Hirdetés
Január 27-én a Google bejelentette, hogy az AlphaGo, a mesterséges intelligencia Mi a mesterséges intelligencia?Intelligens, érzékeny robotok fogják átvenni a világot? Nem ma - és talán még soha. Olvass tovább A leányvállalata, a DeepMind által kifejlesztett, öt mérkőzéses mérkőzésen legyőzte Fan Hui European Go bajnokot.
Lehet, hogy hallottál erről a hírről, mivel az világszerte címsorokat készít, de miért érdekli az embereket annyira? Mit jelent ez az egész? Ha nem ismeri a Go játékot vagy annak fontosságát a mesterséges intelligencia szempontjából, akkor valószínűleg kissé elveszettnek érzi magát.
Ne aggódj, magunkkal fedeztük. Itt van minden, amit tudnod kell az áttörésről és arról, hogy ez miként érinti a normál embereket, mint te és én.
The Go of Go: Egyszerű, mégis komplex
A Go egy ősi kínai stratégiai játék, ahol két játékos küzd a terület elfoglalása érdekében. Fordulatonként minden játékos - az egyik fehér, a másik a fekete - köveket helyez a 19 x 19 méretű rács kereszteződésére. Amikor egy kövek egy csoportját teljesen a másik játékos kövei veszik körül, akkor azokat "elfogják" és eltávolítják az asztalról.
A játék végén minden üres hely a körülvevő játékos tulajdonában van. Az egyes játékosok pontozása attól függ, hogy mekkora területtel rendelkezik (azaz mennyi üres helyet vett körül), valamint az ellenfél darabjainak számát, amelyeket a játék során elfogtak.
Noha a legtöbb ember valószínűleg a sakkról, mint a stratégiai játékok királyáról gondolja, a Go valójában összetettebb. A Wikipedia szerint 10 ilyen van761 lehetséges Go játékok 10-hez képest120 a sakk becsült lehetséges játékai.
Ez a bonyolultság, néhány ezoterikus szabályokkal és az ösztönös játékra helyezve a Go-ot, különösen a számítógépek számára megnehezíti a magas szintű tanulást és játékot.
A játék AI hihetetlen világa
A dolgok nagy rendszerében a játékot végző mesterséges intelligencia megtervezése nem tűnik nagyon érdemesnek törekvés, különösen akkor, ha az IBM Watson AI már dolgozik az egészségügy javításán, egy olyan területre, ahol minden lehetséges segítségre van szüksége kap. Akkor miért költött a Google olyan sok órát és dollárt, hogy létrehozzon egy Go-playing AI-t?
Egyrészt ez segít az AI kutatóinak kitalálni a számítógépeket a dolgok megtanításának legjobb módja. Ha megtanít egy számítógépet arra, hogy megoldja, hogyan lehet megtalálni a legjobb mozdulatokat a Dáma vagy a Tic-Tac-Toe játékban, akkor betekintést nyerhet egy másik számítógép tanításához, javasoljon filmeket a Netflix-en 4 Gépi tanulási algoritmusok, amelyek alakítják az életedLehet, hogy nem veszi észre, de a gépi tanulás már körül van, és meglepő mértékben befolyásolhatja az életed. Nem hiszel nekem? Lehet, hogy meglepte. Olvass tovább , azonnal lefordíthatja a beszédet vagy megjósolhatja a földrengéseket.
Az AI sokféle, az eddig látott felhasználásának előnyei lennének a továbbfejlesztett problémamegoldási és mintázatkivonási képességeknek, amelyek szintén fontosak a hatékony játékhoz szükséges AI-k számára.
A Deep Blue, az AI sakkbajnok, hatalmas számítási teljesítmény és brutális erő technikák felhasználásával dolgozott fel az összes lehetséges következő lépés értékelése céljából - akár 200 000 000 pozíció másodpercenként. És bár ez a stratégia elég hatékony volt ahhoz, hogy legyőzze a korábbi sakk világbajnokot, ez nem egy különösebben „emberszerű” sakkjátszási módszer. Azt is megköveteli a programozóktól, hogy „magyarázzák” a játék szabályait az AI-nek.
