Alien Chess Alpha Zero pokazuje moc i osobliwość AI

Najnowsze osiągnięcie DeepMind zachowuje się w bardzo zaskakujący sposób. Spodziewaj się, że inne systemy AI będą równie dziwne. Za pomocą

• Czy rycerz strona archiwum

8 grudnia 2017 r.

Najnowszy program AI opracowany przez DeepMind jest nie tylko genialny i niezwykle elastyczny, ale także dość dziwny.

Opublikowano DeepMind papier w tym tygodniu opisując opracowany przez siebie program do gier, który okazał się zdolny do opanowania szachów i japońskiej gry Shoju, po opanowaniu już gry Go.

Demis Hassabis, założyciel i dyrektor generalny DeepMind i sam ekspert w szachy, przedstawił dalsze szczegóły systemu, o nazwie Alpha Zero, na konferencji AI w Kalifornii w czwartek. Program często wykonywał ruchy, które wydawałyby się nie do pomyślenia dla ludzkiego szachisty.

Nie gra jak człowiek i nie gra jak program, powiedział Hassabis na konferencji Neural Information Processing Systems (NIPS) w Long Beach. Gra w trzeci, prawie obcy sposób.

Poza pokazaniem, jak genialne programy uczenia maszynowego mogą być w konkretnym zadaniu, pokazuje to, że sztuczna inteligencja może być zupełnie inna niż ludzka. Ponieważ sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej powszechna, być może będziemy musieli być świadomi takich obcych zachowań.

Powiązana historia

Powiązana historia Ulepszona wersja sztucznej inteligencji do grania w gry uczy się wszystkich sztuczek z książki Go, korzystając z nowej formy uczenia maszynowego.

Alpha Zero to bardziej ogólna wersja AlphaGo, programu opracowanego przez DeepMind do gry planszowej Go. W ciągu 24 godzin Alpha Zero nauczyła się grać w szachy na tyle dobrze, by pokonać jeden z najlepszych istniejących programów szachowych.

Niezwykłe, wyjaśnił Hassabis, jest jednak to, że czasami dokonuje pozornie szalonych poświęceń, takich jak ofiarowanie gońca i hetmana, aby wykorzystać przewagę pozycyjną, która doprowadziła do zwycięstwa. Takie ofiary z pionków o wysokiej wartości są zwykle rzadkie. W innym przypadku program przesunął hetmana w róg szachownicy, co jest bardzo dziwną sztuczką z zaskakującą wartością pozycyjną. To jak szachy z innego wymiaru, powiedział Hassabis.

Hassabis spekuluje, że ponieważ Alpha Zero sama się uczy, czerpie korzyści z niestosowania się do zwykłego podejścia polegającego na przypisywaniu wartości do kawałków i próbowaniu minimalizacji strat. Może nasza koncepcja szachów jest zbyt ograniczona, powiedział. To może być ważny moment dla szachów. Możemy wszczepić to we własną zabawę.

Gra w szachy ma długą historię w sztucznej inteligencji. Najlepsze programy, opracowywane i udoskonalane przez dziesięciolecia, zawierają ogromne ilości ludzkiej inteligencji. Chociaż w 1996 roku Deep Blue IBM pokonał ówczesnego mistrza świata, ten program, podobnie jak inne konwencjonalne programy szachowe, wymagał starannego ręcznego programowania.

Oryginalny AlphaGo, zaprojektowany specjalnie dla Go, był wielką sprawą, ponieważ był w stanie nauczyć się grać w grę, która jest niezwykle złożona i trudna do nauczenia, wymagająca instynktownego wyczucia pozycji na planszy. AlphaGo opanowało Go, pobierając tysiące przykładowych gier, a następnie ćwicząc przeciwko innej wersji samego siebie. Zrobiło to częściowo poprzez trenowanie dużej sieci neuronowej przy użyciu podejścia znanego jako uczenie wzmacniające, które jest wzorowane na sposobie, w jaki zwierzęta się uczą (patrz Google AI Masters Go dekadę wcześniej niż oczekiwano).

DeepMind od tego czasu zademonstrował wersję programu, zwaną AlphaGo Zero, która uczy się bez żadnych przykładowych gier, zamiast tego polegając wyłącznie na samodzielnym graniu (zobacz AlphaGo Zero pokazuje, że maszyny mogą stać się nadludzkie bez żadnej pomocy ). Alpha Zero poprawia się jeszcze bardziej, pokazując, że ten sam program może opanować trzy różne rodzaje gier planszowych.

Osiągnięcia Alpha Zero są imponujące, ale nadal musi rozegrać o wiele więcej gier treningowych niż ludzki mistrz szachowy. Hassabis twierdzi, że może to wynikać z tego, że ludzie czerpią korzyści z innych form uczenia się, takich jak czytanie o tym, jak grać w grę i obserwowanie, jak inni grają.

Mimo to niektórzy eksperci ostrzegają, że możliwości programu, choć niezwykłe, należy rozpatrywać w kontekście. Przemawiając za Hassabisem, Gary Marcus , profesor z NYU, powiedział, że wiele ludzkiej wiedzy zostało wykorzystane do budowy Alpha Zero. I sugeruje, że ludzka inteligencja wydaje się wiązać z pewnymi wrodzonymi zdolnościami, takimi jak intuicyjna zdolność rozwijania języka.

Josh Tenenbaum , profesor na MIT, który bada ludzką inteligencję, powiedział, że jeśli chcemy rozwijać prawdziwą sztuczną inteligencję na poziomie człowieka, powinniśmy zbadać elastyczność i kreatywność, które wykazują ludzie. Wskazał m.in. na inteligencję Hassabisa i jego współpracowników w opracowywaniu, projektowaniu i budowaniu programu w pierwszej kolejności. To prawie tak imponujące, jak królowa w rogu, zażartował.

ukryć