ข้อได้เปรียบที่ไม่เป็นธรรม: อย่าคาดหวังว่าไอจะเล่นเหมือนมนุษย์

การหาประโยชน์เมื่อไม่นานมานี้ของ DeepMind ในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถเอาชนะผู้เล่นระดับโลกที่ StarCraft II ทำให้เกิดความปั่นป่วนมากมาย ในขณะที่ DeepMind เรียกมันว่าเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญส่วนคนอื่นแย้งว่ามันเป็นการโกงไม่เป็นธรรมและเหนือมนุษย์

แต่สิ่งที่การถกเถียงทั้งหมดบ่งชี้ว่าบางทีเราจำเป็นต้องเปลี่ยนบริบทที่เราพูดคุยและประเมินความสามารถของ AI และหยุดเปรียบเทียบการเล่นเกมกับของเราเอง

AlphaStar ซึ่งเป็นบอทเล่นสตาร์คราฟต์ของ DeepMind ใช้การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งซึ่งเป็นฟิลด์ยอดนิยมของ AI ซึ่งโปรแกรมเมอร์พัฒนาพฤติกรรมของแบบจำลอง AI ของพวกเขาโดยให้ตัวอย่างที่บ้าจำนวนมากแก่พวกเขา AlphaStar ได้รับการฝึกฝนครั้งแรกในฐานข้อมูลขนาดใหญ่ของข้อมูลเกมมนุษย์ที่ออกโดย Blizzard โดยเล่นหลายล้านเกมเพื่อทดสอบและเรียนรู้กฎของสตาร์คราฟต์ จากนั้นมันจะรับมือกับมนุษย์กวาดผู้เล่นมือสมัครเล่นของ DeepMind ก่อนที่จะต่อสู้กับแชมป์โลก

เมื่อ AlphaStar เอาชนะ TLO และ MaNa ซึ่งเป็นผู้เล่นที่ดีที่สุดของโลกสองคนมีเหตุผลที่เชื่อได้ว่าอุตสาหกรรมปัญญาประดิษฐ์ได้ผ่านพ้นช่วงเวลาสำคัญไปแล้ว ในบล็อกโพสต์ DeepMind เรียกว่า AlphaStar "ก้าวไปข้างหน้าในภารกิจของเราในการสร้างระบบอัจฉริยะที่วันหนึ่งจะช่วยให้เราปลดล็อกโซลูชั่นใหม่ ๆ สำหรับปัญหาทางวิทยาศาสตร์ที่สำคัญที่สุดและพื้นฐานที่สุดของโลก"

แต่แล้วการวิจารณ์ก็มาถึง

ข้อได้เปรียบที่ไม่เป็นธรรม

นักวิจารณ์อ้างว่า AlphaStar มีคุณสมบัติหลายอย่างที่ทำให้คู่ต่อสู้ไม่ยุติธรรมกับมนุษย์

ก่อนอื่นอัลฟ่าร์สตาร์จรวดเร็ว วิศวกร DeepMind กล่าวว่าพวกเขาพิการ AlphaStar เพื่อป้องกันไม่ให้ดำเนินการมากกว่าที่มนุษย์จะทำได้ แต่ผู้เล่นมนุษย์ทำการคลิกสแปมจำนวนมากหรือการกระทำที่หุนหันพลันแล่นที่ไม่มีคุณค่าหรือคิดอยู่ข้างหลังพวกเขา

ตัวอย่างเช่นเมื่อผู้เล่นต้องการสั่งให้หน่วยของพวกเขาย้ายไปยังที่ตั้งหรือโจมตีศัตรูพวกเขามักจะคลิกซ้ำ ๆ ในตำแหน่งเดิมหรือบนเส้นทางไปยังปลายทางเพราะมันให้ความรู้สึกที่ผิด ๆ ในความเป็นจริงหน่วยดำเนินการคำสั่งล่าสุดเท่านั้นและจะละเว้นคำสั่งก่อนหน้า ในทางตรงกันข้ามอัลฟ่าสตาร์ทุกการเคลื่อนไหวนั้นแม่นยำ

นักวิจารณ์ยืนยันว่าไม่ตรงกันทำให้ AlphaStar micromanage เกมในลักษณะเหนือมนุษย์ ตัวอย่างเช่นในการต่อสู้ครั้งใหญ่ที่มีหลายหน่วยที่เกี่ยวข้อง AlphaStar สามารถให้คำสั่งเป็นรายบุคคลแก่หน่วยแต่ละหน่วยด้วยความเร็วและความแม่นยำซึ่งเป็นไปไม่ได้สำหรับฝ่ายตรงข้ามที่เป็นมนุษย์ ในการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ AlphaStar นั้น Timothy B. Lee ของ ArsTechnica ได้อธิบายถึงบางสถานการณ์ที่ความเร็วและความแม่นยำของ AlphaStar ทำให้ได้เปรียบอย่างไม่เป็นธรรม

