Почти точно преди 20 години компютърът на IBM Deep Blue победи световния шампион Гари Каспаров в собствената си игра. Това беше ключов момент в историята на изкуствения интелект - първият път, когато компютър кръвопролитно победи шампион по човешки шах.
Но за всички, които видяха това като знак, че революцията на ИИ е на крака, критиците казаха "не толкова бързо". Според тях шахът беше сравнително прост. Истинският тест на AI би бил компютър, който би могъл да победи човешки шампион в Go, сложната древна китайска стратегическа игра, за която се смята, че включва интуиция и разбиране на естетиката. И този ден едва ли щеше да дойде скоро.
"" Може да изминат сто години, преди компютърът да победи хората в "Го" - може би дори и по-дълго, "каза астрофизикът и фен на" Пийт Хат "пред " Ню Йорк Таймс " през 1997 г.", "Ако разумно интелигентен човек се научи да играе на няколко месеца той можеше да победи всички съществуващи компютърни програми. Не е нужно да сте Каспаров. ''
Ако компютър победи Go шампион, според Times, това би било „знак, че изкуственият интелект наистина започва да става толкова добър, колкото истинският“.
Е, хора, този момент е настъпил, сто или повече години предсрочно. AlphaGo, програма, разработена от екипа на Google за изкуствен интелект на DeepMind, победи европейския шампион Go Hu Fan 5 с 0.
Откритията бяха докладвани днес в списание Nature .
Go стартира просто, с решетка 19 на 19 и два цвята парчета (наречени камъни), черен за един играч, бял за другия. Играчите се редуват, поставяйки камъните си на празни пресечки - точките на пресичане на две линии на мрежата. Бавно всеки играч се опитва да обгради камъните на другия играч, в този момент те се пленяват и преместват извън дъската. Може да има няколко обкръжения в хода на дъската във всеки даден момент и често е трудно да се каже кой е на път да улови кого.
„Играта на Go отдавна се разглежда като най-предизвикателната класическа игра за изкуствен интелект, поради огромното си пространство за търсене и трудността при оценяване на позициите и ходовете на дъската“, пишат авторите на вестника.
AlphaGo „се учи“ както чрез обучение от човешки експерти, така и чрез практика, играейки срещу себе си. Тъй като Go има твърде много възможни ходове, за да може компютърът просто да смаже данните при вземане на следващото си решение - основна преломен момент за минали усилия на AI за игра на Go-игра - AlphaGo вместо това използва две различни „дълбоки невронни мрежи.“ Една мрежа се нарича „Мрежа от политики“ - това дава на компютъра няколко обещаващи движения, които трябва да се вземат предвид, въз основа на минали игри, така че не е необходимо да се пропуска през всеки възможен ход. „Мрежата от стойности“ намалява дълбочината на търсенето - тоест вместо да търси до края на играта, на стотици ходове, програмата може да изглежда само с няколко хода, за да направи своя избор.
Това е голяма работа: освен че беше тест за правомощията на AI, създаването на програма за игра, способна да победи човешки шампиони, беше нещо като надпревара с оръжие. От години различни програмисти и компании се стремят да създадат Go версията на Deep Blue. Някои се сближиха. Френска програма, наречена „Луд камък“, победи петкратния шампион на японски Go Yoshio Ishida през 2013 г., въпреки че Crazy Stone получи хендикап (AlphaGo не беше) и Ishida не беше смятан за топ играч от няколко десетилетия. Досега AlphaGo победи други Go програми в 99, 8 процента от времето.
Само часове, преди Google официално да публикува новините им, Facebook, без съмнение, надничащ при пребиването си на удара, пусна обявата, че собственият им AI се „приближава“, за да победи човешки Go шампиони.
Така че защо Go се смята за толкова мощен тест на AI? Би било твърде редуктивно да се каже, че Go е по-лесно от шах.
„Играта отразява уменията на играчите за балансиране на атака и отбрана, като кара камъните да работят ефективно, като остават гъвкави в отговор на променящите се ситуации, време, анализират точно и разпознават силните и слабите страни на противника“, обяснява Британската асоциация Go Go уебсайт, отчитащ сложната жалба на Go.
Докато шахът има средно 35 легални хода на оборот, Go има средно 200. И докато има някои 10⁴³ Възможни конфигурации на шахматна дъска, Go Board има поне 2, 08 X 10 X - повече конфигурации, отколкото има атоми във Вселената. За разлика от шахмата, където броят на парчетата на дъската е много добър показател кой печели, много е трудно да разберем кой е напред в Go.
"Няма добра евристика за определяне дали дадена позиция е добра или лоша за играч", обяснява президентът на British Go Association Джон Даймънд. „Това е отчасти анализ и отчасти разпознаване на образи. Вие оценявате дъската по някакъв сложен начин, по който не сме разработили как да репликирате в компютрите. "
Даймънд казва, че беше доста изненадан, като чу за успеха на AlphaGo. „Предполагам, че не бях очаквал това да е честно между пет и десет години“, казва той. "Те са свършили адски добра работа."
Успехът на AlphaGo може да означава, че сме много по-близки, отколкото се смяташе досега, да имаме ИИ, които могат да се представят на човешки нива в други области. AlphaGo може да е „стъпка“ към други видове ИИ, казват неговите разработчици. ИИ, който може да взема видовете сложни, интуитивно изглеждащи решения, необходими за спечелването на Go, може да бъде в състояние например да диагностицира болен пациент и да предпише индивидуализиран курс на лечение, според разработчиците.
През март AlphaGo ще бъде отново изпитан, когато се обърне с корейския лидер Sedol, считан за най-добър играч в света Go.
„Независимо от резултата, това ще бъде значимо събитие в историята на бадук (Go)“, казва Лий в съобщение за пресата. „Чух, че AI на Google DeepMind е изненадващо силен и все по-силен, но съм уверен, че мога да спечеля поне този път.“
