ميزة غير عادلة: لا تتوقع أن تلعب منظمة العفو الدولية مثل الإنسان

تسببت عمليات DeepMind الأخيرة في تطوير الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تهزم اللاعبين العالميين في StarCraft II في إثارة الكثير من الضجة. في حين وصفها DeepMind بأنها تقدم كبير ، جادل آخرون أنه كان غشًا وغير عادل وخارق عن الإنسانية.

لكن ما يشير إليه النقاش برمته هو أننا ربما نحتاج إلى تغيير السياق الذي نناقش فيه وتقييم إمكانيات الذكاء الاصطناعي - ونتوقف عن مقارنة طريقة لعبها بأسلوبنا الخاص.

يستخدم AlphaStar ، روبوت لعب StarCraft في DeepMind ، التعلم العميق ، وهو حقل شائع من الذكاء الاصطناعى حيث يطور المبرمجون سلوك نماذج الذكاء الاصطناعى الخاصة بهم من خلال إعطائهم عددًا مجنونًا من الأمثلة. تم تدريب AlphaStar أولاً على قاعدة بيانات كبيرة من بيانات اللعبة البشرية الصادرة عن Blizzard ، حيث لعبت ملايين الألعاب ضد نفسها لتعلم قواعد StarCraft وإتقانها. ثم تم حشرها ضد البشر ، حيث تجتاح لاعبي DeepMind للهواة قبل الدخول في منافسات الأبطال العالمية.

عندما تغلب AlphaStar على TLO و MaNa ، وهما من أفضل اللاعبين في العالم ، كان هناك سبب للاعتقاد بأن صناعة الذكاء الاصطناعي قد حققت علامة فارقة. في أحد التدوينات ، أطلق DeepMind على AlphaStar "خطوة إلى الأمام في مهمتنا لإنشاء أنظمة ذكية ستساعدنا ذات يوم في إطلاق حلول جديدة لبعض أهم المشكلات العلمية الأساسية في العالم".

ولكن بعد ذلك جاءت الانتقادات.

ميزة غير عادلة

يزعم النقاد أن AlphaStar له العديد من الخصائص التي تجعله خصمًا غير عادل ضد البشر.

أولا ، AlphaStar اشتعلت فيه النيران بسرعة. يقول مهندسو DeepMind إنهم عوقوا AlphaStar لمنعه من القيام بأفعال أكثر مما يستطيع الإنسان إنجازه. لكن اللاعبين البشر يقومون بالكثير من النقر على البريد العشوائي ، أو الإجراءات المتهورة التي ليس لها قيمة أو تفكير وراءهم.

على سبيل المثال ، عندما يريد اللاعبون أن يأمروا وحداتهم بالانتقال إلى موقع ما أو مهاجمة عدو ، فغالبًا ما ينقرون بشكل متكرر على نفس الموقع أو على مسار نحو الوجهة ، لأنه يعطي شعورًا خاطئًا بأن النقر سيسرع من هذا الإجراء. في الواقع ، تقوم الوحدات بتنفيذ الأمر الأخير فقط وستتجاهل الأوامر السابقة. في المقابل ، كل خطوة AlphaStar دقيقة.

يجادل النقاد بأن عدم التطابق يتيح لشركة AlphaStar إدارة اللعبة بطريقة خارقة. على سبيل المثال ، في معركة كبيرة تشارك فيها العديد من الوحدات ، يمكن لـ AlphaStar إعطاء أوامر فردية لكل وحدة من وحداتها بالسرعة والدقة التي ستكون مستحيلة لخصومها من البشر. في تحليل لأداء AlphaStar ، وصف تيموثي بي لي من ArsTechnica بعض السيناريوهات التي ستمنحها سرعة ودقة AlphaStar ميزة غير عادلة.