A közelmúltban kifejlesztettek egy eljárást mély tanulás, amely alapvetően előkészítette az utat a számítógépek számára, hogy megtanítsák magukat, és ez teljesen megváltoztatta a verseny a mesterséges intelligenciaért Microsoft vs Google - Ki vezet a mesterséges intelligencia versenyen?A mesterséges intelligencia kutatói kézzelfogható fejlődést hajtanak végre, és az emberek ismét komolyan beszélnek az AI-ről. A mesterséges intelligencia versenyét vezető két titán a Google és a Microsoft. Olvass tovább .
A mélyreható tanulással a számítógép hasznos mintákat vonhat ki az adatokból - ahelyett, hogy a programozók megmondták, mely mintákat kell keresnie -, és ezeket a mintákat használhatja saját döntéseinek optimalizálásához. Ha a mély tanulás sikeres, akkor az AI akár olyan mintákat is felfedezhet, amelyek sokkal hatékonyabbak, mint amit emberekként felismerhetünk.
Az ilyen típusú tanulást tavaly demonstrálták, amikor a Google tulajdonában lévő DeepMind AI kutató cég egy olyan AI-t mutatott be, amely 49 különböző Atari játékok Atari Arcade - Retro videojátékok lejátszása HTML5 formátumban [MUO Gaming]Bárki, aki ma videojátékokat játszik, óriási hálaadóssággal tartozik Atari, valamint az alapítók és mérnökök számára, akik a cégnél alakultak ki annak alakító évei alatt. Atari volt a felelős sok ... Olvass tovább miután csak nyers inputot kapott. (Láthatja, hogy a Breakout játszani kell fent.)
A folyamat ugyanaz, mint egy videojáték megtanulása bemutató vagy magyarázat nélkül. Egy ideig figyel, majd megpróbálja megnyomni a véletlenszerű gombokat, majd elkezdi kitalálni a dolgokat, stratégiákat dolgoz ki, és végül tovább halad az excel felé.
És nagyszerű volt. A DeepMind AI abszolút elpusztította a professzionális emberi ellenfeleket néhány ilyen játékban, mint például a Video Pinball. Más játékokban, köztük Ms. Pac-Man, szignifikánsan rosszabb volt, de összességében rendkívül lenyűgöző rekordokkal rendelkezik.
AlphaGo: AI következő szintje
Az AlphaGo, az a számítógép, amely legyőzte a Fan Hui at Go-t, ezt a mély tanulási stratégiát öt mérkőzés legyőzéséhez használta.
A brutális erő kiszámítása helyett, mint például a Deep Blue, az AlphaGo a következő lépését úgy határozta meg, hogy az edzés során megtanulta: korlátozza a potenciálisan hatékony mozdulatok körét, majd futtassa a szimulációkat, hogy megnézze, mely mozdulatok valószínűleg eredményeznek pozitív eredményt eredmények.
Két különböző idegi hálózatok A legújabb számítógépes technológia, amelyet látnia kell, hogy elhiggyeNézze meg a legújabb számítógépes technológiákat, amelyek az elektronika és a PC-k világát átalakítják az elkövetkező néhány évben. Olvass tovább , a házirend-hálózat és az értékhálózat együttesen értékelték a lépéseket és kiválasztták a körökből a legjobbat.
A Go bonyolultsága miatt a brutális erő megközelítése minden lehetséges mozdulattal szemben nem lehetséges, mint a sakkban. Tehát az AlphaGo a képzés szakaszában megszerzett tudásra támaszkodott, amely 30 millió lépés megfigyelését jelentette emberi szakértők, akik megtanulják előre megjósolni a mozgásaikat, kidolgozzák a saját stratégiájukat és több ezer ember ellen játszanak alkalommal.
A megerősítő tanulás alkalmazásával fejlesztették és megerősítették döntéshozatali folyamatait, amíg az AlphaGo a világ legjobb Go-play AI-jé nem vált. A legfejlettebb Go számítógépekkel folytatott 500 játékban 499 nyert - még akkor is, ha e programoknak négylépéses fejállást adott.
És természetesen az AlphaGo legyőzte Fan Hui-t, a jelenlegi European Go bajnokot. A győzelem valójában 2015 októberében valósult meg, de a bejelentés késleltette a DeepMind kutatómunkájának megjelenését Természet. Márciusban az AlphaGo felveszi Lee Sedolt, a világ legfontosabb szereplőjét az elmúlt tíz évben.
Oké, szóval mit jelent ez az egész?
Miért készít ez a címsor a világ minden tájáról? Valójában több okból is.
