로 시작 틱택토 1954년, 그리고 그 이후 체커 1994년에 컴퓨터는 점점 더 복잡해지는 게임을 통해 꾸준히 작업해 왔으며 인류가 제공할 수 있는 최고 수준을 넘어섰습니다. 체스는 1997년 IBM이 딥블루가 게리 카스파로프를 꺾은 것으로 악명 높았습니다., 체스 역사상 가장 위대한 선수 중 한 명입니다. 최근 IBM은 Watson이 두 번의 승리를 거두며 또 다른 성공을 거두었습니다. 위험 2011년 챔피언. Google은 작년에 12가지가 넘는 학습을 성공적으로 스스로 학습할 수 있는 일반화된 AI로 헤드라인을 장식했습니다. 아타리 게임 픽셀 입력을 기반으로 합니다.
가다 상대적으로 단순한 규칙과 엄청난 전략적 복잡성의 결합으로 인해 오랫동안 AI 연구자들에게 성배였습니다. 2,500년 전 중국에서 유래한 가다 수백만 명의 헌신적인 플레이어를 모았고, 특히 일본과 중국 문화에서 높은 지적 추구로 간주됩니다. 플레이어는 서로의 조각이나 보드의 전체 주변 부분을 획득하여 포인트를 얻기 위해 그리드에 검은색 또는 흰색 돌을 번갈아 배치합니다. 규칙은 간단하지만 플레이어가 보드의 어느 곳에나 돌을 놓을 수 있기 때문에 게임에는 1 x 10^이 있습니다.127 가능한 상태. 이는 알려진 우주의 원자 수보다 많고, 가능한 체스 위치 수보다 훨씬 더 많습니다.
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게임에 대한 전통적인 AI 솔루션에는 가장 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 검색 트리를 사용하여 현재 게임 상태를 기반으로 게임이 플레이될 수 있는 가능한 방법을 실행하는 것이 포함됩니다. 직관에 의존하는 인간이 할 수 있는 것보다 더 많은 가능성을 실행하기 위해 컴퓨팅 능력을 활용하는 이러한 무차별 방식은 항상 완전히 불충분했습니다. 가다개방형 복잡성.
AlphaGo는 Hui를 상대로 5 대 0으로 컴퓨터 프로그램이 전문가를 이겼던 최초의 기록을 세웠습니다. 가다 플레이어.
대신 Google 팀은 동물의 뇌 기능을 느슨하게 모방하는 가상 뉴런 계층을 통해 입력을 실행하는 지능형 시스템에 대한 접근 방식인 신경망에 의존했습니다. 결과는 원하는 목표에 대해 측정된 다음 네트워크 내의 연결 강도가 조정됩니다. 반복을 통해 시스템은 동적으로 "학습"하여 직접 프로그래밍되지 않은 솔루션과 전략에 도달할 수 있습니다. 구글의 시스템인 알파고는 다음 수를 선택하는 '정책 네트워크'를 포함해 12개의 신경망 레이어로 구성됐다. 보드 상태는 다른 레이어를 통해 실행되었으며 주어진 결과를 기반으로 승자를 예측하는 "가치 네트워크" 이동하다.
인간 전문가 게임의 3천만 동작이 네트워크를 통해 실행되어 이전보다 57%의 확률로 인간의 움직임을 성공적으로 예측할 수 있었습니다. 44%의 기록). 인간 플레이어를 흉내내는 것 이상의 일을 하기 위해 AlphaGo는 프로그래밍되지 않은 자체 개발을 통해 수천 개의 게임을 자체적으로 플레이하도록 파견되었습니다. 필요한 컴퓨팅을 위해 Google Cloud Platform을 사용하여 연결을 조정하고 승리로 이어지는 결정을 강화함으로써 전략을 수립합니다. 으악. AlphaGo가 어떻게 개발되었는지에 대한 보다 기술적인 내용은 팀이 게시한 기사에서 찾을 수 있습니다. 자연.
AlphaGo는 그런 다음 테스트를 거쳤습니다. 처음에는 군림하는 정상에 올랐습니다. 가다 컴퓨터 프로그램으로 500번의 게임 중 한 번만 빼고 모두 승리했습니다. 그런 다음 세 번의 유럽 대회에 도전하는 실제 시험이 다가왔습니다. 가다 챔피언 판후이. 지난해 10월 비공개로 알파고가 후이를 상대로 5대0으로 승리해 컴퓨터 프로그램이 전문가를 이긴 최초의 기록을 세웠다. 가다 플레이어.
우연히도, 페이스북 또한 이에 대처하기 위한 노력을 발표했습니다. 가다 공공장소에서 인공지능으로 우편 창업자 마크 주커버그의 말이다. 지난해 페이스북이 상당한 진전을 이룬 것으로 보이지만 구글은 판후이에게 알파고의 승리를 선언하며 페이스북을 꺾은 것으로 보인다. 지금은 모두 재미 있고 게임일 수 있지만 다음과 같은 문제를 해결하는 것은 가다 이전에는 극복할 수 없다고 생각되었던 이러한 상황은 연결주의 AI의 발전에 더 큰 영향을 미치며 지저분한 현실 세계를 분석하는 데 매우 강력한 도구가 될 수 있는 잠재력을 지닌 기계 학습 문제.
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