นักวิเคราะห์คนอื่น ๆ ชี้ให้เห็นว่า AlphaStar ได้รับข้อมูลมากกว่าผู้เล่นที่เป็นมนุษย์ เวอร์ชันของบอทที่เอาชนะ MaNa และ TLO สามารถเข้าถึงแผนที่ได้ทั้งหมดเมื่อเทียบกับการเห็นพื้นที่สนามรบที่คุ้มค่าเหมือนจอมอนิเตอร์ของผู้เล่นมนุษย์ แต่มันก็ยังถูก จำกัด ด้วย "หมอกแห่งสงคราม" ซึ่งหมายความว่ามันไม่สามารถดึงข้อมูลจากพื้นที่ที่มันไม่มีหน่วยที่ใช้งานอยู่

ยังมีคนอื่นวิจารณ์ข้อ จำกัด ของ AlphaStar: มันสามารถเล่นได้เฉพาะ Protoss หนึ่งในสามเผ่าพันธุ์ใน StarCraft และในหนึ่งในหลาย ๆ แผนที่ของเกม เมื่อได้รับการแข่งขันและแผนที่ใหม่ AlphaStar อาจแพ้ฝ่ายตรงข้ามมนุษย์สมัครเล่นเพราะจากมุมมองของ AI มันจะเหมือนกับการเล่นเกมที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง

การเล่นที่ยุติธรรมคืออะไร

DeepMind ยังไม่ได้เปิดเผยรายละเอียดทางเทคนิค แต่มีบางคนสงสัยว่าแทนที่จะต้องประมวลผลพิกเซลแบบดิบเหมือนอย่างมนุษย์ AlphaStar อาจเข้าถึงข้อมูลเกมดิบผ่าน API (อินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมประยุกต์)

ขอบคุณ! แต่นั่นไม่ได้บอกว่าซอฟต์แวร์เฉพาะที่เอาชนะผู้เชี่ยวชาญได้ใช้พิกเซลหรือสิ่ง APi ที่มีการจัดเตรียมไว้ล่วงหน้าซึ่งทั้งสองมีให้ใช้งาน แต่แตกต่างกันมาก

- Gary Marcus (@GaryMarcus) 31 มกราคม 2019

Timothy B. Lee ของ Ars 'มาถึงบทสรุปนี้: "วิธีที่ดีที่สุดในการยกระดับสนามเด็กเล่นคือการทำให้ AlphaStar ใช้อินเทอร์เฟซผู้ใช้เหมือนกับผู้เล่นที่เป็นมนุษย์" ซึ่งหมายความว่าเช่นผู้เล่นที่จ้องมองหน้าจอคอมพิวเตอร์ AI จะเข้าถึงกราฟิกของเกมเท่านั้นและต้องจำลองการกดแป้นพิมพ์การคลิกเมาส์และเลื่อนแทนการโต้ตอบกับเกมผ่านการเรียก API

นี่จะเป็นประเด็นที่ยุติธรรมถ้าเราคาดหวังว่า AI จะเลียนแบบสมองมนุษย์และความรู้สึกอย่างแน่นอน แต่การเรียนรู้อย่างลึกล้ำและโครงข่ายประสาทเทียมซึ่งยังคงเป็นจุดกำเนิดของ AI นั้นมีข้อ จำกัด ที่แตกต่างกันซึ่งทำให้พวกมันไม่สามารถทำหน้าที่ของมนุษย์ขั้นพื้นฐานที่สุดได้

การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งนั้นเป็น AI ที่แคบซึ่งหมายความว่าเก่งในการปฏิบัติงานเฉพาะอย่างเช่นการติดฉลากรูปภาพหรือการจดจำคำพูด แต่มันก็แย่มากในการทำให้งานทั่วไปหรือถ่ายโอนความรู้ไปยังโดเมนอื่น ยิ่งคุณขยายขอบเขตของปัญหามากเท่าไหร่ความสามารถของ AI ก็ยิ่ง จำกัด และยิ่งจำเป็นต้องฝึกฝน นั่นเป็นเหตุผลที่ AlphaStar จะไม่สามารถเล่นเกม RTS อีกเกมหนึ่งเช่น Warcraft 3 หรือ Company of Heroes

นอกจากนี้ยังใช้เวลากว่า 200 ปีของเกม AlphaStar เพื่อฝึกฝน Protoss ให้อยู่ในระดับเดียว อาจต้องใช้เวลามากพอที่จะเรียนรู้ที่จะเล่น Terran หรือ Zerg อีกสองเผ่าพันธุ์ของ StarCraft ในทางตรงกันข้ามผู้เล่นมนุษย์สามารถส่งผ่านความรู้ที่ได้จากเกมหนึ่งไปสู่เกมใหม่อย่างรวดเร็ว