Először, sokan úgy gondolták, hogy ez lehetetlen a jelenlegi technológiával. A legtöbb becslés szerint az AI legalább tíz évig nem fogja legyőzni a világszínvonalú Go játékosokat. Az AlphaGo értékhálózatai kiértékelhetik a jelenleg játszott Go játékot, és megjósolhatják a végső győztest. Ez egy olyan probléma, amelyet a Google mond:olyan nehéz volt úgy vélte, hogy lehetetlen. ”
Másodszor, nagyon fontos az a tény, hogy mély és független tanulást alkalmaztak. Ez azt mutatja, hogy a jelenlegi mesterséges intelligencia adatot gyűjthet, mintákat vonhat ki, megtanulhatja megjósolni ezeket mintákat, és végül olyan problémamegoldó stratégiákat dolgoz ki, amelyek összetettek és hatékonyak ahhoz, hogy legyőzzék a világszínvonalú ember.
És bár a Go-n történő nyerés nem változtatja meg a világot, az a tény, hogy egy számítógép a saját tanulási algoritmusaival képes volt ilyen szintű stratégiát kidolgozni, nagyon lenyűgöző.
Ez a mély tanulás vonzza az Ai kutatóit az AlphaGo iránt. Sokan úgy vélik, hogy a független tanulás az első lépés a erős mesterséges intelligencia. Az erős AI olyan számítógépre utal, amely az emberekkel összehasonlítva képes intellektuális feladatokat megoldani (ami hihetetlenül nehéz, nagyrészt az emberi agy összetettségének és hatékonyságának köszönhetően). Ez az a fajta AI, amelyben látsz sok tudományos fantasztikus film Figyelem, Internet! A legjobb filmek a mesterséges intelligenciárólHollywood az elmúlt években számos nagyszerű filmet adott ki, amelyek feltárják a mesterséges intelligencia kérdéseit. Íme 10 legjobb film az AI-ről, azt javasoljuk, hogy helyezze át a Mennyet és a Földet ... Olvass tovább .
Ez az oka annak, hogy olyan emberi intelligencia létrehozása, amely képes emberhez hasonlóan viselkedni, olyan nagy ügy. A minták kinyerése és a stratégiák kidolgozása folyamatosan történik, és döntések meghozatalakor nem használunk brutális erő módszereket.
Nagyon nehéz beszerezni egy számítógépet, hogy sok útmutatás nélkül elvégezzük ezt, de az AlphaGo-nak köszönhetően most már tudjuk, hogy az erős AI nem csak lehetséges, hanem közelebb is, mint gondoltuk.
Természetesen a Go-playing AI még messze van az általában intelligens AI-től. Csak egy dolgot tesz, ami körülbelül annyira egyszerű, mint amennyit a mesterséges intelligencia megkaphat - még az Atari-játszó AI is képes különféle 49 játékot játszani A jövőbeli videojátékok komolyan kiborítanakA videojáték-AI még nem olyan nagyszerű. A legújabb technológiai fejleményekkel azonban ez hamarosan megváltozhat. Olvass tovább - de az AlphaGo hatékony önálló tanulása lehet az első lépés az AI jelentős paradigmaváltása felé.
Mit gondolsz?
Nem kétséges, hogy az AlphaGo győzelme a Fan Hui felett fontos, de a vita tárgyát képezi, vajon érdemes-e a világhírű címsor is.
Gondolod, hogy ez nagy ügy? Egy lépéssel közelebb állunk a robot apokalipszis Microsoft, mesterséges intelligencia és a Robot ApokalipszisA Microsoft komoly megjelenést mutat az autonóm robotok sorától. Ez az ember számára a vége kezdete, vagy csak egy újabb lépés a biztonságos mesterséges intelligencia előmozdításában? Olvass tovább ? Vagy nem lenyűgöz egy olyan AI, amely csak játszhat? Ossza meg gondolatait alább, és beszéljünk róla.
Kép kreditek: megy játék vvoe által Shutterstockon keresztül, Tatiana Belova a Shutterstock.com webhelyen keresztül, Mciura a Wikimedia Commons segítségével, Zerbor a Shutterstock.com webhelyen keresztül
A Dann tartalomstratégiai és marketing tanácsadó, aki segíti a vállalatokat a kereslet előteremtésében és vezet. Blogokat ír a stratégiai és tartalommarketingről a dannalbright.com webhelyen.