AI пробив на Google: Какво означава и как ви влияе

реклама

На 27 януари Google обяви, че AlphaGo, an изкуствен интелект Какво не е изкуственият интелектИнтелигентни, разумни роботи ще превземат света? Не днес - а може би и никога. Прочетете още разработен от дъщерното си дружество DeepMind, бе победил европейския шампион Go Go Fan Hui в мач от пет мача.

Може би сте чували за тази новина, тъй като прави заглавия по целия свят, но защо хората се интересуват толкова много от нея? Какво означава всичко това? Ако не сте запознати с играта на Go или нейното значение за изкуствения интелект, може да се почувствате малко изгубени.

Не се притеснявайте, ние ви покрихме. Ето всичко, което трябва да знаете за пробива и как се отразява на редовните хора като теб и мен.

Играта на Go: Simple все пак сложна

Go е древна китайска стратегическа игра, в която двама играчи се бият за превземането на територия. Завийте на завой всеки играч - един бял, а другият черен - поставя камъни на пресечните точки на 19 x 19 мрежа. Когато група камъни е изцяло заобиколена от камъните на другия играч, те се „улавят“ и премахват от дъската.

В края на играта всяко празно място се „притежава“ от играча, който го заобикаля. Резултатите на всеки играч се основават на това колко територия притежава (т.е. колко празно място е заобиколил) плюс броя на опонентите, които са били уловени по време на игра.

Докато повечето хора вероятно смятат Шах за краля на стратегическите игри, Go всъщност е по-сложно. Според Уикипедия има 10⁷⁶¹ възможни игри на Go в сравнение с 10¹²⁰ предполагаеми възможни игри на шах.

Тази сложност, заедно с някои езотерични правила и акцент върху играта чрез инстинкт, прави Go особено важна игра за компютрите да учат и да играят на високо ниво.

Невероятният свят на ИИ за игра на игри

В голямата схема на нещата, проектирането на изкуствен интелект, който играе игра, не изглежда много полезно преследване, особено когато IBM Watson AI вече работи за подобряване на здравеопазването, област, която се нуждае от цялата помощ, която може получите. И така, защо Google отдели толкова много часове и долари, за да създаде AI за игра на Go?

На едно ниво това помага на изследователите на ИИ да измислят най-добрия начин да научат компютрите да правят неща. Ако можете да научите компютър да решава как да намерите най-добрите движения в игра на шашки или Tic-Tac-Toe, можете да получите представа за преподаването на различен компютър как да препоръчайте филми в Netflix 4 Алгоритми за машинно обучение, които оформят живота виМоже да не го осъзнавате, но машинното обучение вече е навсякъде около вас и това може да окаже изненадваща степен на влияние върху живота ви. Не ми вярвате? Може да се изненадате. Прочетете още , незабавно превеждайте реч или прогнозирайте земетресения.

Много от употребите за AI, които видяхме досега, биха се възползвали от подобрените способности за решаване на проблеми и извличане на образи, които също са важни за ефективните ИИ за игра.

Deep Blue, шампионът AI шах, работи с помощта на огромно количество изчислителна сила и техники за груба сила, за да оцени всички възможни следващи ходове - до 200 000 000 позиции в секунда. И макар тази стратегия да е достатъчно ефективна, за да победи бивш шампион по шах, това не е особено „човекоподобен“ начин да играете шах. Той също така изисква от програмистите да „обясняват” правилата на играта пред AI.

Съвсем наскоро беше разработен процес, наречен дълбоко учене, което по същество проправи пътя на компютрите да се обучават и това напълно промени състезание за изкуствен интелект Майкрософт срещу Google - Кой води състезанието по изкуствен интелект?Изследователите на изкуствения интелект постигат осезаем напредък и хората отново започват да говорят сериозно за AI. Двамата титани, водещи в надпреварата за изкуствен интелект, са Google и Microsoft. Прочетете още .

С дълбокото учене компютърът може да извлече полезни модели от данни - вместо да им бъде казан от програмистите кои модели трябва да търсят - и да използва тези модели, за да оптимизира собствените си решения. Ако задълбоченото обучение е успешно, AI може дори да открие модели, които са по-ефективни от това, което можем да разпознаем като хора.

Този тип обучение беше демонстриран миналата година, когато притежаваната от Google AI изследователска фирма DeepMind разкри AI, който се научи да играе 49 различни Атари игри Atari Arcade - Играйте ретро видео игри в HTML5 [MUO Gaming]Всеки, който днес играе видео игри, дължи огромен дълг на благодарност на Atari и на основателите и инженерите, които са работили за компанията през нейните години на формиране. Атари беше отговорен за много от ... Прочетете още след като е даден само суров вход. (Можете да видите как се учи да играе Breakout по-горе.)

Процесът е същият като изучаването на видео игра без урок или обяснение. Гледате известно време, след това опитайте да натискате произволни бутони, след това започнете да измисляте нещата, да разработвате стратегии и в крайна сметка да продължите да превъзхождате.

И отлично го направи. AI DeepMind абсолютно унищожи човешки противници на професионално ниво в някои от тези игри, като Video Pinball. Той се представи значително по-лошо в други игри, включително г-жа Pac-Man, но имаше много впечатляващ рекорд като цяло.

