Googleov AI proboj: što znači i kako na vas utječe

Oglas

27. siječnja Google je objavio da je AlphaGo, an umjetna inteligencija Što umjetna inteligencija nijeHoće li inteligentni, pametni roboti zauzeti svijet? Ne danas - a možda i nikada. Čitaj više koju je razvila njegova podružnica DeepMind, pobijedio je europskog prvaka Fan Hui-a u petom meču.

Možda ste čuli za ovu vijest kako pravi naslov po cijelom svijetu, ali zašto je ljudi toliko briga za nju? Što to sve znači? Ako niste upoznati s igrom Goa ili njegovim značenjem za umjetnu inteligenciju, možda se osjećate izgubljeno.

Ne brinite, pokrili smo se. Evo svega što trebate znati o proboju i kako to utječe na redovne ljude poput vas i mene.

Igra go: Jednostavno, ali složeno

Go je drevna kineska strateška igra u kojoj se dva igrača bore za osvajanje teritorija. Zaokretom, svaki igrač - jedan bijeli, a drugi crni - stavlja kamenje na raskrižja mreže 19 x 19. Kad je grupa kamenja potpuno okružena kamenjem drugog igrača, oni su "zarobljeni" i uklonjeni sa ploče.

Na kraju igre, svako prazno mjesto “u vlasništvu” je igrača koji ga okružuje. Rezultat svakog igrača temelji se na tome koliko teritorija posjeduje (tj. Koliko je praznog prostora okružio) plus broju komada protivnika koji su zarobljeni tijekom igre.

Dok većina ljudi vjerojatno smatra Chess kao kralja strateških igara, Go je zapravo složeniji. Prema Wikipediji, postoji 10⁷⁶¹ moguće igre Go u odnosu na 10¹²⁰ procijenjene moguće igre u šahu.

Ova složenost, zajedno s nekim ezoterijskim pravilima i naglaskom na igru ​​pomoću instinkta, čini Go posebno kompliciranu igru ​​za računala i učenje na visokoj razini.

Nevjerojatan svijet AI-a za igru

U velikoj shemi stvari, dizajniranje umjetne inteligencije koja igra igru ​​ne čini se previše vrijednim slijede, posebno kad IBM Watson AI već radi na poboljšanju zdravstvene zaštite, područja kojem je potrebna sva pomoć koju može dobiti. Pa zašto je Google potrošio toliko sati i dolara da stvori Go-play AI?

Na jednoj razini to pomaže istraživačima AI-ja da pronađu najbolji način da nauče računala da rade. Ako možete naučiti računalo da riješi kako pronaći najbolje poteze u igri Checkers ili Tic-Tac-Toe, mogli biste steći uvid u podučavanje drugog računala kako preporuči filmove na Netflixu 4 Algoritmi strojnog učenja koji oblikuju vaš životMožda to ne shvaćate, ali strojno učenje je već oko vas, a to može pokazati iznenađujući stupanj utjecaja na vaš život. Ne vjerujete mi? Možda ćete se iznenaditi. Čitaj više , odmah prevesti govor ili predvidjeti potres.

Mnoge od koristi za AI koje smo do sada vidjeli koristile bi poboljšane sposobnosti rješavanja problema i uklanjanje uzoraka, koje su također važne za djelotvorna igračka igranja.

Deep Blue, AI šahovskog prvaka, radio je koristeći ogromnu količinu računalne snage i tehnike grube sile za procjenu svih mogućih sljedećih poteza - do 200.000.000 pozicija u sekundi. I dok je ova strategija bila dovoljno učinkovita da pobijedi bivšeg svjetskog prvaka u šahu, to nije osobito "ljudski" način igranja šaha. Također zahtijeva od programera da "objasne" AI pravila igre.

