Przełom AI w Google: co to oznacza i jak na ciebie wpływa

Reklama

27 stycznia Google ogłosiło, że AlphaGo, an sztuczna inteligencja Czym nie jest sztuczna inteligencjaCzy inteligentne, czujące roboty przejmą świat? Nie dzisiaj - a może nigdy. Czytaj więcej opracowany przez spółkę zależną DeepMind, pokonał mistrza Europy Go Fan Hui w meczu pięciu meczów.

Być może słyszałeś o tych wiadomościach, ponieważ pojawiają się one w nagłówkach na całym świecie, ale dlaczego ludzie tak bardzo się tym przejmują? Co to wszystko znaczy? Jeśli nie znasz gry Go i jej znaczenia dla sztucznej inteligencji, możesz czuć się trochę zagubiony.

Nie martw się, mamy cię objęte. Oto wszystko, co musisz wiedzieć o przełomie i jego wpływie na zwykłych ludzi, takich jak ty i ja.

Gra w Go: prosta, ale złożona

Go to starożytna chińska gra strategiczna, w której dwóch graczy walczy o zdobycie terytorium. Kolejka po kolei, każdy gracz - jeden biały, drugi czarny - umieszcza kamienie na przecięciach siatki 19 x 19. Gdy grupa kamieni jest całkowicie otoczona kamieniami innego gracza, zostają „schwytani” i usunięci z planszy.

Pod koniec gry każde puste miejsce jest „własnością” gracza, który go otacza. Wyniki każdego gracza zależą od tego, ile terytorium posiada (tj. Ile pustego miejsca otoczył) oraz liczby pionków przeciwnika, które zostały schwytane podczas gry.

Podczas gdy większość ludzi prawdopodobnie uważa Szachy za króla gier strategicznych, Go jest w rzeczywistości bardziej złożona. Według Wikipedii jest ich 10⁷⁶¹ możliwe gry Go w porównaniu do 10¹²⁰ szacowane możliwe gry w szachy.

Ta złożoność, wraz z pewnymi ezoterycznymi zasadami i naciskiem na grę instynktem, sprawia, że ​​Go jest szczególnie trudną grą dla komputerów do nauki i grania na wysokim poziomie.

Niesamowity świat sztucznej inteligencji

W wielkim schemacie rzeczy projektowanie sztucznej inteligencji, która gra w grę, nie wydaje się bardzo opłacalne pościg, zwłaszcza gdy sztuczna inteligencja IBM Watson już działa na rzecz poprawy opieki zdrowotnej, obszaru, który potrzebuje wszelkiej możliwej pomocy dostać. Dlaczego więc Google spędził tyle godzin i dolarów, aby stworzyć sztuczną inteligencję?

Z jednej strony pomaga badaczom AI znaleźć najlepszy sposób na nauczenie komputerów robienia rzeczy. Jeśli potrafisz nauczyć komputer, jak znaleźć najlepsze ruchy w grze Warcaby lub Kółko i krzyżyk, możesz uzyskać wgląd w nauczanie innego komputera, jak polecaj filmy w serwisie Netflix 4 algorytmy uczenia maszynowego, które kształtują twoje życieMożesz nie zdawać sobie z tego sprawy, ale uczenie maszynowe jest już wszędzie wokół ciebie i może wywrzeć zaskakujący wpływ na twoje życie. Nie wierzysz mi? Możesz być zaskoczony. Czytaj więcej , natychmiast tłumaczyć mowę lub przewidywać trzęsienia ziemi.

Wiele zastosowań AI, które widzieliśmy do tej pory, skorzystałoby z ulepszonych umiejętności rozwiązywania problemów i wydobywania wzorców, które również są ważne dla skutecznej gry AI.

Deep Blue, mistrz szachowy AI, wykorzystywał ogromne ilości mocy obliczeniowej i techniki brutalnej siły do ​​oceny wszystkich możliwych następnych ruchów - do 200 000 000 pozycji na sekundę. I chociaż strategia ta była wystarczająco skuteczna, aby pokonać byłego mistrza świata w szachach, nie jest to szczególnie „ludzki” sposób gry w szachy. Wymaga także od programistów „wyjaśnienia” reguł gry AI.

