Google DeepMind har visat sig ganska effektivt för att bemästra olika spel genom åren. Det är officiellt den bästa spelaren av Gå i världen efter att ha slagit den sittande mänskliga världsmästaren och har sedan dess vänt sin bildliga hand till Starcraft 2, samtidigt som de visar sig vara skickliga på att gissa när patienter kommer att dö. Det är verkligen en jack of all trades.
Problemet är att DeepMind i hög grad är en ensamvarg. Den fungerar ensam och vet inte nödvändigtvis hur man spelar trevligt med människor – eller faktiskt andra AI:er. Du kanske inte anser att det bästa botemedlet för detta är att beväpna DeepMind, men den goda nyheten är att vapnen och slagfältet är rent virtuella: AI:n har lärt sig hur man spelar Quake IIIs Capture the Flag-flerspelarläget och har, förutsägbart, kommit till en punkt där det kan lära människor en sak eller två.
För de som inte är bekanta med Capture the Flag, som ”Pin the Tail on the Donkey”, lämnar namnet egentligen lite åt fantasin. Två beväpnade lag har båda en flagga och måste ta tillbaka sina motståndare till sin bas för att få en poäng. Om de skjuts på vägen återförs flaggan till basen.
LÄS NÄSTA: DeepMind använder Street View för att lära sin AI att navigera i städer
Du är förmodligen i farten nu. Ge dig en gamepad, och du skulle göra en ordentlig knytnäve av det – men det är lite mer av en kamp för artificiell intelligens, som inte bara måste lära sig reglerna och taktiken, utan även grunderna i spelet – flytta runt, byta vapen, skjuta och till och med lära sig se hur en fiende ser ut. Den lär sig allt detta på plats genom att experimentera, vilket innebär att du sannolikt skulle gå igenom flera hundra tusen noll-noll-dragningar innan någon kommer på hur man gör en poäng. Det är inte en överdrift: det tog DeepMind nästan en halv miljon, fem minuters matcher på slumpmässigt genererade kartor för att få fart.
När den väl var där visade den sig dock oerhört formidabel. DeepMinds AI-agenter tog upp grunderna men lärde sig också mänskliga strategier, som att bevaka sin egen flagga, campa vid motståndarens bas och slå sig samman för att säkerställa att de överträffade fiender som korsade deras vägar.
Denna taktik fungerade. Forskarna höll en miniturnering i arbetets ganska tunna namn, där de blandade 40 mänskliga hjälpare med DeepMind i en kombination av rent mänskliga team, lag som bara är AI och en blandning av båda. Den bästa kombinationen var det enda laget som lyckades vinna med 74 % vinstsannolikhet. Mellanmänniskor hade en sannolikhet på 43 %, medan starka mänskliga spelare bara klarade 52 %.
LÄS NÄSTA: 10 saker du behöver veta om framtiden för AI
Med andra ord, inte bara kan DeepMinds AI vara bättre än människor, den vet också hur man samarbetar med andra. Åh.
Det finns dock en ganska viktig varning: att 74 % vinstsannolikhet är för 2v2-matcher. När team om fyra introducerades sjönk DeepMinds effektivitet till 65 %. Det är fortfarande mer effektivt än människorna, men det tyder på att vissa av lektionerna inte verkar skala upp till större team.
Att bokstavligen slå mänskligheten i sitt eget spel är förstås en bieffekt, snarare än avsikten med forskningen. Att lära AI att samarbeta är ett ädelt mål, och om det finns en sak som den kan lära av människor som art historiskt sett är det att vi definitivt är mer än summan av våra delar.
