211service.com
„Alpha Zero“ ateivių šachmatai parodo AI galią ir ypatumus
Naujausias „DeepMind“ pasiekimas elgiasi labai stebėtinai. Tikėtis, kad kitos AI sistemos bus tokios pat keistos. 2017 m. gruodžio 8 d
Naujausia DeepMind sukurta AI programa yra ne tik puiki ir nepaprastai lanksti, bet ir gana keista.
DeepMind paskelbtas popierius Šią savaitę aprašoma jo sukurta žaidimo programa, kuri, jau įvaldę Go žaidimą, įvaldė šachmatus ir japonišką žaidimą Shoju.
Demisas Hassabis, „DeepMind“ įkūrėjas ir generalinis direktorius bei pats šachmatininkas ekspertas, ketvirtadienį Kalifornijoje vykusioje dirbtinio intelekto konferencijoje pristatė daugiau informacijos apie sistemą, vadinamą „Alpha Zero“. Programa dažnai darydavo judesius, kurie šachmatininkui atrodytų neįsivaizduojami.
Jis nežaidžia kaip žmogus ir nevaidina kaip programa, Hassabis sakė Neural Information Processing Systems (NIPS) konferencijoje Long Byče. Jis groja trečiuoju, beveik svetimu, būdu.
Tai ne tik parodo, kokios puikios mašininio mokymosi programos gali būti atliekamos atliekant konkrečią užduotį, bet ir parodo, kad dirbtinis intelektas gali labai skirtis nuo žmogaus. Kai dirbtinis intelektas tampa vis įprastesnis, mums gali tekti žinoti apie tokį ateivių elgesį.
Susijusi istorija
Susijusi istorija Atnaujinta žaidimo AI versija pati išmoko kiekvieną „Go“ knygoje pateiktą gudrybę, naudodama naują mašininio mokymosi formą.Alpha Zero yra bendresnė AlphaGo versija, DeepMind sukurta programa, skirta žaisti stalo žaidimą Go. Per 24 valandas „Alpha Zero“ išmoko žaisti šachmatais pakankamai gerai, kad įveiktų vieną geriausių esamų šachmatų programų.
Tačiau taip pat nuostabu, paaiškino Hassabis, tai, kad kartais jis aukojasi iš pažiūros beprotiškų aukų, pavyzdžiui, pasiūlo vyskupą ir karalienę, kad išnaudotų pozicinį pranašumą, atvedusį į pergalę. Tokios didelės vertės kūrinių aukos paprastai būna retos. Kitu atveju programa perkėlė savo karalienę į lentos kampą – tai labai keistas triukas su stebinančia padėties verte. Tai tarsi šachmatai iš kitos dimensijos, sakė Hassabis.
Hassabis spėlioja, kad kadangi „Alpha Zero“ mokosi pats, jam naudinga nesilaikyti įprasto požiūrio priskiriant gabalams vertę ir stengiantis sumažinti nuostolius. Galbūt mūsų šachmatų samprata buvo per ribota, sakė jis. Tai gali būti svarbus momentas šachmatams. Galime tai įskiepyti į savo žaidimą.
Šachmatų žaidimas turi ilgą dirbtinio intelekto istoriją. Geriausios programos, sukurtos ir tobulintos dešimtmečius, apima didžiulius žmogaus intelekto kiekius. Nors 1996 m. IBM Deep Blue įveikė tuometinį pasaulio čempioną, ta programa, kaip ir kitos įprastos šachmatų programos, reikalavo kruopštaus programavimo rankomis.
Originalus AlphaGo, sukurtas specialiai Go, buvo didelis dalykas, nes jis sugebėjo išmokti žaisti žaidimą, kuris yra nepaprastai sudėtingas ir kurį sunku išmokyti, todėl reikia instinktyvaus lentos pozicijų pojūčio. „AlphaGo“ įvaldė „Go“ suvartodama tūkstančius pavyzdinių žaidimų ir tada treniruodamasi prieš kitą savo versiją. Tai iš dalies padarė apmokydama didelį neuroninį tinklą, naudodama metodą, žinomą kaip sustiprinimo mokymasis, kuris modeliuojamas pagal tai, kaip gyvūnai mokosi (žr. „Google“ AI meistrai eina dešimtmečiu anksčiau, nei tikėtasi).
Nuo tada „DeepMind“ pademonstravo programos versiją, pavadintą „AlphaGo Zero“, kuri mokosi be jokių pavyzdinių žaidimų, o pasikliauja tik savarankišku žaidimu (žr. „AlphaGo Zero Shows“ mašinos gali tapti antžmogiškais be jokios pagalbos). „Alpha Zero“ dar labiau tobulėja, parodydama, kad ta pati programa gali valdyti tris skirtingus stalo žaidimų tipus.
„Alpha Zero“ pasiekimai yra įspūdingi, tačiau jai vis tiek reikia žaisti daug daugiau treniruočių nei šachmatų meistrui. Hassabis teigia, kad taip gali būti dėl to, kad žmonėms naudingos kitos mokymosi formos, pavyzdžiui, skaitymas apie tai, kaip žaisti ir stebėti kitų žmonių žaidimus.
Vis dėlto kai kurie ekspertai perspėja, kad programos galimybės, nors ir nepaprastos, turėtų būti vertinamos kontekste. Kalbėdamas po Hassabis, Garis Markusas NYU profesorius sakė, kad kuriant Alpha Zero buvo panaudota daug žmonių žinių. Ir jis teigia, kad žmogaus intelektas, atrodo, apima tam tikrus įgimtus gebėjimus, pavyzdžiui, intuityvų gebėjimą lavinti kalbą.
Joshas Tenenbaumas MIT profesorius, tiriantis žmogaus intelektą, teigė, kad jei norime sukurti tikrą žmogaus lygio dirbtinį intelektą, turėtume ištirti žmonių lankstumą ir kūrybiškumą. Jis, be kitų pavyzdžių, atkreipė dėmesį į Hassabio ir jo kolegų sumanumą kuriant, kuriant ir kuriant programą. Tai beveik taip pat įspūdinga, kaip karalienė kampe, šmaikštavo jis.