เรายังห่างไกลจากทศวรรษที่ผ่านมา (อย่างน้อย) จาก AI ทั่วไปประเภทที่สามารถจับคู่ความสามารถทางปัญญาของมนุษย์ นักวิทยาศาสตร์บางคนเชื่อว่าเราจะไม่ประสบความสำเร็จในการจำลองสมองมนุษย์

แต่ AI ที่แคบนั้นดีในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากในอัตราที่รวดเร็วมาก นั่นเป็นสาเหตุที่ AlphaStar สามารถจัดการแผนที่ทั้งหมดของสตาร์คราฟต์ได้ในเวลาเดียวกัน ผู้ออกแบบสตาร์คราฟต์สามารถปรับเปลี่ยนเกมเพื่อให้ผู้เล่นได้เห็นแผนที่ของเกมอย่างเต็มที่ แต่นั่นอาจทำให้ผู้เล่นสับสนมากกว่าที่จะช่วยพวกเขา มนุษย์สามารถเข้าถึงข้อมูลเกมดิบได้เช่นกัน แต่นั่นก็ไม่ช่วยเช่นกัน

มนุษย์ช้าในการประมวลผลข้อมูล แต่มีสามัญสำนึกและความสามารถในการคิดเชิงนามธรรมที่ช่วยให้พวกเขาในการวางแผนและตัดสินใจโดยไม่ต้องใช้ข้อมูลที่สมบูรณ์ นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมพวกเขาจึงต้องการมุมมองที่ จำกัด ของแผนที่และให้ความสนใจกับส่วนหนึ่งของสนามรบ ในเวลาเดียวกันพวกเขามีความรู้สึกว่าเกิดอะไรขึ้นในส่วนอื่น ๆ ของเกมและสามารถพัฒนาแผนเกมทั่วไป

การโกง AlphaStar คืออะไร?

จากความแตกต่างระหว่าง AI และสมองมนุษย์มันยุติธรรมที่จะกล่าวว่านักวิจารณ์มีสิทธิ์ในการประเมินของพวกเขา DeepMind ได้ทำการแข่งขันเพื่อสนับสนุน AlphaStar โดย จำกัด ให้อยู่ในแผนที่เดียวและหนึ่งเผ่าพันธุ์ แต่การอภิปรายเกี่ยวกับอัลฟ่าสตาร์สามารถนำเราไปสู่ข้อสรุปที่สำคัญมาก

ก่อนอื่นประเด็นหลักของเกมไม่ควรตรวจสอบว่า AI สามารถคลิกและเลื่อนเหมือนมนุษย์ได้หรือไม่ แต่เราควรมุ่งเน้นไปที่การทำงานของ AI ในเกมที่ให้ข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์และต้องการการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ ในเรื่องนี้ AlphaStar ทำได้ค่อนข้างดี

• อะไรจะทำให้คุณเชื่อถือผู้ช่วย AI ใบหน้าเป็นอย่างไร อะไรจะทำให้คุณเชื่อถือผู้ช่วย AI ใบหน้าเป็นอย่างไร
• ปีการพิจารณาด้านจริยธรรมของอุตสาหกรรม AI ปีการพิจารณาตามหลักจริยธรรมของอุตสาหกรรม AI
• AI นี้มีประสิทธิภาพเกินกว่าที่จะเผยแพร่ต่อสาธารณะ AI นี้มีประสิทธิภาพเกินกว่าที่จะเผยแพร่สู่สาธารณะ

ประการที่สองสตาร์คราฟต์อาจไม่ใช่สถานที่ที่ดีที่สุดในการทดสอบความสามารถในการวางแผนและการวางแผนของ AI ดังที่นักวิเคราะห์คนหนึ่งชี้ให้เห็น "StarCraft II เป็นเกมที่สามารถทำลายได้ด้วยความสมบูรณ์แบบทางกลไก" นั่นหมายความว่า AI สามารถชดเชยทักษะการวางแผนที่ไม่ดีด้วยความเร็วเหนือมนุษย์และความแม่นยำในการผ่าตัด

ในที่สุด AI และความฉลาดของมนุษย์นั้นแตกต่างกันมากจนอาจเป็นไปไม่ได้ที่จะสร้างสนามเด็กเล่นระดับระหว่างคนทั้งสอง การเปลี่ยนแปลงกฎเล็กน้อยที่สุดจะทำให้เกมเอียงไปข้างหนึ่งหรืออีกด้านหนึ่งอย่างรวดเร็วซึ่งจะทำให้การแข่งขันไม่เป็นธรรม

เราควรมองหาสภาพแวดล้อมและการตั้งค่าที่เราสามารถปลดปล่อยและทดสอบ AI ให้เต็มศักยภาพแทนที่จะชะลอตัวด้วยข้อ จำกัด ของมนุษย์ มนุษย์และ AI จะทำอะไรได้บ้างเมื่อพวกเขาร่วมมือกันแทนที่จะแข่งขัน