Если вы любите играть в настольные игры, то, боюсь, у вас появился самый сильный соперник
- Информация о материале
- Категория: ИТ статьи
- Опубликовано: 27.02.2019, 22:27
- Автор: HelpDesk
- Просмотров: 1114
Создатели искусственного интеллекта AlphaGo Zero, рассказали о новой версии своей нейросети. В ней была добавлена функция самообучения, которая позволяет ей развивать свои навыки в настольных играх, которые позволяют ей обыгрывать людей. Как такое развитие искусственного интеллекта скажется на человеческом досуге?
Чуть более 20 лет назад состоялась историческая игра между Гарри Каспаровым и программой Deep blue, созданная компанией IBM. И именно в это время искусственный интеллект впервые победил действующего чемпиона мира по шахматам и данное событие повлекло за собой новую эру, в которой ИИ должен был превзойти человека в интеллекте.
Следующая игра, в которой должны были столкнуться человек и машина была игра го. Несмотря на то, что данная игра выглядит более простой на фоне шахмат, то это не означает, что на самом деле это было именно так. Прогнозы развития искусственного интеллекта с 1997 года показывали, что уже к 2020-2025 гг. он будет способен выиграть всех известных мировых игроков. И такая программа, действительно была создана, немного раньше и впервые одолела своего оппонента в 2015 году, им был трехкратный чемпион Европы Фань Хуэя, с разгромным счетом 5:0. Следующей весной нейросеть обыграла другого более умелого профессионального игрока в го - Ли Седоля. Триумфом данной программы в 2017 году стала победа над сильнейшим игроком в данную игру, Кэ Цзэ.
Спустя некоторое время, разработчиками была объявлена новость о том, что они планируют разработать более мощную версию данной программы, которая сможет обыгрывать человека во что угодно. К сожалению, после этого они также заявили, что официальных матчей по го, больше не будет.
В чём же заключаются нововведения AlphaGo и какие есть отличия со старой версией?
Апгрейд заключался не только в обновленном коде, а и в названии. Добавленное Zero в нём, означает, что в данной версии человек не оказывает на нее никакого влияния. Если в AlphaGo разработчики обучали её на примере партий, ранее сыгранных людьми, то в новой версии нейросеть самостоятельно изучала все аспекты игры, обучалась без вмешательства человека. И, что самое примечательное, она могла изучать не одну игру, а целых три одновременно — го, сёги и шахматы. Единственным вмешательством человека, был алгоритм, в который вписывались правила, условия побед и поражений.
Первой задачей, которой начала заниматься нейросеть, так это игра против себя самого. Все партии были сыграны различными, случайными способами. После игр AlphaGo Zero анализировала их и запоминала удачные и неудачные ходы. Программа прогоняла данный алгоритм раз за разом, самообучение на основе удачных ходов привело к том, что производительность нейросети росла и это приводило к тому, что AlphaGo Zero становился все умнее и сложнее. Искусственный интеллект занимался саморазвитием и в результате это дало свои плоды: AlphaGo Zero обыграл AlphaGo в го, со счетом 100:0, при том, что в Zero, были заложены лишь правила данной игры. При наблюдении за поведением программы разработчиками было обнаружено, что нейросеть начала использовать стратегии, для победы, которые не были ранее известны профессионалам игры го.
Один из создателей Deep Blue Мюррей Кэмпбелл,рассказал о том, что на данный момент AlphaGo Zero, способна за очень короткие сроки научится любой игре,самостоятельно и впоследствии обыгрывать людей в них. Например, любая компьютерная игра может стать для нейросети интересом для изучения.