Como o Aprendizado de Máquina e a IA estão mudando o eSports e o próprio conhecimento

GW Salicki Blocked Unblock Seguir Seguindo 10 de janeiro Foto: OpenAI

A multidão na Key Arena estava rugindo como uma das maiores estrelas do eSports , Danil “Dendi” Ishutin, subiu ao palco. Sua então equipe, Natus Vincere – afetuosamente conhecida como Na'Vi – não se classificou para o The International 7, ou o maior torneio Dota de 2017. Apesar do resultado decepcionante nas eliminatórias, Dendi mais uma vez se viu no palco principal do Internacional, onde havia competido em uma inédita de três grandes finais consecutivas, ganhando um título em 2011. Todo mundo estava torcendo por Dendi no que logo teríamos Descobrir para ser um showmatch entre ele e seu adversário a ser anunciado, provavelmente outro jogador lendário. Quando ele entrou, ele abaixou o capuz e explicou com sua costumeira alegria que estava pronto para o desafio.

Dendi tem esse senso absoluto de poder estelar, um carisma inefável e infatigável que vai agradar a todos, mesmo que eles não tenham ideia do que “aquele estranho jogo de computador que você toca o tempo todo” é, de acordo com um amigo. Esse carisma também é acompanhado por alguma habilidade incrível em um jogo realmente desafiador. Dota é notório por levar anos para aprender o básico de. Em quase cinco mil horas, estou apenas começando a entender por mim mesmo. É por essa razão particular que o que aconteceu depois foi tão incrível.

Quando Alex "Machine" Richardson, co-anfitrião do The International e Dendi e a multidão, ele anunciou que seu oponente estava pronto. A multidão, no entanto, não estava. Veio uma equipe completa, vestida com camisas estampadas na Segurança . No centro, eles rodaram com eles uma torre de desktop. Depois que eles ligaram a torre, eles conectaram um pen drive. Jogo, jogo, jogo. O showmatch estava pronto.

Dendi no Showmatch do The International 2017 (Cortesia do vídeo do showmatch do OpenAI )

Este jogo de Dota foi apenas um contra um, um concurso de pura habilidade. Dendi, tradicionalmente um armador de alta habilidade da linha do meio –– frequentemente a pista de “habilidade mais pura” dos três em Dota –– foi comparado a uma inteligência artificial prototípica, o OpenAI. Uma empresa co-fundada por Elon Musk, que mais tarde deixou, mas ainda apóia, a OpenAI se descreve como “uma empresa de pesquisa de IA sem fins lucrativos, descobrindo e promulgando o caminho para
inteligência geral artificial. ”
A empresa começou a treinar robôs no Dota 2, claramente procurando superar o projeto AlphaGo do Google DeepMind. E supera isso.

Depois de uma derrota muito disputada, Dendi entrou no segundo jogo tentando superar o bot do AI – em última análise, achando que era melhor que ele. "Ok, eu desisto", disse ele, admitindo a partida antes mesmo de terminar. Para mim, sentado em Key Arena, me dei conta de que Dota agora seria jogado de forma diferente. AI, especificamente o trabalho do OpenAI naquele momento, seria uma ferramenta para melhoria. Poderia fazer coisas que os humanos simplesmente não poderiam fazer, pelo menos não a qualquer ritmo razoável de progresso.

Digite: OpenAI

O bot havia treinado meticulosamente ao longo de milhares e milhares de jogos de Dota, a princípio apenas tentando dominar a mecânica do jogo, mas acabou dominando mecânicas que até mesmo os veteranos do jogo estavam apenas começando a arranhar a superfície. Esses bots treinaram com eles mesmos a uma taxa de 180 anos de jogabilidade por dia. O jogador médio Dota, altamente qualificado, para se manter competitivo, consegue de seis a doze jogos por dia, permitindo a necessidade de dormir. A OpenAI possuía um regime de prática superior, permitindo que excedesse em muito o que os humanos poderiam esperar fazer.

E ultrapassou os humanos que continuou a fazer – como em agosto de 2018, quando o OpenAI Five, um conjunto completo de robôs de cinco homens, da Dota, enfrentou um conjunto de humanos altamente qualificados. No início de junho, a equipe lançou um vídeo de prova de conceito, ganhando aplausos de Bill Gates . Os bots em agosto ganharam, com um membro da equipe humana, um analista de alto nível chamado William “Blitz” Lee explicando: “O aspecto do trabalho em equipe do bot foi simplesmente esmagador. Parece que há cinco jogadores desinteressados que conhecem uma boa estratégia geral. ”Esses robôs mudaram fundamentalmente a maneira como Dota era entendido. Não havia como voltar atrás: Dota agora seria jogado em termos diferentes.

