Best of 2015: Deep Learning Machine uczy się szachów w 72 godziny, gra na międzynarodowym poziomie mistrzowskim

Minęło prawie 20 lat, odkąd superkomputer IBM Deep Blue po raz pierwszy pokonał panującego mistrza świata w szachach, Gary'ego Kasparowa, zgodnie ze standardowymi regułami turniejowymi. Od tego czasu komputery grające w szachy stały się znacznie silniejsze, pozostawiając najlepszym ludziom niewielkie szanse nawet w starciu z nowoczesnym silnikiem szachowym działającym na smartfonie.

Ale podczas gdy komputery stały się szybsze, sposób działania silników szachowych nie uległ zmianie. Ich moc opiera się na brutalnej sile, procesie przeszukiwania wszystkich możliwych przyszłych ruchów, aby znaleźć najlepszy następny.

Oczywiście żaden człowiek nie może się z tym równać ani zbliżyć. Podczas gdy Deep Blue przeszukiwał około 200 milionów pozycji na sekundę, Kasparow prawdopodobnie szukał nie więcej niż pięć na sekundę. A jednak grał w zasadzie na tym samym poziomie. Najwyraźniej ludzie mają w zanadrzu asa, którego komputery jeszcze nie opanowały.

Ta sztuczka polega na ocenie pozycji szachów i zawężeniu najbardziej dochodowych dróg wyszukiwania. To radykalnie upraszcza zadanie obliczeniowe, ponieważ przycina drzewo wszystkich możliwych ruchów do zaledwie kilku gałęzi.

Komputery nigdy nie były w tym dobre, ale dziś to się zmienia dzięki pracy Matthew Lai z Imperial College London. Lai stworzył maszynę sztucznej inteligencji o nazwie Żyrafa, która nauczyła się grać w szachy, oceniając pozycje bardziej jak ludzie i w zupełnie inny sposób niż konwencjonalne silniki szachowe.

Nieprzerwany

ukryć