Прорыв искусственного интеллекта Google: что это значит и как это влияет на вас

Реклама

27 января Google объявил, что AlphaGo, искусственный интеллект Чем не является искусственный интеллектИнтеллектуальные, разумные роботы собираются захватить мир? Не сегодня - и, возможно, никогда. Читать далее разработанный его дочерней компанией DeepMind, победил чемпион Европы по футболу Фань Хуэй в матче из пяти игр.

Возможно, вы слышали об этой новости, поскольку она делает заголовки во всем мире, но почему люди так заботятся об этом? Что все это значит? Если вы не знакомы с игрой в Го или ее значением для искусственного интеллекта, вы можете чувствовать себя немного растерянным.

Не волнуйтесь, мы вас покроем. Вот все, что вам нужно знать о прорыве и о том, как он влияет на обычных людей, таких как вы и я.

Игра в Го: простая, но сложная

Go - древняя китайская стратегическая игра, в которой два игрока сражаются за захват территории. По очереди, каждый игрок - один белый, другой черный - кладет камни на пересечения сетки 19 x 19. Когда группа камней полностью окружена камнями другого игрока, они «захватываются» и удаляются с игрового поля.

В конце игры каждое пустое место «принадлежит» игроку, окружающему его. Очки каждого игрока основаны на том, сколько территории он владеет (то есть сколько пустого пространства он окружил) плюс количество фигур противника, которые были захвачены во время игры.

Хотя большинство людей, вероятно, считают шахматы королем стратегических игр, на самом деле игра Go более сложна. Согласно Википедии, есть 10⁷⁶¹ возможные игры го по сравнению с 10¹²⁰ Оцениваются возможные игры в шахматы.

Эта сложность, наряду с некоторыми эзотерическими правилами и акцентом на игре по инстинкту, делает игру Go особенно сложной для компьютеров, чтобы учиться и играть на высоком уровне.

Невероятный мир игровых ИИ

По большому счету, разработка искусственного интеллекта, который играет в игру, не выглядит очень стоящей преследование, особенно когда IBM Watson AI уже работает над улучшением здравоохранения, и эта область нуждается в любой помощи получить. Так почему же Google потратил так много часов и долларов на создание игрового AI?

С одной стороны, это помогает исследователям ИИ найти лучший способ научить компьютеры делать что-либо. Если вы можете научить компьютер решать, как находить лучшие ходы в игре в шашки или крестики-нолики, вы можете получить представление о том, как научить другой компьютер рекомендую фильмы на Netflix 4 алгоритма машинного обучения, которые формируют вашу жизньВы можете не осознавать этого, но машинное обучение уже окружает вас, и оно может оказать удивительное влияние на вашу жизнь. Не веришь мне? Вы можете быть удивлены. Читать далее мгновенно переводить речь или предсказывать землетрясения.

Многие из применений ИИ, которые мы видели до сих пор, выиграют от улучшенных способностей решения проблем и извлечения паттернов, которые также важны для эффективных игровых ИИ.

Deep Blue, AI чемпиона по шахматам, работал, используя огромное количество вычислительной мощности и методов грубой силы, чтобы оценить все возможные последующие шаги - до 200 000 000 позиций в секунду. И хотя эта стратегия была достаточно эффективной, чтобы победить бывшего чемпиона мира по шахматам, это не совсем «человеческий» способ играть в шахматы. Это также требует от программистов «объяснять» правила игры ИИ.

Совсем недавно был разработан процесс под названием глубокое обучениечто, по сути, проложило путь к обучению компьютеров, и полностью изменило гонка за искусственным интеллектом Microsoft против Google - Кто возглавляет гонку искусственного интеллекта?Исследователи искусственного интеллекта достигают ощутимого прогресса, и люди снова начинают серьезно говорить об искусственном интеллекте. Двумя титанами, ведущими гонку искусственного интеллекта, являются Google и Microsoft. Читать далее .

Благодаря глубокому обучению компьютер может извлекать полезные шаблоны из данных - вместо того, чтобы программисты сообщали им, какие шаблоны следует искать, - и использовать эти шаблоны для оптимизации своих собственных решений. Если глубокое обучение проходит успешно, ИИ может даже обнаружить шаблоны, которые более эффективны, чем то, что мы можем распознавать как людей.

Этот тип обучения был продемонстрирован в прошлом году, когда исследовательская фирма DeepMind, принадлежащая Google, показала искусственный интеллект, который научил себя играть 49 разными Игры Atari Atari Arcade - играйте в ретро-видеоигры в HTML5 [MUO Gaming]Любой, кто сегодня играет в видеоигры, должен выразить огромную благодарность Atari, а также основателям и инженерам, которые работали в компании на протяжении ее становления. Атари был ответственным за многие из ... Читать далее после того, как дали только сырые данные. (Вы можете видеть, как он учится играть в Breakout выше.)

Процесс такой же, как изучение видеоигры без учебника или объяснения. Вы наблюдаете некоторое время, затем пытаетесь нажимать случайные кнопки, затем начинаете разбираться, разрабатывать стратегии и, в конечном итоге, добиваться успеха.

И превзойти это сделали. В некоторых играх, таких как Video Pinball, DeepMind AI полностью уничтожил людей-противников профессионального уровня. В других играх, включая г-жу Пак-Мэн, дела обстояли значительно хуже, но в целом он показал очень впечатляющие результаты.