AlphaGo: Следващото ниво на AI

AlphaGo, компютърът, който победи Fan Hui при Go, използва тази стратегия за дълбоко обучение, за да остане непобеден в пет мача.

Вместо да използва изчисления на груба сила като Deep Blue, AlphaGo определи следващия си ход, като използва наученото в тренировките за ограничете обхвата на потенциално ефективни ходове, след което пуснете симулации, за да видите кои ходове най-вероятно ще доведат до положителни резултати.

Две различни невронни мрежи Най-новите компютърни технологии, които трябва да видите, за да повярватеВижте някои от най-новите компютърни технологии, които са зададени да трансформират света на електрониката и персонални компютри през следващите няколко години. Прочетете още , мрежата на политиката и мрежата на стойността, работиха заедно, за да оценят ходовете и да изберат най-добрия всеки завой.

Поради сложността на Go, грубият подход за всички възможни ходове просто не е възможен, както е в Шах. Така AlphaGo черпи от знанията, получени по време на фазата на обучение, което се състои в гледане на 30 милиона ходове, направени от човешки експерти, научавайки се да прогнозират своите ходове, измисляйки свои собствени стратегии и играейки срещу себе си хиляди пъти.

Използвайки усилване на обучението, процесите му за вземане на решения бяха разработени и засилени, докато AlphaGo не се превърна в най-добрия AI в света на Go-play. В 500 игри срещу най-напредналите компютри Go, тя спечели 499 от тях - дори и след като даде на тези програми четирипосочен преден план.

И, разбира се, AlphaGo победи Fan Hui, настоящият европейски шампион Go. Победата всъщност е постигната през октомври 2015 г., но обявяването се забави, за да съвпадне с излизането на изследователския документ на DeepMind в природа. През март AlphaGo ще поеме Lee Sedol, най-доминиращият играч в света през последните десет години.

Добре, така че какво означава всичко това?

Защо това прави заглавия по целия свят? По няколко причини, всъщност.

Първо, много хора смятат, че това е невъзможно с настоящите технологии. Повечето оценки казват, че AI няма да победи играч на Go от световна класа поне още десет години. Стойностните мрежи на AlphaGo могат да оценят всяка игра в Go, която в момента се играе, и да предскажат евентуален победител, проблем, за който Google казва, че е „толкова трудно беше смята се за невъзможно. "

Второ, много важен е фактът, че се използва дълбоко и независимо обучение. Това показва, че настоящият изкуствен интелект може да събира данни, да извлича модели, да се научи да прогнозира такива модели и евентуално разработване на стратегии за решаване на проблеми, които са достатъчно сложни и ефективни, за да победят човек от световна класа.

И макар че победата в Go няма да промени света, фактът, че компютърът успя да измисли това ниво на стратегия, използвайки собствените си алгоритми за учене, е много впечатляващ.

Именно това задълбочено обучение изследователите на ИИ наистина се вълнуват от AlphaGo. Мнозина смятат, че независимото обучение е първата стъпка към създаването на a силен изкуствен интелект. Силният ИИ се отнася до компютър, който може да решава интелектуални задачи наравно с хората (което е невероятно трудно, до голяма степен поради сложността и ефективността на човешкия мозък). Това е видът AI, който виждате много научнофантастични филми Внимание, Интернет! Най-добрите филми за изкуствения интелектХоливуд пусна много страхотни филми, изследващи проблемите на изкуствения интелект през годините, и ето 10 от най-добрите филми за AI, препоръчваме ви да преместите Небето и Земята в ... Прочетете още .

Поради тази причина създаването на ИИ, които могат да се държат по човешки начини, е толкова голяма работа. Извличането на модели и разработването на стратегии е нещо, което правим непрекъснато и не използваме груби методи за вземане на решения.

Много е трудно да се сдобие с компютър, за да се направи това без много напътствия, но благодарение на AlphaGo, сега знаем, че силен ИИ не е възможно, но по-близо, отколкото си мислехме.

Разбира се, играчът с AI, който играе Go, все още е много далеч от общо интелигентния AI. Това прави само едно нещо, което е толкова просто, колкото изкуственият интелект може да получи - дори AI играещият AI беше в състояние да играе 49 различни игри Бъдещите AI на видеоиграта сериозно ще ви изневерятVideogame AI не е всичко толкова голямо - все още. Въпреки това, с последните технологични постижения това скоро може да се промени. Прочетете още - но ефективното независимо обучение на AlphaGo може да бъде първата стъпка към голяма промяна в парадигмата в ИИ.

Какво мислиш?

Няма съмнение, че победата на AlphaGo над Fan Hui е важна, но дали това е достойно заглавията в световен мащаб, е за дебат.

Мислите ли, че това е голяма работа? Ние сме една крачка по-близо до апокалипсис на робота Microsoft, Изкуствен интелект и Апокалипсис РоботMicrosoft придава сериозен вид на редица автономни роботи. Това ли е началото на края за хората или просто още една крачка напред в стремежа за безопасен изкуствен интелект? Прочетете още ? Или не сте впечатлени от AI, който може просто да играе игра? Споделете мислите си по-долу и нека поговорим за това.

Кредити за изображения: върви игра от vvoe чрез Shutterstock, Татяна Белова чрез Shutterstock.com, Mciura чрез Wikimedia Commons, Zerbor чрез Shutterstock.com