Niedawno opracowano proces o nazwie głęboka nauka, co w gruncie rzeczy utorowało drogę komputerom do nauki, co całkowicie zmieniło wyścig o sztuczną inteligencję Microsoft vs Google - Kto prowadzi wyścig sztucznej inteligencji?Badacze sztucznej inteligencji robią namacalne postępy, a ludzie znów zaczynają poważnie mówić o sztucznej inteligencji. Dwóch tytanów prowadzących wyścig sztucznej inteligencji to Google i Microsoft. Czytaj więcej .

Dzięki głębokiemu uczeniu komputer może wyodrębnić przydatne wzorce z danych - zamiast być informowanym przez programistów, których wzorców powinien szukać - i wykorzystać te wzorce do optymalizacji własnych decyzji. Jeśli głębokie uczenie się powiedzie, sztuczna inteligencja może nawet odkryć wzorce, które są bardziej skuteczne niż to, co możemy rozpoznać jako ludzie.

Ten rodzaj uczenia się został zademonstrowany w zeszłym roku, kiedy firma badawcza AI, będąca własnością Google, DeepMind, ujawniła sztuczną inteligencję, która nauczyła się grać 49 różnych Gry Atari Atari Arcade - Graj w retro gry wideo w HTML5 [MUO Gaming]Każdy, kto dzisiaj gra w gry wideo, ma ogromny dług wdzięczności wobec Atari oraz założycieli i inżynierów, którzy pracowali dla firmy w jej początkowych latach. Atari był odpowiedzialny za wiele ... Czytaj więcej po otrzymaniu tylko surowego wkładu. (Możesz zobaczyć, jak uczy się grać w Breakout powyżej.)

Proces jest taki sam, jak nauka gry wideo bez samouczka lub wyjaśnień. Patrzysz przez chwilę, a następnie próbujesz naciskać losowe przyciski, a następnie zaczynasz wymyślać różne rzeczy, opracowywać strategie, a ostatecznie osiągać sukcesy.

I tak się stało. DeepMind AI całkowicie zniszczyło przeciwników na poziomie zawodowym w niektórych z tych gier, takich jak Video Pinball. W innych grach, w tym pani Pac-Man, wypadło to znacznie gorzej, ale ogólnie było to imponujące osiągnięcie.

AlphaGo: następny poziom sztucznej inteligencji

AlphaGo, komputer, który pokonał Fan Hui w Go, wykorzystał tę strategię głębokiego uczenia się, aby przejść do porażki w pięciu meczach.

Zamiast korzystać z obliczeń brutalnej siły, takich jak Deep Blue, AlphaGo określił swój następny ruch, wykorzystując to, czego nauczył się podczas treningu ograniczyć zakres potencjalnie skutecznych ruchów, a następnie uruchomić symulacje, aby sprawdzić, które ruchy najprawdopodobniej spowodują pozytywne wyniki wyniki.

Dwa różne sieci neuronowe Najnowsza technologia komputerowa, którą musisz wierzyćSprawdź niektóre z najnowszych technologii komputerowych, które zmienią świat elektroniki i komputerów w ciągu najbliższych kilku lat. Czytaj więcej , sieć zasad i sieć wartości, współpracowały ze sobą, aby oceniać ruchy i wybierać najlepsze w każdej turze.

Ze względu na złożoność Go, brutalne podejście do wszystkich możliwych ruchów jest po prostu niemożliwe, jak w szachach. AlphaGo skorzystało z wiedzy zdobytej podczas fazy treningowej, która polegała na obejrzeniu 30 milionów wykonanych ruchów ludzcy eksperci, uczący się przewidywania swoich ruchów, wymyślający własne strategie i grający przeciwko sobie tysiące czasy.

Dzięki uczeniu się przez wzmacnianie opracowano i wzmocniono procesy decyzyjne, aż AlphaGo stała się najlepszą sztuczną inteligencją na świecie. W 500 grach przeciwko najbardziej zaawansowanym komputerom Go wygrał 499 z nich - nawet po przyznaniu tym programom przewagi czterech ruchów.

I oczywiście AlphaGo pokonało Fan Hui, obecnego mistrza Europy Go. Zwycięstwo zostało faktycznie osiągnięte w październiku 2015 r., Ale ogłoszenie opóźniło się, aby zbiegło się z wydaniem artykułu badawczego DeepMind w Natura. W marcu AlphaGo zmierzy się z Lee Sedol, najbardziej dominującym graczem na świecie w ciągu ostatnich dziesięciu lat.

