは、人々がボットがどのように機能するかについての先入観を持ってボットと対戦し始めるためです。 。
それで現在、eスポーツスタジオであるBeyond The SummitはBot TIと呼ばれるものを運営しています。そして、これがどのように機能したかというと、これは彼らが行ってきたノックアウトカップであり、各ラウンドはAI制御のヒーロー5人対AI制御のヒーロー5人で行われます。彼らは Dota 2 のゲームをプレイするのではなく、ただお互いに向かって走り、その後戦い、立っている人が勝ちます。これはとても面白くてばかばかしいもので、現在の Dota でのボットのコーディング方法に関するドタバタがたくさん明らかにされていますが、見ていて面白いと思うのは、アナリストがボットがどのように機能するかを予測しているのを聞いていることです。なぜなら、50% の場合、彼らは本当によく理解していますが、残りの 50% の場合、コードがどのように機能するべきか、ボットのロジックがどのように機能するべきかについて漠然とした先入観を持っているだけです。これらは、あなたが目にするのと同じ種類の先入観です。プレイヤーが OpenAI のボットなどと初めて遭遇したとき。
本当に楽しいですよ。ボットがどれほど優れているかは必ずしもわかりませんが、本当に面白く、常に非常にばかばかしいものであり、それが [OpenAI の] プロジェクトの素晴らしい成果の 1 つだと思います。昨年も素晴らしい成果をあげましたが、今年もそうなるでしょう。だからこそ、Valve はそれをステージ上で披露したいと考えています。それが AI を永遠に変えるか、あるいは Dota を永遠に変えるかどうかは別として、それは間違いなく非常に面白いものになるでしょう。
RPS: ご連絡いただきありがとうございます-
マイク：最後にもう一つ触れておきたいことがありました！ Dota 2 の歴史は基本的に、今では別のゲームとなったこの MOD について、人々が異常なことを発見した一連の物語です。 1 年前に誰かが何かを試してみようと決意し、今では誰もがそれを行うようになったためにのみ存在するメカニズムがあり、これらにはトレンドや波があり、人々は新しい秘密を見つけます。ゲームにパッチが適用されるたびに、何らかのエクスプロイトか何かで現れる 2 つのルール間にある種の奇妙な衝突が発生します。それが Dota 2 の楽しみの 1 つであり、私が最近反省していることの 1 つは、OpenAI が実際に Dota 2 を解決するか、Dota 2 を完璧にプレイできるほど優れたものになったら、将来的にはすべての機能が手に入るかもしれないということです。このゲームの秘密が皆さんの前に公開されます。そして、その日のことを考えると本当にエキサイティングな日ですが、同時に非常に悲しいことでもあります。
なぜなら、一部の囲碁プレイヤーはAlphaGoがイ・セドルを破ったことに非常に喜んで反応したが、他のプレイヤーはそれをある意味で囲碁の死とみなしたからだ。 Go に秘密が何も残されていなかったということではなく、この出来事によって根本的な何かが明らかになったということです。そして私は、なぜボットにこれをやらせたいのかについて考えてきました。だから、私は今回のインターナショナルを楽しみにしていますが、おそらく 5 年後はちょっと怖いかもしれません。
RPS: お時間をいただきありがとうございます。