AlphaGo: следующий уровень ИИ

AlphaGo, компьютер, который победил Fan Hui at Go, использовал эту стратегию глубокого обучения, чтобы остаться непобежденным в пяти матчах.

Вместо того, чтобы использовать грубые вычисления, такие как Deep Blue, AlphaGo определил свой следующий ход, используя то, что он изучил в процессе обучения. ограничьте объем потенциально эффективных ходов, а затем запустите симуляции, чтобы увидеть, какие ходы, скорее всего, приведут к положительным результаты.

Два разных нейронные сети Новейшие компьютерные технологии, которые вы должны увидеть, чтобы поверитьОзнакомьтесь с некоторыми из последних компьютерных технологий, которые призваны преобразить мир электроники и ПК в течение следующих нескольких лет. Читать далее Сеть политик и сеть ценностей работали вместе, чтобы оценить ходы и выбрать лучший каждый ход.

Из-за сложности Го подход грубой силы по всем возможным ходам просто невозможен, как в Шахматах. Поэтому AlphaGo опирался на знания, полученные на этапе обучения, который состоял из наблюдения 30 миллионов ходов, сделанных человеческих экспертов, которые учатся предсказывать свои действия, придумывать свои собственные стратегии и играть против себя тысячами раз.

Используя обучение с подкреплением, его процессы принятия решений развивались и усиливались до тех пор, пока AlphaGo не стал лучшим ИИ для игры в гоу в мире. В 500 играх против самых продвинутых компьютеров Go он выиграл 499 из них - даже после того, как эти программы получили преимущество в четыре этапа.

И, конечно же, AlphaGo победил Fan Hui, действующего чемпиона Европы по Го. Победа была фактически достигнута в октябре 2015 года, но объявление было отложено, чтобы совпасть с выпуском исследовательской работы DeepMind в Природа. В марте AlphaGo возьмет на себя Ли Седола, самого доминирующего игрока в мире за последние десять лет.

Итак, что все это значит?

Почему это делает заголовки по всему миру? На самом деле по нескольким причинам.

Во-первых, многие думали, что это невозможно с современными технологиями. По большинству оценок, ИИ не сможет победить игрока Го мирового класса, по крайней мере, еще десять лет. Ценные сети AlphaGo могут оценить любую игру в Го, в которую играют в данный момент, и предсказать возможного победителя, проблема, по словам Google, заключается в том, что «так тяжело было Считается невозможным.

Во-вторых, тот факт, что было использовано глубокое и независимое обучение, очень важен. Это показывает, что текущий искусственный интеллект может собирать данные, извлекать закономерности, учиться прогнозировать такие модели, и в конечном итоге разработать стратегии решения проблем, которые являются сложными и достаточно эффективными, чтобы побороть человек мирового уровня.

И хотя победа в Go не изменит мир, тот факт, что компьютер смог выработать стратегию такого уровня, используя собственные алгоритмы обучения, очень впечатляет.

Именно это глубокое изучение вдохновляет исследователей искусственного интеллекта на AlphaGo. Многие считают, что независимое обучение является первым шагом к созданию сильный искусственный интеллект. Сильный ИИ относится к компьютеру, который может решать интеллектуальные задачи наравне с людьми (что невероятно сложно, во многом из-за сложности и эффективности человеческого мозга). Это тот вид искусственного интеллекта, который вы видите в много фантастических фильмов Внимание, интернет! Лучшие фильмы про искусственный интеллектГолливуд выпустил много отличных фильмов, исследующих проблемы искусственного интеллекта за эти годы, и вот 10 лучших фильмов об искусственном интеллекте, мы рекомендуем вам переместить Небеса и Землю в ... Читать далее .

Именно по этой причине создание ИИ, которые могут вести себя по-человечески, - такая большая проблема. Извлечение шаблонов и разработка стратегий - это то, что мы делаем постоянно, и мы не используем методы грубой силы при принятии решений.

Очень сложно заставить компьютер сделать это без большого руководства, но благодаря AlphaGo мы теперь знаем, что сильный ИИ не просто возможен, но ближе, чем мы думали.

Конечно, ИИ, играющий в Го, все еще далек от интеллектуального ИИ. Он делает только одну вещь, которая настолько проста, насколько это возможно для искусственного интеллекта - даже ИИ, играющий в Atari, способен играть в 49 разных игр Будущие ИИ видеоигр будут вас сильно пугатьИИ в видеоиграх не так уж и хорош - пока. Однако, с недавними технологическими достижениями, это может скоро измениться. Читать далее - но эффективное самостоятельное обучение AlphaGo может стать первым шагом к серьезному изменению парадигмы в искусственном интеллекте.

Что вы думаете?

Нет сомнений в том, что победа АльфаГо над Фан Хуэй важна, но стоит ли обсуждать вопрос о том, достойна ли она мировых заголовков.

Как вы думаете, это большое дело? Мы на шаг ближе к робот апокалипсис Microsoft, искусственный интеллект и робот-апокалипсисMicrosoft серьезно смотрит на ряд автономных роботов. Это начало конца для людей или просто еще один шаг вперед в стремлении к безопасному искусственному интеллекту? Читать далее ? Или вы не впечатлены ИИ, который может просто играть в игру? Поделитесь своими мыслями ниже и давайте поговорим об этом.

Кредиты изображений: иди игра по ввою через шаттерсток, Татьяна Белова через Shutterstock.com, Макиура через Викисклад, Zerbor через Shutterstock.com