Dobra, co to wszystko znaczy?

Dlaczego to robi nagłówki na całym świecie? Właściwie z kilku powodów.

Po pierwsze, wiele osób uważało, że jest to niemożliwe przy obecnej technologii. Większość szacunków mówi, że sztuczna inteligencja nie pokonałaby światowej klasy gracza Go przez co najmniej kolejne dziesięć lat. Sieci wartości AlphaGo mogą oceniać dowolną grę Go obecnie rozgrywaną i przewidywać ostatecznego zwycięzcę. Według Google problem to „to było takie trudne uważane za niemożliwe. ”

Po drugie, bardzo głębokie i niezależne uczenie się jest bardzo ważne. To pokazuje, że obecna sztuczna inteligencja może gromadzić dane, wyodrębniać wzorce, uczyć się przewidywania takich wzorce i ostatecznie opracować strategie rozwiązywania problemów, które są wystarczająco złożone i skuteczne, aby pokonać światowej klasy człowiek.

I chociaż wygrywanie w Go nie zmieni świata, fakt, że komputer był w stanie wymyślić ten poziom strategii przy użyciu własnych algorytmów uczenia się, jest imponujący.

Jest to głębokie uczenie się, które naprawdę podekscytowało badaczy sztucznej inteligencji AlphaGo. Wielu uważa, że ​​samodzielne uczenie się jest pierwszym krokiem w kierunku silna sztuczna inteligencja. Silna sztuczna inteligencja odnosi się do komputera, który potrafi rozwiązywać zadania intelektualne na równi z ludźmi (co jest niezwykle trudne, głównie ze względu na złożoność i wydajność ludzkiego mózgu). To jest rodzaj AI, w którym się widzisz wiele filmów science fiction Uwaga Internet! Najlepsze filmy o sztucznej inteligencjiHollywood wydało wiele świetnych filmów eksplorujących problemy sztucznej inteligencji na przestrzeni lat, a oto 10 najlepszych filmów o sztucznej inteligencji, które zalecamy przeniesienie Nieba i Ziemi do ... Czytaj więcej .

Z tego powodu tworzenie sztucznej inteligencji, która może zachowywać się jak człowiek, jest tak wielką sprawą. Wydobywanie wzorców i opracowywanie strategii to coś, co robimy cały czas i nie używamy metod brutalnej siły przy podejmowaniu decyzji.

Bardzo trudno jest zmusić komputer do zrobienia tego bez wielu wskazówek, ale dzięki AlphaGo wiemy, że silna sztuczna inteligencja jest nie tylko możliwa, ale bliższa, niż nam się wydawało.

Oczywiście, sztuczna inteligencja Go-play jest jeszcze daleka od ogólnie inteligentnej AI. Robi tylko jedną rzecz, która jest tak prosta, jak tylko może być sztuczna inteligencja - nawet AI grająca w Atari w stanie grać w 49 różnych gier Przyszłe AI gier poważnie Cię przeraząGra wideo AI nie jest jeszcze taka świetna - jeszcze. Jednak w związku z najnowszymi postępami technologicznymi może się to wkrótce zmienić. Czytaj więcej - ale skuteczne samodzielne uczenie się AlphaGo może być pierwszym krokiem w kierunku znacznej zmiany paradygmatu w AI.

Co myślisz?

Nie ma wątpliwości, że zwycięstwo AlphaGo nad Fan Hui jest ważne, ale kwestia, czy jest warta światowych nagłówków, jest przedmiotem dyskusji.

Czy uważasz, że to wielka sprawa? Czy jesteśmy o krok bliżej apokalipsa robota Microsoft, Artificial Intelligence i The Robot ApocalypseMicrosoft poważnie prezentuje linię autonomicznych robotów. Czy to początek końca dla ludzi, czy tylko kolejny krok naprzód w dążeniu do bezpiecznej sztucznej inteligencji? Czytaj więcej ? Czy nie jesteś pod wrażeniem AI, która może po prostu zagrać w grę? Podziel się swoimi przemyśleniami poniżej i porozmawiajmy o tym.

Kredyty obrazkowe: iść na grę przez vvoe przez Shutterstock, Tatiana Belova przez Shutterstock.com, Mciura przez Wikimedia Commons, Zerbor przez Shutterstock.com