أشار محللون آخرون إلى أن AlphaStar يتلقى معلومات أكثر من اللاعبين البشر. كان لإصدار الروبوت الذي تغلب على "مانا" و "TLO" إمكانية الوصول إلى الخريطة بأكملها ، بدلاً من رؤية مساحة ساحة المعركة مثل اللاعب البشري. لكن كان لا يزال محدودا بسبب "ضباب الحرب" ، مما يعني أنه لم يستطع استخراج المعلومات من المناطق التي لم يكن فيها وحدات نشطة.

مع ذلك انتقد آخرون حدود AlphaStar: يمكن أن تلعب فقط كبروتوس ، أحد السباقات الثلاثة في ستار كرافت ، وفي واحدة فقط من خرائط اللعبة العديدة. بالنظر إلى سباق وخريطة جديدة ، من المحتمل أن تخسر AlphaStar خصوم الهواة من البشر لأنه ، من منظور الذكاء الاصطناعي ، سيكون الأمر أشبه بلعب لعبة مختلفة تمامًا.

ما هي اللعب النظيف؟

لا يزال DeepMind لم يفصح عن التفاصيل الفنية ، لكن يشك البعض في أنه بدلاً من الاضطرار إلى معالجة البيكسلات الخام كما يفعل البشر ، ربما يكون لدى AlphaStar الوصول إلى بيانات اللعبة الخام من خلال واجهات برمجة التطبيقات (واجهات برمجة التطبيقات).

شكر! ولكن هذا لا يقول ما إذا كان البرنامج المعين الذي فاز ضد الخبراء يستخدم وحدات البكسل أو عناصر APi التي تم إعدادها مسبقًا ، وكلاهما متاح ولكنهما مختلفان جدًا

- غاري ماركوس (GaryMarcus) 31 يناير 2019

توصل تيموثي ب. لي من آرس إلى هذا الاستنتاج: "إن أفضل طريقة لتسوية الملعب هي جعل AlphaStar يستخدم نفس واجهة المستخدم تمامًا مثل اللاعبين البشر". هذا يعني أنه ، مثل اللاعب البشري الذي يحدق في شاشة الكمبيوتر ، لن يتمكن AI من الوصول إلا إلى رسومات اللعبة ويجب أن يحاكي ضغطات المفاتيح ونقرات الماوس والتمرير بدلاً من التفاعل مع اللعبة من خلال مكالمات API.

ستكون هذه نقطة عادلة إذا توقعنا أن يقوم الذكاء الاصطناعي بتكرار الدماغ البشري والحواس تمامًا. لكن التعلم العميق والشبكات العصبية ، التي لا تزال تمثل أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي ، لها حدود واضحة تمنعها من استنساخ بعض الوظائف الإنسانية الأساسية.

التعلم العميق ضيق AI ، مما يعني أنه من الجيد جدًا القيام بمهام محددة مثل تسمية الصور أو التعرف على الكلام ، لكنه سيئ في تعميم المهام أو نقل معرفتها إلى مجالات أخرى. كلما وسعت نطاق المشكلة ، كلما أصبحت قدرة الذكاء الاصطناعي محدودة ومزيد من التدريب الذي تحتاجه. لهذا السبب لن يتمكن AlphaStar من لعب لعبة RTS أخرى ، مثل Warcraft 3 أو Company of Heroes.

استغرق الأمر أيضًا ألعاب AlphaStar التي تبلغ 200 عامًا لإتقان Protoss على مستوى واحد. من المحتمل أن يتطلب الأمر أن تتعلم لعب Terran أو Zerg ، السباقين الأخريين من StarCraft. في المقابل ، يمكن للاعب البشري أن يستوعب بسرعة المعرفة التي اكتسبها من لعبة واحدة إلى لعبة جديدة.

لا يزال أمامنا عقود (على الأقل) من الذكاء الاصطناعي العام ، وهو النوع الذي يمكن أن يطابق القدرات المعرفية للبشر. يعتقد بعض العلماء أننا لن ننجح أبدًا في إعادة إنتاج الدماغ البشري.

