Googleov AI proboj što znači i kako na vas utječe

27. siječnja Google je objavio da je AlphaGo, umjetna inteligencija Što umjetna inteligencija nije ono što umjetna inteligencija nije, Jesu li inteligentni roboti zauzeli svijet? Ne danas - a možda i nikada. koju je razvila njegova podružnica DeepMind, pobijedio je europskog prvaka Fan Hui-a u petom meču.

Možda ste čuli za ovu vijest kako donose naslove širom svijeta, ali zašto ljudi toliko brinu o njoj? Što to sve znači? Ako niste upoznati s igrom Goa ili njegovim značenjem za umjetnu inteligenciju, možda se osjećate pomalo izgubljeno.

Ne brinite, pokrili smo vas. 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 “uhvaćen” i uklonjen s ploče.

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

Iako većina ljudi vjerojatno misli na Šah 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, oblikovanje umjetne inteligencije koja igra igru ​​ne čini se vrlo vrijednom potrage, pogotovo 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 kako bi stvorio Go-play AI?

Na jednoj razini to pomaže istraživačima AI-ja da pronađu najbolji način da računala nauče raditi. 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 preporučiti filmove na Netflix 4 algoritmima strojnog učenja koji oblikuju vaš život 4 Algoritmi strojnog učenja koji oblikuju vaš život Možda to ne shvaćate, ali strojno učenje je već oko vas i može pokazati iznenađujući stupanj utjecaja na vaš život. Ne vjerujete mi? Možda ćete se iznenaditi. , odmah prevesti govor ili predvidjeti potresa.

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. Iako je ova strategija bila dovoljno učinkovita da pobijedi bivšeg svjetskog prvaka u šahu, to nije osobito “čovjeka kao” način igranja šaha. Također zahtijeva od programera da “objasniti” pravila igre na AI.

U novije vrijeme razvijen je postupak nazvan duboko učenje, što je u suštini utrlo put računalima da podučavaju, a to je u potpunosti promijenilo utrku za umjetnom inteligencijom Microsoft vs Google - Tko vodi utrku umjetne inteligencije? 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. .

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 kompanija AI DeepMind, koja je u vlasništvu Googlea, otkrila AI koji je naučio igrati 49 različitih Atari igara Atari Arcade - Igrajte retro video igre u HTML5 [MUO Gaming] Atari Arcade - Igrajte retro video igre u HTML5 [MUO Gaming] Svatko tko danas igra videoigre duguje ogroman dug zahvalnosti Atari i osnivačima i inženjerima koji su radili za tvrtku tijekom njenih formativnih godina. Atari je bio odgovoran za mnoge ... nakon što su mu dali 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 gledate, zatim pokušavate pritisnuti slučajne tipke, a zatim početi smišljati stvari, razvijati strategije i na kraju ići na vrh.

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 imalo je 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 pomoću računanja grube sile poput Deep Blue-a, AlphaGo je svoj sljedeći potez odredio koristeći ono što je naučio na treningu kako bi ograničio opseg potencijalno učinkovitih poteza, zatim pokrećući simulacije kako bi se vidjelo koji će potezi najvjerojatnije rezultirati pozitivnim ishodima.

Dvije različite neuronske mreže Najnovija računalna tehnologija koju morate vidjeti da biste vjerovali Najnovija računalna tehnologija koju morate vidjeti da biste vjerovali Provjerite neke od najnovijih računalnih tehnologija koje su postavljene da transformišu svijet elektronike i osobnih računala u sljedećih nekoliko godina. , mreža politika i mreža vrijednosti, radili su zajedno kako bi procijenili poteze i izabrali najbolje svaki korak.

Zbog složenosti Go-a, pristup grubim silama nad 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 koje su napravili ljudski stručnjaci, naučili predvidjeti njihove poteze, osmislili vlastite strategije i igrali protiv sebe tisućama 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 headstart 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 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 još deset godina pobijediti igrača svjetske klase. AlphaGo-ove mreže vrijednosti mogu procijeniti bilo koju Go igra koja se trenutno igra i predvidjeti mogućeg pobjednika, problem za koji Google kaže da jest “tako teško da se vjerovalo da je nemoguće.”

Drugo, činjenica da je korišteno duboko i neovisno učenje vrlo je važno. To pokazuje da trenutna umjetna inteligencija može prikupiti podatke, izdvojiti obrasce, naučiti predvidjeti takve obrasce i na kraju razviti strategije za rješavanje problema koje su dovoljno složene i učinkovite da pobijede čovjeka svjetske klase.

I dok pobjeda u 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. Snažno 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 u mnogim znanstvenofantastičnim filmovima Pažnja, Internet! Najbolji filmovi o pozornosti umjetne inteligencije, Internet! Najbolji filmovi o umjetnoj inteligenciji Hollywood je tijekom godina objavio puno sjajnih filmova koji istražuju pitanja umjetne inteligencije, a evo 10 najboljih filmova o AI-u koji vam preporučujemo da premjestite Nebo i Zemlju u… .

Iz tog razloga je stvaranje takovih AI koji se mogu ponašati na ljudski način tako velika stvar. Izvlačenje obrazaca i razvijanje strategija je nešto što radimo stalno, a pri donošenju odluka ne koristimo metode grube sile.

Vrlo je teško dobiti računalo za to bez puno uputa, ali zahvaljujući AlphaGo-u, sada znamo da snažni AI nije samo moguć, već je 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 Atari koji igra Atari bio u stanju igrati 49 različitih igara Budući video-igrački AI-i ozbiljno će vas izblijediti Buduće video-igre AI-i će vas ozbiljno iznenaditi AI nije sve tako sjajno - još. Međutim, s nedavnim tehnološkim napretkom to bi se uskoro moglo promijeniti. - ali efektivno samostalno učenje AlphaGo-a mogao bi biti prvi korak ka značajnom pomaku paradigme u AI.

Što misliš?

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

Mislite li da je to velika stvar? Jesmo li korak bliže apokalipsi robota Microsoft, Umjetna inteligencija i Robot Apokalipsa Microsoft, Umjetna inteligencija i Apokalipsa robota Microsoft daje liniji autonomnih robota ozbiljan izgled. Je li ovo početak kraja za ljude ili je to samo još jedan korak naprijed za sigurnu umjetnu inteligenciju? ? Ili niste impresionirani AI koji može samo igrati igru? Podijelite svoje misli u nastavku i razgovarajmo o tome.

Image Credits: go game by vvoe via Shutterstock, Tatiana Belova via Shutterstock.com, Mciura via Wikimedia Commons, Zerbor via Shutterstock.com