А.И. Гугл Бьет Facebook в гонке, чтобы выиграть в древней игре го

Незадолго до полуночи по тихоокеанскому времени во вторник Марк Цукерберг нанес упреждающий удар по своему сопернику в Google, заявив, что он, вероятно, знал, что это неправильно:

«Древнекитайская игра« Го »- одна из последних игр, где лучшие люди-игроки все еще могут побить лучших игроков искусственного интеллекта».

Без сомнения, Цукерберг знал, что примерно через двенадцать часов Google будет трубить, что а на самом деле Его искусственный интеллект избил человека-игрока, и не только человека, но и одного из лучших в мире. Похвальное достижение Google - результаты которого были опубликованы в журнале Природа в среду днем ​​- его исследователи из DeepMind разработали AlphaGo, искусственную нейронную сеть, которая обыграла Fan Hui со счетом пять матчей до нуля.

Между тем, Цукерберг написал в том же посте во вторник вечером, что Facebook приближается: «Ученые уже 20 лет пытаются научить компьютеры побеждать в Go. Мы приближаемся, и за последние шесть месяцев мы построили А.И. это может сделать движение за 0,1 секунды и при этом быть таким же хорошим, как предыдущие системы, на создание которых уходили годы ».

Игра в Го старше, чем история об Иисусе, но, как известно, остается непростой задачей для компьютеров. Алгоритмы сокрушают людей в крестики-нолики, шахматы и шашки, но само по себе количество ходов в Го (больше, чем атомов во вселенной) было слишком большим для компьютеров, чтобы просто перебить их путь к победе. Код не мог быть лучшим чемпионом по Го - до сих пор.

В течение десятилетий ученые-компьютерщики считали, что победа в игре - это нечто вроде А.И. кислотный тест. По мнению некоторых экспертов, AlphaGo от Google опережает всех на десять лет. В отличие от Каспарова-убийцы Deep Blue (http://en.wikipedia.org/wiki/Deep синий (chess_computer), который может анализировать возможные ходы и выбирать лучшие, алгоритм Google представляет собой продвинутую систему, которая сочетает в себе прогнозирование ходов противника и машинное обучение.

Из официального блога Google:

Мы обучали нейронные сети на 30 миллионах ходов от игр, в которые играют человеческие эксперты, до тех пор, пока они не могли предсказать движение человека в 57 процентах случаев (предыдущий рекорд до AlphaGo составлял 44 процента). Но наша цель - побеждать лучших игроков, а не подражать им. Для этого AlphaGo научился открывать для себя новые стратегии, играя в тысячи игр между своими нейронными сетями и настраивая соединения, используя метод проб и ошибок, известный как обучение с подкреплением. Конечно, все это требует огромных вычислительных мощностей, поэтому мы широко использовали Google Cloud Platform.

Что такое го? Это 2500-летняя настольная игра, которую почти невозможно победить с помощью искусственного интеллекта. pic.twitter.com/UEyGIxh42I

- Google (@google) 27 января 2016 г.

Теперь, это может быть много шума из-за чьего компьютера может качаться А.И. член сильнее в древней настольной игре. Но в конечном итоге нужно взять за основу эти программы и заложить основу для более общего машинного обучения.

Цукерберг сослался на способность А.И. решать экологические проблемы и анализировать болезни. На пресс-конференции главный программист Google AlphaGo сказал, что вероятным первым применением новой технологии Google будут рекомендации по продукту.