🤖 ИСКУССТВЕННЫЙ РАЗУМ ВЫНЕС жалких людишек в ГО - Восстание машин не за горами?
Не так давно южнокорейский мастер игры в го и один из самых титулованных игроков в мире Ли Седоль объявил о завершении карьеры и сделал драматичное заявление:
«После того, как искусственный интеллект начал играть в го, я понял, что не стану лучшим, даже если возглавлю рейтинг за счет безумных усилий. Теперь есть сущность, которую не одолеть.»
Ли говорил о компьютере AlphaGo – разработке компании DeepMind, которую пять лет назад за 650 миллионов долларов купил Google. Машине кореец проиграл еще в 2016-м, но с тех пор искусственный интеллект стал только сильнее. А вообще победу компьютера над человеком в го считают настоящим прорывом, который потенциально может привести к масштабным изменения в мире.
Неужели Терминатор уже маячит на горизонте? Давайте разбираться.
Программисты уже давно проверяют мощь искусственного интеллекта в сложных играх с лучшими из людей. Разработанный IBM компьютер Deep Blue обыграл Гарри Каспарова в шахматы еще в 1997 году. Перед матчем Каспаров думал:
«Это просто машина. Машины глупые.»
Но после поражения признавался:
«Я чувствовал – чуял, – что за столом был новый тип разума.»
Чтобы победить Каспарова, Deep Blue использовал грубую вычислительную силу: после каждого хода программа просчитывала все возможные варианты развития событий и принимала решение на основе этих данных.
Но с го такой подход не работает из-за объема данных, которые нужно обрабатывать. В го игроки по очереди ставят черные и белые камни на доску 19 на 19. Задача игры – занять как можно больше территории, при этом запирая камни противника, не давая ему получить преимущество. В целом го похожа на знакомую многим по школе игру в точки – только сложнее.
Из-за размера доски уже для первого хода, который делают черные камни, возможен 361 вариант (в шахматах – всего 20).
Соответственно, с каждым ходом древо потенциальных расстановок только разрастается. После первых двух ходов в шахматах существует 400 возможных развитий событий, в го – 129 960.
Математик Джон Тромп подсчитал, что количеством возможных комбинаций будет 171-значное число.
Поэтому от людей в игре в го требуется не только интеллект и способность к расчетам, но и мощное абстрактное мышление, сильная интуиция – качества, которые слабо развиты у компьютеров. Один из разработчиков AlphaGo Демис Хассабис рассказывал:
«Это очень интуитивная игра. Мастера го часто говорят, что сделали тот или иной ход, потому что он казался правильным.»
По его словам, у мастеров развивается особое эстетическое чувство, и хорошая позиция просто выглядит красиво.
Несмотря на то, что процессоры с каждым годом становились все мощнее и быстрее, поиск ходов на древе возможностей позволял искусственному интеллекту достичь в го только уровня сильного любителя. Компьютеры обыгрывали людей, но только получив фору в несколько камней.
В 2014-м Дэвид Фотланд, один из первопроходцев го для компьютеров, рассказывал, что программы сталкиваются с той же проблемой, что и люди:
«Многие игроки достигают определенного любительского пика и не могут стать сильнее. Чтобы преодолеть это плато, нужно сделать какой-то ментальный скачок, и у программ возникают те же проблемы. Нужно смотреть на всю доску, а не только на локальные битвы.»
Чтобы преодолеть этот интеллектуальный барьер и симулировать интуицию и эстетическое чувство профессионалов, разработчики AlphaGo подключили нейросети и алгоритмы глубинного обучения.
Сначала в нейросети AlphaGo скормили базу данных человеческих игр, в которую входило примерно 30 миллионов ходов. После этого он научился правильно предсказывать ход человека в 57% случаев, хотя предыдущий рекорд ИИ составлял 44%. Затем разработчики научили AlphaGo играть против самого себя – так компьютер научился еще лучше выделять максимально выгодные ходы и разрабатывать новые стратегии.
Все это помогло рационализировать процессы, на которых работал обыгравший Каспарова Deep Blue. Теперь система не просто разыгрывает все возможные комбинации, а умеет сосредотачиваться на наиболее перспективных вариантах развития событий. Кроме того, она ориентируется даже в ситуациях, с которыми еще никогда не сталкивалась. А такие из-за масштабности го оставались. За счет нового механизма AlphaGo обыграл всех ранее созданных компьютерных игроков (при этом давая им фору в четыре камня) и начал побеждать людей-профессионалов.
В октябре 2015-го AlphaGo разгромил двукратного чемпиона Европы француза Фань Хуэя. Они сыграли пять партий, никто не получал фору, и компьютер выиграл все пять. Это был первый случай, когда машина победила профессионального человека. После матча Хуэй рассказывал, что многому научился, и эти знания помогли ему прибавить и подняться в международном рейтинге.
