Google DeepMind wraca do gier. 15 lat badań, nowe partnerstwa

Znajomy programista zapytał mnie wczoraj, czy pamiętam AlphaGo. Pamiętam. 2016 rok, Lee Sedol przegrywa z AI w Go - grze, która miała być zbyt skomplikowana dla maszyn przez kolejne dziesięciolecia. Dziś Google DeepMind ogłasza, że wraca do korzeni. Nie po to, żeby znów bić rekordy w grach - po to, żeby budować nowe doświadczenia razem z deweloperami.

To nie nostalgiczna wycieczka. To strategia, która ma sens - jeśli rozumiesz, dlaczego gry były zawsze laboratorium AI.

Dlaczego gry są idealnym poligonem dla AI?

Google DeepMind powstało w 2010 roku. Pierwszy przełom? Deep Q-Network (DQN) - sieć neuronowa, która nauczyła się grać w 49 gier Atari bezpośrednio z pikseli. Bez instrukcji. Bez specjalnego kodu dla każdej gry. Pong, Breakout, Space Invaders - wszystko z jednym algorytmem.

Artykuł w Nature z 2015 roku o DQN to moment, w którym deep reinforcement learning przestało być teorią, a stało się narzędziem.

Od prostych gier Atari do złożonych sieci neuronowych - 15 lat ewolucji AI w grach

Potem było tylko lepiej. AlphaGo pokonało Lee Sedola w 2016. AlphaGo Zero poszło dalej - nauczyło się grać w Go bez żadnych ludzkich danych, tylko przez grę ze sobą. AlphaZero rozszerzyło to na szachy i shogi. MuZero nauczyło się grać bez znajomości zasad. AlphaStar osiągnęło poziom Grandmaster w StarCraft II - grze z czasem rzeczywistym i niepełną informacją.

Każdy z tych systemów nie tylko wygrywał. Zmieniał sposób, w jaki ludzie grają. Słynne Move 37 AlphaGo - zagranie tak nieoczekiwane, że komentatorzy myśleli, że to błąd. Okazało się genialnym posunięciem, które obaliło wieki strategii w Go. AlphaZero podobnie - otworzyło nowe linie gry w szachach.

Od gier do białek

Prawdziwa wartość tych badań nie była w grach. AlphaFold - system, który pomógł rozwiązać 50-letnie wyzwanie przewidywania struktury białek - wyrósł z tej samej filozofii. Gry były treningiem. Białka były celem.

Demis Hassabis, współzałożyciel Google DeepMind, sam był deweloperem gier. Wielu ludzi w zespole ma doświadczenie w game devu. Nie przypadkiem - gry to kontrolowane środowiska z jasnymi celami, wystarczająco złożone, żeby testować inteligencję.

Co zmienia się teraz? Partnerstwa zamiast samodzielnych eksperymentów

Google DeepMind ogłasza nową strategię: współpraca z deweloperami gier. Nie chodzi już o to, żeby AI grało lepiej od ludzi. Chodzi o prototypowanie nowych doświadczeń w grach z użyciem AI.

Główne partnerstwo? Fenris Creations - studio stojące za EVE Online. To nie przypadkowy wybór. EVE to masywna gra MMO z ekonomią zarządzaną przez graczy, polityką, wojnami. Idealne środowisko do testowania AI w złożonych, społecznych kontekstach.

EVE Online - nowe pole bitwy dla AI Google DeepMind

Oprócz Fenris, DeepMind współpracuje z Hello Games (twórcy No Man's Sky), Coffee Stain Studios i Foulball Hangover. Każde studio wnosi inne wyzwania - od proceduralnej generacji światów po mechaniki multiplayer.

Co to oznacza dla Ciebie jako gracza?

Nie mówią jeszcze o konkretnych produktach. Kierunek jest jasny: AI jako narzędzie dla deweloperów, nie tylko jako przeciwnik w grze. Może to być generowanie contentu, adaptacyjna trudność, NPC-e reagujące na Twój styl gry, dynamiczne narracje.

Gry to też środowisko, gdzie możesz eksperymentować bez ryzyka. Jeśli AI zrobi coś głupiego w EVE Online, nikt nie straci pieniędzy (no, może wirtualnych). Jeśli zrobi to w systemie medycznym - problem.

Dlaczego to ma znaczenie poza grami?

Gry są poligonem. Lekcje idą dalej. Reinforcement learning z gier zasilało roboty, systemy rekomendacji, optymalizację procesów. AlphaFold to najlepszy przykład - techniki z AlphaGo zastosowane do biologii.

Teraz, gdy agenci AI zaczynają działać w realnym świecie, gry znów stają się miejscem, gdzie można bezpiecznie testować ich zachowania. Jak agent radzi sobie z niepewnością? Jak współpracuje z ludźmi? Jak podejmuje decyzje w czasie rzeczywistym?

EVE Online to nie tylko gra - to symulacja społeczności, ekonomii, konfliktów. Jeśli AI nauczy się tam funkcjonować, będzie miało narzędzia do działania w bardziej złożonych środowiskach.

Z gier do rzeczywistości - jak badania AI znajdują zastosowanie poza rozrywką

Gry jako platforma badawcza - co dalej?

Google DeepMind nie mówi, że przestaje robić przełomy w grach. Mówi, że otwiera laboratorium dla deweloperów. Jeśli jesteś twórcą gier i chcesz eksperymentować z AI - masz teraz partnera z 15-letnim doświadczeniem w tym obszarze.

To zmiana modelu. Wcześniej: DeepMind bierze grę, buduje AI, publikuje paper. Teraz: DeepMind współpracuje z deweloperami od początku, prototypuje rozwiązania, które mogą trafić do graczy.

Czy to oznacza, że za rok zobaczymy NPC-e w grach AAA napędzane technologią DeepMind? Może. Równie ważne jest to, że gry znów są miejscem, gdzie AI uczy się rzeczy, których nie da się nauczyć w laboratorium.

Podobnie jak Alibaba buduje platformy dla agentów AI, Google DeepMind buduje ekosystem wokół gier jako środowiska testowego. Różnica? DeepMind ma 15 lat historii i kilka z najbardziej znanych przełomów AI w CV.

Najczęstsze pytania

Czy Google DeepMind będzie tworzyć własne gry?

Nie - DeepMind współpracuje z istniejącymi studiami, nie buduje gier od zera. Partnerstwa z Fenris Creations, Hello Games i innymi mają prototypować nowe mechaniki AI w ich grach, nie tworzyć konkurencyjnych produktów.

Co AlphaGo ma wspólnego z AlphaFold?

AlphaFold użyło technik reinforcement learning i self-play z AlphaGo, żeby przewidywać struktury białek. Gry były treningiem dla algorytmów, które potem rozwiązały problemy w biologii. To pokazuje, jak badania w grach przekładają się na realne zastosowania.

Czy EVE Online będzie miało AI graczy?

DeepMind nie ujawnia szczegółów implementacji. Partnerstwo z Fenris Creations ma prototypować nowe doświadczenia w EVE Universe, ale nie wiadomo, czy będą to AI-kontrolowani gracze, nowe mechaniki ekonomiczne, czy coś innego.

Dlaczego gry są lepsze od symulacji do testowania AI?

Gry mają jasne cele, ale są wystarczająco złożone, żeby wymagać strategii, adaptacji i uczenia się. EVE Online ma prawdziwą ekonomię i społeczność - to środowisko bliższe rzeczywistości niż sterylna symulacja, ale bezpieczniejsze niż testy w realnym świecie.

Na podstawie: Google DeepMind Blog