Os bots da equipe OpenAI fizeram movimentos que deixaram os jogadores mais convencionais e altamente qualificados da Dota – inclusive eu – totalmente desconcertados. Deixar cair uma sentinela para atrair aggro da torre, para que você não tomasse nenhum golpe enquanto forçava um objetivo no mapa? Próximo nível de jogo. Fiquei espantado com a quantidade de habilidade que esses bots mostraram, mas, novamente, eles tinham anos e anos de experiência aleatória com base em insumos para empurrá-los à frente da concorrência. É por essa razão, em particular, que a IA se tornará uma ferramenta analítica tão forte para os profissionais do jogo eSports. Isso mudou o Dota e estou confiante de que ele continuará a mudar a forma como os jogos são jogados.

Foto de Matthew Fournier no Unsplash

A natureza da competição

Se observarmos a diferença entre qualquer atleta de alto nível e um atleta básico, há algumas dimensões: eficiência, estratégia e, no caso de um esporte de equipe, camaradagem de equipe. A eficiência é a peça mais óbvia – grandes remadores olímpicos têm golpes lentos e eficientes que utilizam a quantidade perfeita de força com base em sua forma, enquanto os jogadores da Dota têm uma mentalidade eficiente quando se aproximam do jogo. Eles são um e o mesmo, remando só acontece de ser mais fisicamente desgastante. A estratégia também é algo em que competidores de alto nível entram em qualquer partida, corrida ou jogo: eles têm um plano claramente definido para a vitória. Para os remadores, é quando dirigir no momento preciso para aproveitar uma vantagem. Para os jogadores do Dota, é saber desenhar e executar esse draft perfeitamente para derrotar um adversário. Finalmente, a camaradagem de equipe é a peça menos importante para qualquer esporte, porque é apenas assumido: boas equipes devem estar em boas condições umas com as outras. Os melhores remadores estão em sincronia uns com os outros e tendem a gostar um do outro. O mesmo vale para os jogadores do Dota – como William “Blitz” Lee disse, há um grau de abnegação no jogo que é preciso jogar.

AI ajuda com duas dessas áreas, e talvez possa ajudar com o terceiro no futuro. Mas, por enquanto, serve como um enorme benefício para a eficiência e estratégia dos programadores. A mudança da equipe do OpenAI, que mencionei anteriormente, foi um exemplo de extrema eficiência. E eis que os jogadores de primeira linha começaram a perceber isso. As estratégias dos bots também não eram convencionais, o que inevitavelmente levaria os jogadores a considerar o jogo sob uma luz diferente quando se trata de maneiras viáveis de jogar; isso é especialmente verdade em um jogo repleto de tanta complexidade quanto o Dota.

Como evidência adicional dessa transformação, os vencedores do The International 2017, Team Liquid, fizeram uma parceria com a empresa alemã SAP SE (Sistemas, Aplicativos e Produtos em Processamento de Dados) para criar uma ferramenta de análise de dados para ajudá-los a entender melhor o jogo. Sem surpresa para muitos, Liquid passou a dominar o resto da cena do torneio, ficando em quarto lugar no The International 2018 após uma série de fortes colocações e uma grande vitória. A SAP e a Team Liquid continuaram sua parceria, e será extremamente interessante ver como a equipe se sai na próxima grande escalada em algumas semanas.

Foto de Iñaki del Olmo em Unsplash

Os limites do conhecimento humano

Com aprendizado de máquina para análise de dados e AI para testar novas estratégias no jogo, o campo para competição está aumentando nos eSports. A OpenAI e sua equipe, juntamente com as ferramentas de análise de dados da SAP usando o SAP Leonardo, começaram a empurrar os limites de um jogo mais pensado para ser entendido. O que a inteligência artificial nos revela, então, é uma compreensão fundamentalmente humana da realidade: padrões são seguidos e iterados, mas ainda há uma narrativa singular que é seguida. O que a equipe da OpenAI nos ensinou em Dota é que, embora o jogo seja jogado da mesma maneira, há uma multiplicidade de outras narrativas mais variadas para explorar.

É uma das aplicações mais positivas do argumento do filósofo Jean Baudrillard de que a simulação do real começará, cada vez mais, a preceder o real. Nossa base de conhecimento é tão limitada por limitações humanas de temporalidade, mortalidade e preconceitos, máquinas – os simuladores – oferecem várias visões alternativas de como as situações podem ser abordadas. Devemos, então, abraçar alguns aspectos da simulação. Outras partes podem ir, com certeza, mas expandir o conhecimento humano parece ser um esforço positivo.

Podemos nunca ser capazes de competir com uma máquina que pode processar experiências humanas com eficiências acima de 180 vezes mais do que nós mesmos. No entanto, podemos aprender com essas máquinas que nos fornecem dados tão ricos. Assim como os jogadores Dota estão aprendendo diariamente com as novas informações OpenAI ou SAP trazendo para a mesa, como a própria AI avança, haverá dramaticamente novos entendimentos das narrativas da realidade que poderemos explorar – compreensões do nosso mundo que temos tem sido totalmente cego devido aos nossos próprios preconceitos com base em uma base de conhecimento iterativa mas comparativamente pequena. É essa perspectiva que é tão excitante: que, assim como em Dota, há muito mais espaço para crescer – que há tantas pedras sobre pedra.

Texto original em inglês.