ITU-forsker inviterer til Kulturnatten: Kom og spil StarCraft mod neuralt netværk

Til venstre ses den normale StarCraft-klient, der styres af en spiller - og på højre skærm spiller Niels Justesens bot. Foto: Morten Egedal
Du kan fredag aften prøve dine evner af i det klassiske strategispil StarCraft mod et dansk neuralt netværk, der er udviklet til et ph.d.-projekt på IT Universitetet.

I aften får du mulighed for at prøve dine StarCraft-evner af mod et neuralt netværk, der skal lære en kunstig intelligens ikke blot at følge regler, men faktisk at træffe strategiske valg som mennesker.

Niels Justesen er i gang med en ph.d. ved IT Universitetet, og hans projekt går ud på at bygge en bot, der kan gengive, hvordan mennesker spiller gennem et neuralt netværk.

»For simplere spil kan man finde den rigtige algoritme og sætte den til at træne i lang tid. Det tror jeg ikke umiddelbart kan lade sig gøre i StarCraft, så vi prøver at løse et modul ad gangen,« siger han.

Se video af botten spille nederst i artiklen

Forskel på strategi og intelligens

Indsigt i bottens forståelse af, hvad der laver hvad. Hvert felt har tildelt en række værdier alt efter, hvad de er bedst til. De forskellige units er desuden tildelt forskellige kommandoer, der ses over dem. Foto: Niels Justesen

Ifølge Niels Justesen følger nuværende AI'er til strategispil i dag et sæt faste regler. Problemet med dette er, at de har svært ved at tilpasse sig nye situationer, hvilket et neuralt netværk vil kunne give et langt bedre grundlag for.

Niels Justesens fortæller, det neurale netværk beslutter, hvilken build order hans bot skal benytte, når den spiller. Valget er baseret på, hvad den selv har, hvad modstanderen har, og hvad andre har gjort i lignende situationer.

Der er brugt replays fra 2000 spil, hvor der i alt er truffet næsten 1.000.000 valg, der alt sammen giver det neurale netværk en forståelse af, hvad en dygtig spiller ville bygge på et givent tidspunkt.

»Vi prøver at kigge på, hvilke valg mennesker træffer i en lignende situation. En erfaren spiller vil kunne genkende en situation ud fra begrænset information, og det skal den lige lære at genkende først. Den rammer rigtigt ca. 50 pct. af gangene – og er det godt? Det er godt nok til at vores selvlærte system kan vinde over Blizzards indbyggede bot, og man skal også huske, at mennesker vælger forskelligt. Selv to gode spillere ville træffe forskellige strategiske valg,« forklarer Niels Justesen.

Invitation til Kulturnatten

Folk, der er fans af machine learning, StarCraft eller er generelt nysgerrige, kan prøve at spille mod botten, når IT Universitetet sammen med mange andre organisationer afholder Kulturnat i aften (fredag, 13. oktober).

»Hvis man vil komme og se, hvor langt de selvlærende algoritmer er indenfor StarCraft, så tror jeg, man vil synes, det er interessant,« siger Niels Justesen, der vil gemme gæsternes spildata til statistik.

Store spillere på markedet

Det er ikke tilfældigt, at det netop er StarCraft, der er blevet valgt til projektet. Det er et komplekst spil, der egner sig godt til, hvad maskiner skal kunne overveje - og der er allerede konkurrence på området.

Facebooks StarCraft-AI blev nummer 6 i en konkurrence med i alt 28 deltagere, og det resultat er rigtigt flot, når man tænker på, at det første gang, de deltager, påpeger Niels Justesen.

DeepMind er for tiden i gang med at lære StarCraft 2, hvor Google og Blizzard sammen arbejder på at forbedre algoritmerne.

Selv et af Elon Musks selskaber har meldt sig på banen, da det lykkedes deres AI at besejre nogle af de bedste spillere i Dota 2, hvilket han markerede med følgende tweet:

I den forbindelse skal det dog understreges, at 1-mod-1 i Dota 2 stadig er langt mindre kompliceret end StarCraft.

StarCraft er det moderne skak

StarCraft er et militært science fiction *real time strategy game* fra 1998 Foto: Blizzard Entertainment

»Kunstig intelligens i spil har altid været en god måde at måle algoritmer. I starten valgte forskere skak, og så testede man algoritmer på det, hvilket gjorde det muligt at sammenligne forskellige algoritmer,« siger Niels Justesen.

Efter skak hoppede programmører videre til det mere komplekse asiatiske brætspil Go – og efter AlphaGo havde slået verdensmesteren med et sensationelt træk, bevægede interessen sig videre til StarCraft.

»Det AlphaGo gjorde var, at den først lærte fra mennesker, og så bagefter spillede den mod sig selv mange millioner gange. Den opdagede, at der var nogle træk, som mennesker sjældent lavede, der var bedre, end vi åbenbart selv troede. Det er noget, vi godt vil bruge i StarCraft også, men der er vi ikke nået til,« forklarer Niels Justesen.

Da AlpheGo-algoritmen foreslog det omtalte træk var alle sikre på, at det var en fejl i algoritmen, men det viste sig på lang sigt at være en rigtig god beslutning. Indtil videre forsøger StarCraft-algoritmen ”kun” at gengive mennesker – og ikke at opfinde nye strategier.

Se Niels Justesens AI spille mod Blizzards indbyggede herunder:

Tips og korrekturforslag til denne historie sendes til tip@version2.dk
Følg forløbet
Kommentarer (0)
Log ind eller Opret konto for at kommentere
Pressemeddelelser

Silicom i Søborg har fået stærk vind i sejlene…

Silicom Denmark arbejder med cutting-edge teknologier og er helt fremme hvad angår FPGA teknologien, som har eksisteret i over 20 år.
22. sep 2017

Conference: How AI and Machine Learning can accelerate your business growth

Can Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning bring actual value to your business? Will it supercharge growth? How do other businesses leverage AI and Machine Learning?
13. sep 2017

Affecto has the solution and the tools you need

According to GDPR, you are required to be in control of all of your personally identifiable and sensitive data. There are only a few software tools on the market to support this requirement today.
13. sep 2017