U novije vrijeme razvijen je postupak nazvan duboko učenje, što je u suštini otvorilo put računalima da podučavaju, a to je u potpunosti promijenilo ono utrka za umjetnom inteligencijom Microsoft vs Google - Tko vodi utrku umjetne inteligencije?Istraživači umjetne inteligencije ostvaruju opipljiv napredak, a ljudi opet počinju ozbiljno govoriti o AI. Dva titana koji predvode utrku umjetne inteligencije su Google i Microsoft. Čitaj više .

Dubokim učenjem računalo može izvući korisne uzorke iz podataka - umjesto da im programeri kažu koje obrasce treba tražiti - i koristiti te obrasce za optimizaciju vlastitih odluka. Ako je duboko učenje uspješno, AI može otkriti čak i obrasce koji su učinkovitiji od onih koje možemo prepoznati kao ljude.

Ova vrsta učenja demonstrirana je prošle godine, kada je istraživačka tvrtka AI DeepMind u vlasništvu Googlea otkrila AI koji je naučio igrati 49 različitih Atari igre Atari Arcade - Igrajte retro video igre u HTML5 [MUO Gaming]Svatko tko danas igra videoigre duguje ogromnu zahvalnost Atari i osnivačima i inženjerima koji su radili za tvrtku tijekom njenih formativnih godina. Atari je bio odgovoran za mnoge ... Čitaj više nakon što im se da samo sirovi unos. (Možete ga vidjeti kako igrati svirajući Breakout iznad.)

Proces je isti kao i učenje video igre bez udžbenika ili objašnjenja. Neko vrijeme promatrate, zatim pokušate pritisnuti slučajne tipke, a zatim početi smišljati stvari, razvijati strategije i na kraju ići do izvrsnosti.

I izvrsno je uspio. DeepMind AI apsolutno je uništio ljudske protivnike profesionalne razine u nekim od tih igara, poput Video Pinball-a. Nastupilo je znatno gore u ostalim igrama, uključujući gospođu Pac-Man, ali sveukupno je imalo vrlo impresivan rekord.

AlphaGo: Sljedeća razina AI

AlphaGo, računalo koje je na Go-u pobijedilo Fan Hui, iskoristio je ovu strategiju dubokog učenja kako bi u pet mečeva bio neporažen.

Umjesto izračunavanja grube sile poput Deep Blue-a, AlphaGo je svoj sljedeći potez odredio koristeći ono što je naučio u treningu za ograničite opseg potencijalno učinkovitih poteza, a zatim pokrenite simulacije da biste vidjeli koji bi potezi najvjerojatnije bili pozitivni rezultati.

Dvije različite neuronske mreže Najnovija računalna tehnologija u koju morate vjerovatiPogledajte neke od najnovijih računalnih tehnologija koje su postavljene da transformišu svijet elektronike i osobnih računala u sljedećih nekoliko godina. Čitaj više , mreža pravila i mreža vrijednosti, radili su zajedno kako bi procijenili poteze i odabrali najbolje svaki korak.

Zbog složenosti Go-a, brutalan pristup svim mogućim potezima jednostavno nije moguć kao u Šahu. Dakle, AlphaGo se oslanjao na znanje stečeno tijekom faze treninga, a sastojalo se od gledanja 30 milijuna poteza ljudski stručnjaci, učeći predvidjeti njihove poteze, iznoseći vlastite strategije i igrajući protiv sebe tisuće puta.

Korištenjem učenja ojačanja, njegovi procesi donošenja odluka razvijeni su i ojačani sve dok AlphaGo nije postao najbolji Go-play AI na svijetu. U 500 igara protiv najnaprednijih Go računala, njih je osvojilo 499 - čak i nakon što je tim programima dao glavu u četiri poteza.

I, naravno, AlphaGo je pobijedio Fan Hui, trenutnog europskog Go prvaka. Pobjeda je zapravo postignuta u listopadu 2015., ali najava je odgođena kako bi se poklopila s objavljivanjem istraživačkog rada DeepMind-a u Priroda. AlphaGo će u ožujku preuzeti Leeja Sedola, najdominantnijeg igrača na svijetu u posljednjih deset godina.

