Sztuczna inteligencja potrzebowała 40 godzin, aby pobić rekord świata w QWOP

Gry z serii Dark Souls dość powszechnie uważa się za jedne z najbardziej wymagających produkcji na rynku. Ale kto nigdy nie spróbował swoich sił w QWOP-ie, nie ma pojęcia, czym są naprawdę trudne gry. Zasady rządzące tym tytułem wydają się dość proste – musimy jak najszybciej przebiec wirtualnym zawodnikiem dystans 100 metrów, odpowiednio manipulując położeniem ud oraz łydek zawodnika. Problem polega na tym, że skoordynowanie pracy mięśni biegacza wymaga nie lada wprawy. I o ile po kilkudziesięciu minutach można opanować proces dopełzania do mety, to tylko najwięksi wyjadacze są w stanie wprawić zawodnika w płynny ruch i ścigać się o tytuł najszybszego qwopowicza. Serwis Speedrun.com regularnie aktualizuje najlepsze wyniki wypracowane w tej arcytrudnej grze i dotychczasowy rekord w biegu na 100 metrów należał do Japończyka gunmaneko, który pokonał dystans 100 metrów w czasie 48,34 sekundy. Wesley Liao postanowił pobić dotychczasowy rekord przy wykorzystaniu potencjału sztucznej inteligencji. W pierwsze fazie eksperymentu wyszkolił algorytm o nazwie ACER w samej technice wykonywania optymalnych ruchów. Kiedy program opanował podstawowe kroki, Liao zaprogramował nowego agenta AI, aby wyeliminować zachowania negatywnie wpływające na szybkość wirtualnego biegacza. Pierwsza instancja miała bowiem tendencję do nadmiernego uginania kolan czy utrzymywania zbyt niskiej pozycji tułowia. Nowy algorytm Prioritized DDQN podstawowe zasady gry zaczerpnął z wiedzy pozyskanej od ACER-a, ale w przeciwieństwie do niego nie został stworzony w celu dalszego poprawiania samej techniki ruchu. Miał tylko jeden cel – dobiec do mety jak najszybciej. Po kilkuminutowej konfiguracji platformy szkoleniowej Liao rozpoczął właściwy proces nauczania. Prioritized DDQN już po 40 godzin wypracował taki styl przemieszania zawodnika, który pozwolił pobić rekord gunmaneko. Algorytm dobiegł do mety po 47,34 sekundy. Tym samym po raz kolejny udowodniono, że człowiek nie ma szans w starciu z maszyną w tytułach o charakterze rywalizacyjnym. Sztuczna inteligencja od Liao na początku procesu szkolenia nie miała pojęcia, na czym polega rozgrywka w QWOP-a, swój mistrzowski poziom wypracowała metodą prób i błędów. Dokładnie na takiej samej drodze, jaką pokonują ludzie przy poznawaniu nowych tytułów. Eksperyment Liao nie doprowadził jednak do zmiany lidera rankingu, gdyż zasady Speedrun.com wykluczają wykorzystanie narzędzi wspomagających do bicia rekordów w jakiejkolwiek grze. Jednak algorytmy tego typu mogą okazać się niezwykle przydatne dla ludzkich speedrunnerów. Sztuczna inteligencja może wypracować nowe strategie oraz odnaleźć skróty w grach, o których zawodowcy nie mieli dotychczas pojęcia. Nie można zatem wykluczyć, że dzięki temu algorytmowi rekord gunmaneko zostanie pobity, kiedy jeden z topowych speedrunnerów spróbuje naśladować technikę zastosowaną w trakcie bicia dotychczasowego rekordu.