hedoxakep wrote in pockomhad3op

Categories:

🤖 ИСКУССТВЕННЫЙ РАЗУМ ВЫНЕС жалких людишек в ГО - Неужели пора готовится...

Не так давно южнокорейский мастер игры в го и один из самых титулованных игроков в мире Ли Седоль объявил о завершении карьеры и сделал драматичное заявление:   «После того, как искусственный интеллект начал играть в го, я понял, что не стану лучшим, даже если возглавлю рейтинг за счет безумных усилий. Теперь есть сущность, которую не одолеть.»  Ли говорил о компьютере AlphaGo – разработке компании DeepMind, которую пять лет назад за 650 миллионов долларов купил Google. Машине кореец проиграл еще в 2016-м, но с тех пор искусственный интеллект стал только сильнее. А вообще победу компьютера над человеком в го считают настоящим прорывом, который потенциально может привести к масштабным изменения в мире.  Неужели Терминатор уже маячит на горизонте? Давайте разбираться.  Программисты уже давно проверяют мощь искусственного интеллекта в сложных играх с лучшими из людей. Разработанный IBM компьютер Deep Blue обыграл Гарри Каспарова в шахматы еще в 1997 году. Перед матчем Каспаров думал:   «Это просто машина. Машины глупые.»  Но после поражения признавался:   «Я чувствовал – чуял, – что за столом был новый тип разума.»  Чтобы победить Каспарова, Deep Blue использовал грубую вычислительную силу: после каждого хода программа просчитывала все возможные варианты развития событий и принимала решение на основе этих данных.  Но с го такой подход не работает из-за объема данных, которые нужно обрабатывать. В го игроки по очереди ставят черные и белые камни на доску 19 на 19. Задача игры – занять как можно больше территории, при этом запирая камни противника, не давая ему получить преимущество. В целом го похожа на знакомую многим по школе игру в точки – только сложнее.  Из-за размера доски уже для первого хода, который делают черные камни, возможен 361 вариант (в шахматах – всего 20).   Соответственно, с каждым ходом древо потенциальных расстановок только разрастается. После первых двух ходов в шахматах существует 400 возможных развитий событий, в го – 129 960.   Математик Джон Тромп подсчитал, что количеством возможных комбинаций будет 171-значное число.  Поэтому от людей в игре в го требуется не только интеллект и способность к расчетам, но и мощное абстрактное мышление, сильная интуиция – качества, которые слабо развиты у компьютеров. Один из разработчиков AlphaGo Демис Хассабис рассказывал:   «Это очень интуитивная игра. Мастера го часто говорят, что сделали тот или иной ход, потому что он казался правильным.»  По его словам, у мастеров развивается особое эстетическое чувство, и хорошая позиция просто выглядит красиво.  Несмотря на то, что процессоры с каждым годом становились все мощнее и быстрее, поиск ходов на древе возможностей позволял искусственному интеллекту достичь в го только уровня сильного любителя. Компьютеры обыгрывали людей, но только получив фору в несколько камней.  В 2014-м Дэвид Фотланд, один из первопроходцев го для компьютеров, рассказывал, что программы сталкиваются с той же проблемой, что и люди:   «Многие игроки достигают определенного любительского пика и не могут стать сильнее. Чтобы преодолеть это плато, нужно сделать какой-то ментальный скачок, и у программ возникают те же проблемы. Нужно смотреть на всю доску, а не только на локальные битвы.»  Чтобы преодолеть этот интеллектуальный барьер и симулировать интуицию и эстетическое чувство профессионалов, разработчики AlphaGo подключили нейросети и алгоритмы глубинного обучения.  Сначала в нейросети AlphaGo скормили базу данных человеческих игр, в которую входило примерно 30 миллионов ходов. После этого он научился правильно предсказывать ход человека в 57% случаев, хотя предыдущий рекорд ИИ составлял 44%. Затем разработчики научили AlphaGo играть против самого себя – так компьютер научился еще лучше выделять максимально выгодные ходы и разрабатывать новые стратегии.  Все это помогло рационализировать процессы, на которых работал обыгравший Каспарова Deep Blue. Теперь система не просто разыгрывает все возможные комбинации, а умеет сосредотачиваться на наиболее перспективных вариантах развития событий. Кроме того, она ориентируется даже в ситуациях, с которыми еще никогда не сталкивалась. А такие из-за масштабности го оставались. За счет нового механизма AlphaGo обыграл всех ранее созданных компьютерных игроков (при этом давая им фору в четыре камня) и начал побеждать людей-профессионалов.  В октябре 2015-го AlphaGo разгромил двукратного чемпиона Европы француза Фань Хуэя. Они сыграли пять партий, никто не получал фору, и компьютер выиграл все пять. Это был первый случай, когда машина победила профессионального человека. После матча Хуэй рассказывал, что многому научился, и эти знания помогли ему прибавить и подняться в международном рейтинге.

Error

default userpic

Your IP address will be recorded 

When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.