Okej, pa što sve to znači?

Zašto se ovako stvaraju naslovi širom svijeta? Zapravo iz nekoliko razloga.

Prvo, mnogi su mislili da je to nemoguće uz trenutnu tehnologiju. Većina procjena kaže da AI neće svladati igrača svjetske klase najmanje još deset godina. AlphaGo-ove mreže vrijednosti mogu procijeniti bilo koju Go igra koja se trenutno igra i predvidjeti mogućeg pobjednika, problem za koji Google kaže da je "toliko je bilo teško za koji se vjerovalo da je nemoguća. "

Drugo, činjenica da je korišteno duboko i neovisno učenje vrlo je važno. To pokazuje da trenutna umjetna inteligencija može prikupiti podatke, izdvojiti uzorke, naučiti ih predvidjeti obrazaca i na kraju razviti strategije za rješavanje problema koje su dovoljno složene i učinkovite da se mogu pobijediti svjetske klase.

Iako pobjeda na Go-u neće promijeniti svijet, činjenica da je računalo uspjelo doći do te razine strategije pomoću vlastitih algoritama učenja vrlo je impresivno.

To je duboko učenje koje je istraživače AI zaista uzbuđivalo zbog AlphaGo-a. Mnogi vjeruju da je samostalno učenje prvi korak ka stvaranju a jaka umjetna inteligencija. Snažan AI odnosi se na računalo koje može riješiti intelektualne zadatke ravnopravno s ljudima (što je nevjerojatno teško, uglavnom zbog složenosti i učinkovitosti ljudskog mozga). Ovo je vrsta AI koju vidite mnogi filmovi znanstvene fantastike Pažnja, Internet! Najbolji filmovi o umjetnoj inteligencijiHollywood je objavio mnogo sjajnih filmova koji istražuju pitanja umjetne inteligencije tijekom godina, a evo 10 najboljih filmova o AI-u koji vam preporučujemo da premjestite Nebo i Zemlju u ... Čitaj više .

Zbog toga je stvaranje AI koja se može ponašati na ljudski način tako velika stvar. Izvlačenje obrazaca i razvijanje strategija nešto je što radimo stalno, a ne koristimo metode grube sile prilikom donošenja odluka.

Vrlo je teško dobiti računalo za to bez puno uputa, ali zahvaljujući AlphaGo-u, sada znamo da snažni AI nije samo moguć, ali bliži nego što smo mislili.

Naravno, AI koji se igra i dalje je daleko od općenito inteligentnog AI. To čini samo jedno, što je otprilike jednostavno kao što umjetna inteligencija može dobiti - čak je i AI koji svira Atari u mogućnosti igrati 49 različitih igara Budući ai videoigara ozbiljno će vas iznenaditiVideoigrica AI nije sve tako sjajna - još uvijek. Međutim, s nedavnim tehnološkim napretkom to bi se uskoro moglo promijeniti. Čitaj više - ali efektivno samostalno učenje AlphaGo-a mogao bi biti prvi korak ka velikom pomaku paradigme u AI.

Što misliš?

Nema sumnje da je pobjeda AlphaGo-a nad Fan Hui-om važna, ali je li vrijedan svjetskih naslova svestan ili ne.

Mislite li da je to velika stvar? Jesmo li korak bliže apokalipsa robota Microsoft, umjetna inteligencija i apokalipsa robotaMicrosoft ozbiljnom pogledu daje liniju autonomnih robota. Je li ovo početak kraja za ljude ili je to samo još jedan korak naprijed za sigurnu umjetnu inteligenciju? Čitaj više ? Ili niste impresionirani AI koji može samo igrati igru? Podijelite svoja razmišljanja u nastavku i neka razgovaraju o tome.

Slikovni krediti: go igra by vvoe via Shutterstock, Tatjana Belova putem Shutterstock.com, Mciura putem Wikimedia Commonsa, Zerbor preko Shutterstock.com