Начиная с крестики-нолики в 1954 году, а затем шашки В 1994 году компьютеры неуклонно работали над созданием все более сложных игр, догоняя, а затем и превосходя лучшее, что может предложить человечество. Шахматы долгое время считались оплотом человеческого интеллекта, который был слишком тонким, чтобы его могли освоить компьютеры, до 1997 года, когда компания IBM Deep Blue, как известно, победил Гарри Каспарова., один из величайших игроков в истории шахмат. Совсем недавно IBM добилась еще одного успеха, когда ее Watson победила двух
Опасность Чемпионы 2011 года. В прошлом году Google попал в заголовки газет, представив универсальный ИИ, который смог успешно обучиться более чем дюжине Атари игры просто на основе ввода пикселей.
Идти уже давно является Святым Граалем для исследователей ИИ из-за сочетания относительно простых правил и огромной стратегической сложности. Возникнув в Китае более 2500 лет назад, Идти собрал миллионы преданных игроков и считается высоким интеллектуальным занятием, особенно в японской и китайской культуре. Игроки поочередно размещают черные или белые камни на сетке с целью захватить фигуры друг друга или полностью окружить участки доски, чтобы получить очки. Правила просты, но поскольку игроки могут размещать камни в любом месте доски, в игре есть 1 x 10^.127 возможные состояния. Это больше, чем количество атомов в известной Вселенной, и на много порядков больше, чем количество возможных шахматных позиций.
Рекомендуемые видео
Традиционные решения ИИ для игр включают использование деревьев поиска для перебора возможных вариантов развития игры на основе текущего состояния игры и принятия наиболее обоснованного решения. Этот метод грубой силы, использующий вычислительную мощность для использования большего количества возможностей, чем мог бы использовать человек, полагающийся на интуицию, всегда был совершенно недостаточным перед лицом Идтиоткрытая сложность.
AlphaGo выиграла у Хуэя со счетом 5 и 0, что стало первым случаем, когда компьютерная программа превзошла профессионала. Идти игрок.
Вместо этого команда Google полагалась на нейронные сети — подход к интеллектуальным системам, который пропускает входные данные через слои виртуальных нейронов, которые в общих чертах имитируют функции мозга животных. Результат измеряется в соответствии с желаемой целью, а затем настраиваются силы соединения внутри сетей. Благодаря повторению это позволяет системам динамически «обучаться», приходить к решениям и стратегиям, которые никогда не были запрограммированы напрямую. AlphaGo, система Google, состояла из 12 слоев нейронных сетей, включая «политическую сеть», которая выбирала ход после состояние совета директоров просматривалось через другие уровни и «сеть создания стоимости», которая предсказывает победителя на основе заданных данных. двигаться.
Через сеть было пропущено 30 миллионов ходов из экспертных игр, пока она не смогла успешно предсказывать ходы человека в 57 процентах случаев (по сравнению с предыдущим периодом). 44-процентный рекорд). Желая сделать больше, чем просто подражать игрокам-людям, AlphaGo затем была отправлена сыграть тысячи игр против самой себя, разрабатывая свои собственные, непрограммированные игры. стратегии, регулируя связи и подкрепляя решения, которые привели к победам, полагаясь на Google Cloud Platform для необходимых вычислений ох. Более подробную техническую информацию о том, как разрабатывался AlphaGo, можно найти в статье, опубликованной командой в Природа.
Затем AlphaGo была подвергнута испытанию. Сначала он взял на себя царствующую вершину Идти компьютерные программы, выиграв все игры из 500, кроме одной. Затем последовало настоящее испытание: бросить вызов трехкратному чемпиону Европы. Идти чемпион Фань Хуэй. За закрытыми дверями в октябре прошлого года AlphaGo обыграла Хуэя со счетом 5 и 0, что стало первым случаем, когда компьютерная программа превзошла профессионала. Идти игрок.
По совпадению, Фейсбук также только что объявила о своих усилиях по борьбе Идти с искусственным интеллектом в публичном месте почта от основателя Марка Цукерберга. Хотя Facebook, очевидно, добился существенного прогресса за последний год, Google, похоже, опередил их, объявив о победе AlphaGo над Фань Хуэй. Возможно, сейчас это только развлечения и игры, но решение таких задач, как Идти то, что раньше считалось непреодолимым, имеет более серьезные последствия для прогресса коннекционистского ИИ и машинное обучение, которое потенциально может стать чрезвычайно мощным инструментом для анализа запутанного реального мира. проблемы.
Рекомендации редакции
- Хакеры используют ИИ для создания вредоносных программ, говорит ФБР
- Ведущие авторы требуют от компаний, занимающихся искусственным интеллектом, оплату за использование их работ
- Лучшие инструменты для редактирования видео с искусственным интеллектом
- Производитель ChatGPT OpenAI сталкивается с расследованием Федеральной торговой комиссии по поводу законов о защите прав потребителей
- Новая компания Илона Маска, занимающаяся искусственным интеллектом, стремится «понять вселенную»
Обновите свой образ жизниDigital Trends помогает читателям быть в курсе быстро меняющегося мира технологий благодаря всем последним новостям, забавным обзорам продуктов, содержательным редакционным статьям и уникальным кратким обзорам.
