Commençant par tic-tac-toe en 1954, puis dames En 1994, les ordinateurs ont progressivement progressé dans des jeux de plus en plus complexes, correspondant puis dépassant le meilleur de ce que l'humanité a à offrir. Les échecs ont longtemps été considérés comme un bastion de l’intellect humain, trop subtil pour être maîtrisé par les ordinateurs jusqu’en 1997, lorsque IBM Deep Blue a notoirement vaincu Garry Kasparov, l'un des plus grands joueurs d'échecs de l'histoire. Plus récemment, IBM a remporté un nouveau succès lorsque son Watson a battu deux
Péril champions en 2011. Google a fait la une des journaux l'année dernière avec une IA généralisée capable de s'auto-apprendre avec succès sur une douzaine Jeux Atari juste basé sur l'entrée de pixels.
Aller est depuis longtemps un Saint Graal pour les chercheurs en IA en raison de sa combinaison de règles relativement simples et d’une immense complexité stratégique. Originaire de Chine il y a plus de 2 500 ans, Aller a rassemblé des millions de joueurs dévoués et est considéré comme une activité intellectuelle de haut niveau, en particulier dans la culture japonaise et chinoise. Les joueurs placent alternativement des pierres noires ou blanches sur une grille dans le but de capturer les pièces les uns des autres ou des sections entièrement entourant le plateau pour gagner des points. Les règles sont simples, mais comme les joueurs peuvent placer des pierres n'importe où sur le plateau, le jeu comporte 1 x 10^127 états possibles. C’est plus que le nombre d’atomes dans l’univers connu, et plusieurs ordres de grandeur de plus que le nombre de positions possibles aux échecs.
Vidéos recommandées
Les solutions traditionnelles d'IA pour les jeux impliquent l'utilisation d'arbres de recherche pour parcourir les différentes manières possibles de jouer le jeu, en fonction de l'état actuel du jeu, afin de prendre la décision la plus éclairée. Cette méthode de force brute, qui exploite la puissance de calcul pour explorer plus de possibilités qu'un humain dépendant de son intuition, s'est toujours révélée totalement insuffisante face à AllerC’est une complexité illimitée.
AlphaGo a obtenu un score de 5 et 0 contre Hui, marquant la première fois qu'un programme informatique bat un professionnel. Aller joueur.
L’équipe de Google s’est plutôt appuyée sur les réseaux neuronaux, une approche des systèmes intelligents qui transmet les entrées à travers des couches de neurones virtuels qui imitent vaguement le fonctionnement du cerveau animal. Le résultat est mesuré par rapport à un objectif souhaité, puis les forces de connexion au sein des réseaux sont ajustées. Grâce à la répétition, cela permet aux systèmes « d’apprendre » de manière dynamique, et d’arriver à des solutions et des stratégies qui n’ont jamais été directement programmées. AlphaGo, le système de Google, comprenait 12 couches de réseau neuronal, dont un « réseau de politiques » qui sélectionnait un mouvement après l'état du conseil d'administration était géré à travers les autres couches, et un « réseau de valeurs » qui prédit le gagnant sur la base d'un se déplacer.
30 millions de mouvements issus de jeux d'experts humains ont été exécutés sur le réseau jusqu'à ce qu'il puisse prédire avec succès les mouvements humains dans 57 % du temps (au cours de la période précédente). Record de 44 pour cent). Voulant faire plus que simplement imiter des joueurs humains, AlphaGo a ensuite été envoyé jouer à des milliers de jeux contre lui-même, développant son propre jeu non programmé. stratégies en ajustant les connexions et en renforçant les décisions qui ont conduit à des victoires, en s'appuyant sur Google Cloud Platform pour le calcul nécessaire punch. Des informations plus techniques sur le développement d'AlphaGo peuvent être trouvées dans un article publié par l'équipe dans Nature.
AlphaGo a ensuite été mis à l’épreuve. D'abord, il s'est attaqué au sommet en titre Aller programmes informatiques, remportant tous les jeux sauf un sur 500. Puis vint le véritable test, défiant trois fois européen Aller champion Fan Hui. À huis clos en octobre dernier, AlphaGo a obtenu un score de 5 et 0 contre Hui, marquant la première fois qu'un programme informatique battait un professionnel. Aller joueur.
Par coïncidence, Facebook vient également d'annoncer ses efforts pour lutter contre Aller avec l'intelligence artificielle dans un lieu public poste du fondateur Mark Zuckerberg. Bien que Facebook ait apparemment fait des progrès substantiels au cours de la dernière année, Google semble les avoir battus en déclarant la victoire d'AlphaGo sur Fan Hui. Tout cela n'est peut-être que du plaisir et des jeux pour l'instant, mais relever des défis comme Aller qui étaient auparavant considérées comme insurmontables ont des implications plus importantes pour le progrès de l’IA connexionniste et l'apprentissage automatique, qui ont le potentiel de devenir des outils extrêmement puissants pour analyser le monde réel et désordonné problèmes.
Recommandations des rédacteurs
- Les pirates utilisent l'IA pour créer des logiciels malveillants, selon le FBI
- Les meilleurs auteurs exigent une rémunération des entreprises d’IA pour l’utilisation de leurs travaux
- Les meilleurs outils de montage vidéo IA
- Le créateur de ChatGPT, OpenAI, fait face à une enquête de la FTC sur les lois sur la protection des consommateurs
- La nouvelle société d’IA d’Elon Musk vise à « comprendre l’univers »
Améliorez votre style de vieDigital Trends aide les lecteurs à garder un œil sur le monde en évolution rapide de la technologie avec toutes les dernières nouvelles, des critiques de produits amusantes, des éditoriaux perspicaces et des aperçus uniques.
