Kunstig intelligens tok en historisk skritt fremover i forrige uke da en
Google-teamet annonsert at det lærte en maskin til å mestre den gamle
Kinesiske spillet Gå, en prestasjon forskere har jaget i flere tiår.
Mens
datamaskiner lært å outclass mennesker på brikker og sjakk i ’90-tallet,
Gå – en 2500 år gamle spillet – var fortsatt utfordrende datamaskinen forskere.
Fordi spillet tilbyr spillere et nesten uendelig antall trekk – og
er vanskelig å score i midten av en kamp – det har vist seg å være
vanskeligste av klassiske spill å lære datamaskiner til å spille.
Men
det forandret seg forrige uke som Google ‘ s forskere tok en fersk
metode og et vell av datakraft til funn publisert i
vitenskapelige tidsskriftet Nature.
“Det er en stor milepæl og overraskelse for meg hvor fort ting har skjedd,” sa Martin Muller,
en professor ved University of Alberta og langvarig forsker Gå.
Et tiår siden, hans arbeid bidro til datamaskiner komme nærmere caliber av
menneskelige spillere som Google deretter brukt i sin tilnærming. Selskapets
forskere “har disse nye ideer, og de viste at de er svært
effektiv.”
Google-teamet håper at på lang sikt,
teknologien bak gjennombruddet kan brukes til samfunnets mest
utfordrende problemer, inkludert å gjøre medisinske diagnoser og modellering
klima.
Slikt arbeid er lysår unna, forskere innrømme. I
nær fremtid, de er ute etter å integrere arbeidet i smarttelefon
assistenter – tenk på iPhone-Siri eller Google ‘ s stemme assistent.
I
Gå, plasserer spillerne svarte og hvite steiner på et rutenett å spre seg over
åpne områder og surround motstanderens brikker. Hvis du omgir
på motstanderens stein, og det er fjernet fra brettet. Spilleren med den mest
territorium vinner.
Googles system feide den Europeiske Gå champion,
Vifte Hui, 5-0, i en kamp dømt av den Britiske Gå Association. Det er
første gang en datamaskin har slått en profesjonell spiller i et spill på en
full-size styret, uten handicap. (Spillet er noen ganger spilt på en
mindre styret med færre plasser, noe som er lettere for en maskin for å
master.) Googles teknologi lettelse opp på styrken av mer enn 1200
cloud datamaskiner i varehus rundt om i verden.
Googles system
ble trent på 30 millioner beveger seg spillere som er gjort i selve spillene i Går. Da
systemet begynte å spille spill mot seg selv, ved hjelp av prøving og feiling,
å gjenkjenne som beveger seg arbeid i en gitt situasjon, og hvilke som ikke gjør det.
Mens et menneske kan mestre Gå med tusenvis av spill av erfaring,
datasystem lettelse opp på millioner av treff.
Forrige ukes feat
har trukket sammenligninger til når IBM ‘ s Dyp Blå slå datamaskinen sjakk
verdensmester Garry Kasparov i 1997. Det bringer også tankene IBM Watson ‘ s
systemet, som har falske mennesker på “Fare.”
Som Dyp Blå,
Googles system er avhengig av evnen til å behandle millioner av scenarier.
Men Googles datamaskiner gjøre mer enn bare å huske alle mulige
utfallet. De lærer gjennom prøving og feiling, akkurat som mennesker gjør. At
gjør innovasjon mer egnet til et bredt spekter av oppgaver. Google
viste effekt av denne tilnærmingen i fjor, da en av deres systemer
lærte seg å være bedre på Atari spill enn mennesker.
“Min drøm
er å bruke disse typer av læringsresultatene systemer for å hjelpe til med vitenskap”
sa Demis Hassabis, som fører DeepMind, London-basert Google-teamet
bak funnene. “Du kan tenke deg av AI forskere eller AI-assisted
vitenskapen arbeider hånd i hånd med menneskelig ekspert forskere for å hjelpe dem
i en komplementær måte å gjøre raskere gjennombrudd i vitenskapelig
bestrebelser.”
Mens Deep Blue ‘ tap av Kasparov trakk nok av
overskrifter, vitenskapen bak det, har ikke hatt brede implikasjoner for
menneskeheten i 19 år siden.
“Dette føles som det kan være forskjellig, fordi det er mer generelle metoder,” Muller
sa. “Det er potensiale til å ha anvendelse på mange andre ting.”
Han har også advart om at akkurat som Går var betydelig tøffere enn
mastering sjakk, å gjøre spådommer i virkelige situasjoner vil bringe
en annen utfordring for Googles forskere.
I Mars, Google
system – kalt AlphaGo – vil ta på Lee Sedol, som kanskje er den øverste Gå
spilleren i verden, i en fem-spill kamp i Seoul. Det kan være sin
“Kasparov øyeblikk.”
“Jeg hørte Google DeepMind er kunstig
intelligens er overraskende sterk og blir sterkere,” sa i Sebol
en uttalelse. “Men jeg er sikker på at jeg kan vinne minst dette tidspunktet.”
© 2016 Washington Post
Last ned Gadgets 360-app for Android og iOS for å holde deg oppdatert med den nyeste tech nyheter, produkt
anmeldelser og eksklusive tilbud på de populære mobiler.