__
Подпишись на кРАмолу в соцсетях:
ВК https://vk.com/kramolainfo
ОК https://ok.ru/kramolainfo
Телеграм https://t-do.ru/kramola_info
Инстаграм https://www.instagram.com/kramola_info/
Сайт http://www.kramola.info
#крамола
Видео 🤖 ИСКУССТВЕННЫЙ РАЗУМ ВЫНЕС жалких людишек в ГО - Восстание машин не за горами? канала Крамола
«После того, как искусственный интеллект начал играть в го, я понял, что не стану лучшим, даже если возглавлю рейтинг за счет безумных усилий. Теперь есть сущность, которую не одолеть.»
Ли говорил о компьютере AlphaGo – разработке компании DeepMind, которую пять лет назад за 650 миллионов долларов купил Google. Машине кореец проиграл еще в 2016-м, но с тех пор искусственный интеллект стал только сильнее. А вообще победу компьютера над человеком в го считают настоящим прорывом, который потенциально может привести к масштабным изменения в мире.
Неужели Терминатор уже маячит на горизонте? Давайте разбираться.
Программисты уже давно проверяют мощь искусственного интеллекта в сложных играх с лучшими из людей. Разработанный IBM компьютер Deep Blue обыграл Гарри Каспарова в шахматы еще в 1997 году. Перед матчем Каспаров думал:
«Это просто машина. Машины глупые.»
Но после поражения признавался:
«Я чувствовал – чуял, – что за столом был новый тип разума.»
Чтобы победить Каспарова, Deep Blue использовал грубую вычислительную силу: после каждого хода программа просчитывала все возможные варианты развития событий и принимала решение на основе этих данных.
Но с го такой подход не работает из-за объема данных, которые нужно обрабатывать. В го игроки по очереди ставят черные и белые камни на доску 19 на 19. Задача игры – занять как можно больше территории, при этом запирая камни противника, не давая ему получить преимущество. В целом го похожа на знакомую многим по школе игру в точки – только сложнее.
Из-за размера доски уже для первого хода, который делают черные камни, возможен 361 вариант (в шахматах – всего 20).
Соответственно, с каждым ходом древо потенциальных расстановок только разрастается. После первых двух ходов в шахматах существует 400 возможных развитий событий, в го – 129 960.
Математик Джон Тромп подсчитал, что количеством возможных комбинаций будет 171-значное число.
Поэтому от людей в игре в го требуется не только интеллект и способность к расчетам, но и мощное абстрактное мышление, сильная интуиция – качества, которые слабо развиты у компьютеров. Один из разработчиков AlphaGo Демис Хассабис рассказывал:
«Это очень интуитивная игра. Мастера го часто говорят, что сделали тот или иной ход, потому что он казался правильным.»
По его словам, у мастеров развивается особое эстетическое чувство, и хорошая позиция просто выглядит красиво.
Несмотря на то, что процессоры с каждым годом становились все мощнее и быстрее, поиск ходов на древе возможностей позволял искусственному интеллекту достичь в го только уровня сильного любителя. Компьютеры обыгрывали людей, но только получив фору в несколько камней.
В 2014-м Дэвид Фотланд, один из первопроходцев го для компьютеров, рассказывал, что программы сталкиваются с той же проблемой, что и люди:
«Многие игроки достигают определенного любительского пика и не могут стать сильнее. Чтобы преодолеть это плато, нужно сделать какой-то ментальный скачок, и у программ возникают те же проблемы. Нужно смотреть на всю доску, а не только на локальные битвы.»
Чтобы преодолеть этот интеллектуальный барьер и симулировать интуицию и эстетическое чувство профессионалов, разработчики AlphaGo подключили нейросети и алгоритмы глубинного обучения.
Сначала в нейросети AlphaGo скормили базу данных человеческих игр, в которую входило примерно 30 миллионов ходов. После этого он научился правильно предсказывать ход человека в 57% случаев, хотя предыдущий рекорд ИИ составлял 44%. Затем разработчики научили AlphaGo играть против самого себя – так компьютер научился еще лучше выделять максимально выгодные ходы и разрабатывать новые стратегии.
Все это помогло рационализировать процессы, на которых работал обыгравший Каспарова Deep Blue. Теперь система не просто разыгрывает все возможные комбинации, а умеет сосредотачиваться на наиболее перспективных вариантах развития событий. Кроме того, она ориентируется даже в ситуациях, с которыми еще никогда не сталкивалась. А такие из-за масштабности го оставались. За счет нового механизма AlphaGo обыграл всех ранее созданных компьютерных игроков (при этом давая им фору в четыре камня) и начал побеждать людей-профессионалов.
