Започвайки с морски шах през 1954 г., а след това пулове през 1994 г. компютрите непрекъснато си проправят път през все по-сложни игри, съчетавайки и след това надминавайки най-доброто, което човечеството може да предложи. Шахът дълго време се смяташе за бастион на човешкия интелект, който беше твърде фин, за да го овладеят компютрите до 1997 г., когато IBM Deep Blue победи Гари Каспаров, един от най-великите играчи в историята на шаха. Съвсем наскоро IBM постигна нов успех, когато нейният Watson победи двама опасност
шампиони през 2011 г. Google направи заглавия миналата година с обобщен AI, който успя да се обучи успешно над дузина Игри Atari само въз основа на въвеждане на пиксели.
Отивам отдавна е свещен граал за изследователите на ИИ поради комбинацията от относително прости правила и огромна стратегическа сложност. Произхождащ от Китай преди повече от 2500 години, Отивам натрупа милиони отдадени играчи и се смята за високо интелектуално занимание, особено в японската и китайската култура. Играчите редуват поставянето на черни или бели камъни върху решетка с цел да уловят фигурите един на друг или напълно заобикалящите участъци от дъската за точки. Правилата са ясни, но тъй като играчите могат да поставят камъни навсякъде на дъската, играта има 1 x 10^127 възможни състояния. Това е повече от броя на атомите в известната вселена и много порядъци повече от броя на възможните шахматни позиции.
Препоръчани видеоклипове
Традиционните AI решения за игри включват използване на дървета за търсене за преминаване през възможни начини, по които играта може да се играе, въз основа на текущото състояние на играта, за да се вземе най-информираното решение. Този метод на груба сила, използващ изчислителната мощ, за да премине през повече възможности, отколкото би могъл разчитащ на интуицията си човек, винаги е бил напълно недостатъчен в лицето на Отиваме неограничена сложност.
AlphaGo спечели 5 и 0 срещу Hui, отбелязвайки първия път, когато компютърна програма е надминала професионалист Отивам играч.
Вместо това екипът на Google разчита на невронни мрежи, подход към интелигентни системи, който управлява входове през слоеве от виртуални неврони, които имитират функцията на мозъка на животните. Резултатът се измерва спрямо желаната цел и след това силата на връзката в мрежите се променя. Чрез повторение това позволява системи, които динамично се „учат“, достигайки до решения и стратегии, които никога не са били директно програмирани. AlphaGo, системата на Google, се състои от 12 слоя невронни мрежи, включително „политическа мрежа“, която избира ход след състоянието на дъската беше прокарано през другите слоеве и „мрежа със стойности“, която прогнозира победителя въз основа на дадена ход.
30 милиона хода от човешки експертни игри бяха пуснати през мрежата, докато не успее успешно да предвиди човешки ходове в 57 процента от времето (спрямо предишния 44 процента рекорд). Искайки да направи повече от просто да имитира човешки играчи, AlphaGo след това беше изпратен да играе хиляди игри срещу себе си, разработвайки свои собствени, непрограмирани стратегии чрез коригиране на връзки и укрепване на решения, довели до победи, разчитайки на Google Cloud Platform за необходимите изчисления омф. Повече технически детайли за развитието на AlphaGo можете да намерите в статия, публикувана от екипа в Природата.
След това AlphaGo беше подложен на тест. Първо се зае с управляващия връх Отивам компютърни програми, печелейки всички до една от 500 игри. След това дойде истинското изпитание, предизвикателство за три пъти европейско Отивам шампион Фан Хуей. Зад затворени врати миналия октомври, AlphaGo спечели 5 и 0 срещу Hui, отбелязвайки първия път, когато компютърна програма е надвила професионалист Отивам играч.
Случайно, Facebook също току-що обяви усилията си за справяне Отивам с изкуствен интелект в обществото пост от основателя Марк Зукърбърг. Въпреки че Facebook очевидно е постигнал значителен напредък през последната година, Google изглежда ги е победил, като обяви победата на AlphaGo над Fan Hui. Може засега всичко да е забавление и игри, но справянето с предизвикателства като Отивам които преди се смятаха за непреодолими, има по-големи последици за напредъка на свързващия AI и машинно обучение, които имат потенциала да се превърнат в изключително мощни инструменти за анализиране на объркания реален свят проблеми.
Препоръки на редакторите
- Хакери използват изкуствен интелект, за да създават злонамерен софтуер, твърди ФБР
- Топ автори изискват заплащане от фирми за изкуствен интелект за използване на работата им
- Най-добрите AI инструменти за редактиране на видео
- Създателят на ChatGPT OpenAI е изправен пред разследване на FTC относно законите за защита на потребителите
- Новата AI компания на Илон Мъск има за цел да „разбере вселената“
Надградете начина си на животDigital Trends помага на читателите да следят забързания свят на технологиите с всички най-нови новини, забавни ревюта на продукти, проницателни редакционни статии и единствени по рода си кратки погледи.
