Sākot ar Desas spēle 1954. gadā un pēc tam dambrete 1994. gadā datori ir nepārtraukti strādājuši cauri arvien sarežģītākām spēlēm, saskaņojot un pēc tam pārspējot labāko, ko cilvēce var piedāvāt. Šahs ilgu laiku tika uzskatīts par cilvēka intelekta bastionu, kas bija pārāk smalks, lai datori to apgūtu līdz 1997. gadam, kad IBM izveidoja Deep Blue bēdīgi uzvarēja Gariju Kasparovu, viens no lielākajiem spēlētājiem šaha vēsturē. Pavisam nesen IBM guva vēl vienu panākumu, kad tā Watson uzvarēja divus Apdraudējums čempioni 2011. gadā. Google pagājušajā gadā publicēja virsrakstus ar vispārinātu AI, kas spēja veiksmīgi iemācīties vairāk nekā duci
Atari spēles tikai pamatojoties uz pikseļu ievadi.
Aiziet jau sen ir bijis svētais grāls AI pētniekiem, jo tajā ir apvienoti salīdzinoši vienkārši noteikumi un milzīga stratēģiskā sarežģītība. Izcelsme ir Ķīnā pirms vairāk nekā 2500 gadiem, Aiziet ir uzkrājis miljoniem uzticīgu spēlētāju un tiek uzskatīts par augstu intelektuālo meklējumu, īpaši japāņu un ķīniešu kultūrā. Spēlētāji pārmaiņus novieto melnus vai baltus akmeņus uz režģa, lai iegūtu punktus, lai sagūstītu viens otra figūras vai pilnībā aptverošās laukuma daļas. Noteikumi ir skaidri, taču, tā kā spēlētāji var novietot akmeņus jebkurā vietā uz galda, spēlei ir 1 x 10^127 iespējamie stāvokļi. Tas ir vairāk nekā atomu skaits zināmajā Visumā un par daudzām kārtām vairāk nekā iespējamo šaha pozīciju skaits.
Ieteiktie videoklipi
Tradicionālie AI risinājumi spēlēm ietver meklēšanas koku izmantošanu, lai izmantotu iespējamos spēles veidus, pamatojoties uz pašreizējo spēles stāvokli, lai pieņemtu visprecīzāko lēmumu. Šī brutālā spēka metode, kas izmanto skaitļošanas spēku, lai izmantotu vairāk iespēju, nekā to spētu cilvēks, kas paļaujas uz intuīciju, vienmēr ir bijusi pilnīgi nepietiekama, ņemot vērā Aizietbeztermiņa sarežģītība.
AlphaGo ieguva 5 un 0 pret Hui, atzīmējot pirmo reizi, kad datorprogramma jebkad ir pārspējusi profesionāli Aiziet spēlētājs.
Tā vietā Google komanda paļāvās uz neironu tīkliem — pieeju inteliģentām sistēmām, kas vada ievadi caur virtuālo neironu slāņiem, kas brīvi atdarina dzīvnieku smadzeņu darbību. Rezultāts tiek mērīts pret vēlamo mērķi, un pēc tam tiek pielāgots savienojuma stiprums tīklos. Atkārtojoties tas ļauj sistēmām, kas dinamiski “mācās”, nonākot pie risinājumiem un stratēģijām, kas nekad nav tieši ieprogrammētas. AlphaGo, Google sistēma, ietvēra 12 neironu tīklu slāņus, tostarp “politikas tīklu”, kas izvēlējās pārvietošanu pēc plates stāvoklis tika palaists caur citiem slāņiem un "vērtību tīklu", kas prognozē uzvarētāju, pamatojoties uz doto kustēties.
30 miljoni kustību no cilvēku ekspertu spēlēm tika vadīti tīklā, līdz tas varēja veiksmīgi paredzēt cilvēka kustības 57 procentus laika (salīdzinājumā ar iepriekšējo 44 procentu rekords). Vēloties darīt vairāk nekā tikai atdarināt cilvēkus, AlphaGo tika nosūtīts spēlēt tūkstošiem spēļu pret sevi, izstrādājot savu, neieprogrammētu. stratēģijas, pielāgojot savienojumus un pastiprinot lēmumus, kas noveda pie uzvarām, paļaujoties uz Google Cloud Platform nepieciešamajai skaitļošanai oomph. Plašāku tehnisko informāciju par AlphaGo attīstību var atrast rakstā, ko komanda publicējusi Daba.
Pēc tam AlphaGo tika pārbaudīts. Vispirms tā ieņēma valdošo virsotni Aiziet datorprogrammas, uzvarot visās no 500 spēlēm, izņemot vienu. Tad sekoja īstais pārbaudījums, izaicinot trīskārtējo eiropieti Aiziet čempions Fan Hui. Aiz slēgtām durvīm pagājušā gada oktobrī AlphaGo ieguva 5 un 0 pret Hui, atzīmējot pirmo reizi, kad datorprogramma jebkad ir pārspējusi profesionāli. Aiziet spēlētājs.
Nejauši, Facebook arī tikko paziņoja par saviem centieniem novērst Aiziet ar mākslīgo intelektu sabiedrībā pastu no dibinātāja Marka Cukerberga. Lai gan pēdējā gada laikā Facebook acīmredzot ir guvis ievērojamu progresu, šķiet, ka Google viņus ir pārspējis, paziņojot par AlphaGo uzvaru pār Fan Hui. Pagaidām tas var būt jautri un rotaļīgi, taču jārisina tādi izaicinājumi kā Aiziet kas iepriekš tika uzskatīti par nepārvaramiem, ir lielāka ietekme uz konnekcionistiskā AI progresu un mašīnmācība, kas var kļūt par ārkārtīgi spēcīgiem rīkiem nekārtīgas, reālās pasaules analīzei problēmas.
Redaktoru ieteikumi
- FBI saka, ka hakeri izmanto AI, lai radītu ļaundabīgu programmatūru
- Labākie autori pieprasa samaksu no AI firmām par viņu darba izmantošanu
- Labākie AI video rediģēšanas rīki
- ChatGPT veidotājs OpenAI saskaras ar FTC izmeklēšanu par patērētāju aizsardzības likumiem
- Elona Muska jaunā AI uzņēmuma mērķis ir "saprast Visumu"
Uzlabojiet savu dzīvesveiduDigitālās tendences palīdz lasītājiem sekot līdzi steidzīgajai tehnoloģiju pasaulei, izmantojot visas jaunākās ziņas, jautrus produktu apskatus, ieskatu saturošus rakstus un unikālus ieskatus.