لكن الذكاء الاصطناعي الضيق جيد جدًا في معالجة كميات كبيرة من المعلومات بمعدلات سريعة جدًا. لهذا السبب ، يمكن لـ AlphaStar التعامل مع خريطة StarCraft بالكامل في نفس الوقت. كان بإمكان مصممي StarCraft تعديل اللعبة لتزويد اللاعبين برؤية كاملة لخريطة اللعبة ، لكن هذا قد يربك اللاعبين بدلاً من مساعدتهم. يمكن أيضًا منح البشر إمكانية الوصول إلى بيانات اللعبة الخام ، لكن ذلك أيضًا لن يكون مفيدًا.

يكون البشر بطيئين في معالجة البيانات ولكن لديهم قدرات جيدة للتفكير التجريدي وتمكنهم من التخطيط واتخاذ القرارات دون معلومات كاملة. لهذا السبب يفضلون الحصول على رؤية محدودة للخريطة والتركيز على جزء واحد من ساحة المعركة ؛ في الوقت نفسه ، لديهم شعور بما يجري في أجزاء أخرى من اللعبة ويمكنهم وضع خطة عامة للعبة.

هو الغش AlphaStar؟

بالنظر إلى الاختلافات بين الذكاء الاصطناعي والدماغ البشري ، من الإنصاف القول إن النقاد كانوا على صواب في تقييمهم: قام DeepMind بتزوير المنافسة لصالح AlphaStar عن طريق قصره على خريطة واحدة وسباق واحد. لكن النقاش الدائر حول AlphaStar قد يؤدي بنا إلى بعض الاستنتاجات المهمة للغاية.

أولاً ، لا ينبغي أن تكون النقطة الرئيسية في اللعبة هي التحقق مما إذا كان بإمكان الذكاء الاصطناعي النقر والتمرير مثل الإنسان. بدلاً من ذلك ، يجب أن نركز على كيفية أداء الذكاء الاصطناعي في لعبة توفر معلومات ناقصة وتتطلب اتخاذ قرار في الوقت الفعلي. في هذا الصدد ، قام AlphaStar بعمل جيد جدًا.

• ما الذي يجعلك تثق بمساعد الذكاء الاصطناعى؟ ماذا عن الوجه؟ ما الذي يجعلك تثق بمساعد الذكاء الاصطناعى؟ ماذا عن الوجه؟
• عام صناعة الذكاء الاصطناعى للحساب الأخلاقي عام صناعة الذكاء الاصطناعى للحساب الأخلاقي
• هذا الذكاء الاصطناعى قوي للغاية لإصداره للجمهور هذا الذكاء الاصطناعى قوي جدا للإفراج عن الجمهور

ثانيًا ، قد لا تكون StarCraft هي أفضل مكان لاختبار قدرات التخطيط والتخطيط لمنظمة العفو الدولية. كما أشار أحد المحللين ، "StarCraft II هي لعبة يمكن كسرها عن طريق الكمال الميكانيكي." هذا يعني أن الذكاء الاصطناعى يمكن أن يعوض عن مهاراته الإستراتيجية السيئة بسرعته الفائقة ودقته الجراحية.

أخيرًا ، الذكاء الاصطناعي والذكاء البشري مختلفان إلى درجة أنه من المحتمل أن يكون من المستحيل إنشاء ملعب متكافئ بينهما. أصغر التغييرات في القواعد سرعان ما تميل اللعبة لصالح جانب أو آخر إلى درجة تجعل المنافسة غير عادلة.

يجب أن نبحث عن البيئات والإعدادات التي يمكننا من خلالها إطلاق العنان واختبار الذكاء الاصطناعي إلى أقصى إمكاناته بدلاً من إبطائه بقيود بشرية مصطنعة. ما الذي يمكن أن يحققه البشر ومنظمة العفو الدولية عندما يتعاونون بدلاً من التنافس؟