В октябре 2015-го AlphaGo разгромил двукратного чемпиона Европы француза Фань Хуэя. Они сыграли пять партий, никто не получал фору, и компьютер выиграл все пять. Это был первый случай, когда машина победила профессионального человека. После матча Хуэй рассказывал, что многому научился, и эти знания помогли ему прибавить и подняться в международном рейтинге.
__
Подпишись на кРАмолу в соцсетях:
ВК https://vk.com/kramolainfo
ОК https://ok.ru/kramolainfo
Телеграм https://t-do.ru/kramola_info
Инстаграм https://www.instagram.com/kramola_info/
Сайт http://www.kramola.info
#крамола
Видео 🤖 ИСКУССТВЕННЫЙ РАЗУМ ВЫНЕС жалких людишек в ГО - Восстание машин не за горами? канала Крамола
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
![AlphaZero - Революция В Шахматах! Google Меняет Мир](https://i.ytimg.com/vi/R5zQNmv7vNU/default.jpg)
![Сверхразумный искусственный интеллект и наше будущее // Новая эра искусственного интеллекта](https://i.ytimg.com/vi/BO2PT_Bd6Wg/default.jpg)
![Шок! Нейросеть громит Stockfish без пешки!](https://i.ytimg.com/vi/zo9s5bjo_ss/default.jpg)
![Правила игры Го. Обучение игре Го.](https://i.ytimg.com/vi/y4PQASICTIs/default.jpg)
![AlphaZero-Stockfish. Шедевр Нейронной сети!](https://i.ytimg.com/vi/O4VqiIB-_4s/default.jpg)
![Самое жёсткое поражение Alpha Zero! 👧🐟 Когда Stockfish разбушевался!](https://i.ytimg.com/vi/ToBDvXgqeqA/default.jpg)
![Планета Колония - ТОП-7 фактов заселения Земли](https://i.ytimg.com/vi/YF4dWKbLgJg/default.jpg)
![ВСЯ ПРАВДА О НОБЕЛЕВСКОЙ ПРЕМИИ + КОНКУРС ОТ КРАМОЛЫ . КОМУ И ЗА ЧТО ХОЗЯЕВА МИРА ДАЮТ ЛАУРЕАТОВ](https://i.ytimg.com/vi/eNxsmn1goMg/default.jpg)
![Эти странные Эпидемии до сих пор вызывают вопросы ☝](https://i.ytimg.com/vi/-W3RW5inRPY/default.jpg)
![7 КРАМОЛЬНЫХ МЕСТ КУДА НЕ ПУСКАЮТ ПРОСТЫХ СМЕРТНЫХ](https://i.ytimg.com/vi/u-JYw_bxIL0/default.jpg)
![ИИ против человека(игра Го)](https://i.ytimg.com/vi/OdTFs0Svn6w/default.jpg)
![РОБОТЫ ПРОТИВ ЧЕМПИОНОВ TI8 | OG vs OpenAI Five #1 (BO3)](https://i.ytimg.com/vi/rzU0gm3MuXE/default.jpg)
![УНИЧТОЖИТЕЛЬ ЛЮДЕЙ И СОРНЯКОВ - ГЛИФОСАТ МОНСАНТО . Корпорация Вангард спонсор сокращения населения](https://i.ytimg.com/vi/eIhph1R4ASU/default.jpg)
![Разбитое зеркало. Все серии (2020) Остросюжетная мелодрама @Россия 1](https://i.ytimg.com/vi/cTw6fH42VdY/default.jpg)
![Разбор партии А. Динерштейн - Д. Сурин, Чемпионат России по Го 2017](https://i.ytimg.com/vi/Nh2wA3JYP5o/default.jpg)
![Игра точки | Правила и базовые приемы](https://i.ytimg.com/vi/YHpuLdkZ_y0/default.jpg)
![ГЕНЕРАТОР БЕЗ ТОПЛИВА запущен в производство. Но Глобальный Запрет на БТГ и критику Эйншейна не снят](https://i.ytimg.com/vi/O90Wd6JnecI/default.jpg)
![Как живёт Швейцария ? Факты о самой упакованной стране в мире](https://i.ytimg.com/vi/TdFUFpjKM04/default.jpg)
![ПАТРИАРХ КИРИЛЛ = ОЛИГАРХ ГУНДЯЕВ. Властные группировки России. Часть 5](https://i.ytimg.com/vi/gO2hPbfWYyA/default.jpg)
![ЗАПРЕЩЁННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ №1 В МИРЕ. Потрясающие факты про Холодный Ядерный Синтез. Часть 2](https://i.ytimg.com/vi/YMUc1kpukls/default.jpg)