Google A.I. Beats Facebook в надпреварата за победа в древната игра на Go

Малко преди полунощ в Тихия океан във вторник, Марк Цукърбърг започна предварителен удар срещу конкуренцията си в Google с обявяване, че той вероятно е знаел, че е грешен:

"Древната китайска игра на Go е една от последните игри, в които най-добрите играчи в човешкия живот могат да победят най-добрите играчи на изкуствен интелект."

Без съмнение Цукърбърг знаеше, че около дванайсет часа по-късно Google ще тромпира това Ами всъщност нейният изкуствен интелект е победил човешкия играч, а не просто всеки човек, а един от най-добрите в света. Похваленото от Google постижение - резултатите от което бяха публикувани в списанието природа в сряда следобед - че неговите изследователи на DeepMind са разработили AlphaGo, изкуствена невронна мрежа, която бие Fan Hui с резултат от пет мача до нула.

Междувременно Цукерберг пише в същия пост във вторник вечерта, че Фейсбук се приближава: „Учените се опитват да научат компютрите да печелят в Go за 20 години. Приближаваме се и през последните шест месеца изградихме A.I. които могат да правят движенията само за 0.1 секунди и да са все още толкова добри, колкото предишните системи, за които са необходими години за изграждане."

Играта на Go е по-стара от историята на Исус, но остава известна с това, че компютрите могат да победят. Алгоритмите смазват хората в тик-так-палетата, шахмата и шашките, но самото число на ходовете в Го (повече от атомите във вселената) е прекалено много за компютрите, за да пречисти пътя си към победата. Кодексът не можеше да е най-добрият човешки шампион Go - до сега.

В продължение на десетилетия компютърните учени смятаха, че печелят играта нещо като A.I. тест за киселинност. Според някои експерти от Google AlphaGo изпреварва кривата за десет години. За разлика от Каспаров-убиец Deep Blue (http://en.wikipedia.org/wiki/Deep) Син (chess_computer), който може да премине през възможните ходове и да избере най-доброто, алгоритъмът на Google е усъвършенствана система, която съчетава прогнозирането на движенията на противника и машинното обучение.

От официалния блог на Google:

Ние обучихме невронните мрежи на 30 милиона хода от игри, изпълнявани от човешки експерти, докато не можеше да предскаже движението на човека 57 процента от времето (предишният запис преди AlphaGo беше 44 процента). Но нашата цел е да победим най-добрите човешки играчи, а не просто да ги имитираме. За да направи това, AlphaGo се научи да открива нови стратегии за себе си, като играе хиляди игри между нейните невронни мрежи и коригира връзките, използвайки процес на проба и грешка, известен като обучение за подсилване. Разбира се, всичко това изисква огромно количество изчислителна мощност, така че ние широко използвахме Google Cloud Platform.

Какво е Go? Това е 2 500-годишна настолна игра, която е почти невъзможно да се победи с помощта на изкуствен интелект. pic.twitter.com/UEyGIxh42I

- Google (@google) 27 януари 2016 г.

Сега, това може да се почувства като много хулигано, над чийто компютър може да се люлее неговата A.I. пишка по-трудно в древна игра на дъска. Но крайната игра е да се вземат основните принципи зад тези програми и да се положат основите за по-обобщено машинно обучение.

Zuckerberg се позовава на способността на A.I. да се справя с проблемите на околната среда и да анализира болестите. На пресконференция, главен програмист на Google AlphaGo каза, че вероятно първото приложение на новата технология на Google ще бъде препоръка за продукта.