Kezdve ezzel Tic Tac Toe 1954-ben, majd dáma 1994-ben a számítógépek folyamatosan átvették magukat az egyre bonyolultabb játékokon, összevetve, majd felülmúlva az emberiség által kínált legjobbat. A sakkot sokáig az emberi értelem bástyájaként tartották számon, amely túl finom volt ahhoz, hogy a számítógépek elsajátítsák, egészen 1997-ig, amikor az IBM A Deep Blue köztudottan legyőzte Garri Kaszparovot, a sakktörténet egyik legnagyobb játékosa. Nemrég az IBM újabb sikert aratott, amikor Watsonja kettőt legyőzött
Veszély bajnokok 2011-ben. A Google tavaly került a címlapokra egy általánosított mesterséges intelligencia segítségével, amely több mint egy tucatnál sikeresen tanította magát Atari játékok csak pixel bemenet alapján.
Megy A viszonylag egyszerű szabályok és a hatalmas stratégiai összetettség kombinációja miatt régóta szent grál az AI-kutatók számára. Kínából származik, több mint 2500 évvel ezelőtt, Megy elkötelezett játékosok millióit gyűjtötte össze, és magas szintű intellektuális törekvésnek számít, különösen a japán és kínai kultúrában. A játékosok felváltva helyeznek el fekete vagy fehér köveket egy rácsra, hogy elkapják egymás bábuit vagy a tábla teljes körő szakaszait pontszerzés céljából. A szabályok egyértelműek, de mivel a játékosok köveket helyezhetnek bárhová a táblán, a játékban 1 x 10^127 lehetséges állapotok. Ez több, mint az ismert univerzum atomjainak száma, és sok nagyságrenddel több, mint a lehetséges sakkpozíciók száma.
Ajánlott videók
A játékokra szánt hagyományos mesterséges intelligencia-megoldások magukban foglalják a keresési fák használatát, hogy végigfutják a játék lehetséges módjait, az aktuális játékállapot alapján, hogy a lehető legjobb döntést hozhassák. Ez a nyers erő módszer, amely a számítási erőt arra használja fel, hogy több lehetőséget futhasson át, mint amennyit egy intuícióra támaszkodó ember képes lenne, mindig is teljesen elégtelen volt a Megynyílt végű komplexitása.
Az AlphaGo 5 és 0 pontot kapott Hui ellen, ami az első alkalom, hogy egy számítógépes program felülmúlta a szakembert Megy játékos.
A Google csapata ehelyett a neurális hálózatokra támaszkodott, az intelligens rendszerek olyan megközelítésére, amely virtuális neuronok rétegein keresztül futtatja a bemeneteket, amelyek lazán utánozzák az állati agyműködést. Az eredményt a kívánt célhoz mérik, majd a hálózatokon belüli kapcsolat erősségeit módosítják. Az ismétlés révén ez lehetővé teszi olyan rendszerek számára, amelyek dinamikusan „tanulnak”, olyan megoldásokhoz és stratégiákhoz jutva, amelyeket soha nem programoztak be közvetlenül. Az AlphaGo, a Google rendszere 12 neurális hálózati rétegből állt, köztük egy „irányelv-hálózatból”, amely egy lépést választott a tábla állapotát a többi rétegen keresztül futtatták, és egy „értékhálózaton”, amely egy adott alapján megjósolja a győztest mozog.
Emberi szakértői játékokból 30 millió lépés futott végig a hálózaton, amíg az esetek 57 százalékában sikeresen meg tudta jósolni az emberi mozdulatokat (az előzőhöz képest 44 százalékos rekord). Mivel az AlphaGo nem csak az emberi játékosokat utánozza, hanem több ezer játékot akart játszani önmaga ellen, saját, nem programozott játékot fejlesztve. stratégiákat a kapcsolatok kiigazításával és a győzelemhez vezető döntések megerősítésével, a Google Cloud Platformra támaszkodva a szükséges számítástechnika érdekében oomph. Az AlphaGo fejlődésével kapcsolatos további technikai részletek a csapat által közzétett cikkben találhatók Természet.
Ezután az AlphaGo-t próbára tették. Először az uralkodó csúcsra került Megy számítógépes programokat, 500 játékból egy kivételével mindegyiket megnyerte. Aztán jött az igazi próbatétel, háromszoros európai kihívás Megy bajnok Fan Hui. Tavaly októberben zárt ajtók mögött az AlphaGo 5 és 0 pontot kapott Hui ellen, ami az első alkalom, hogy egy számítógépes program felülmúlta a szakembert. Megy játékos.
Véletlenül, Facebook szintén nemrég jelentette be a megoldására irányuló erőfeszítéseit Megy mesterséges intelligenciával nyilvánosan hozzászólás az alapítótól, Mark Zuckerbergtől. Bár a Facebook láthatóan jelentős előrehaladást ért el az elmúlt évben, úgy tűnik, hogy a Google legyőzte őket azzal, hogy kihirdette az AlphaGo győzelmét Fan Hui felett. Lehet, hogy ez egyelőre csak szórakozás és játék, de olyan kihívások kezelése, mint pl Megy amelyeket korábban leküzdhetetlennek hittek, nagyobb kihatásai vannak a konnekcionista AI fejlődésére és gépi tanulás, amelyek rendkívül hatékony eszközzé válhatnak a rendetlen, valós világ elemzéséhez problémákat.
Szerkesztői ajánlások
- Az FBI szerint a hackerek mesterséges intelligenciát használnak gonosz rosszindulatú programok létrehozására
- A legjobb szerzők fizetést követelnek az AI-cégektől munkájuk felhasználásáért
- A legjobb AI videószerkesztő eszközök
- A ChatGPT-t gyártó OpenAI-t az FTC vizsgálja a fogyasztóvédelmi törvényekkel kapcsolatban
- Elon Musk új mesterséges intelligencia-cégének célja, hogy „megértse az univerzumot”
Frissítse életmódjátA Digital Trends segítségével az olvasók nyomon követhetik a technológia rohanó világát a legfrissebb hírekkel, szórakoztató termékismertetőkkel, éleslátó szerkesztőségekkel és egyedülálló betekintésekkel.
