Гугл анонсує проривний штучний інтелект, який вчиться сам по собі
Подолання майстрів
Ми вже писали про те, як Google є однією з найвідоміших технологічних компаній, провідних шлях до розвитку штучного інтелекту. У міру проходження кожного місяця його підрозділ AI DeepMind продовжує розкривати все більш досконалі можливості AI, особливо коли мова йде про AlphaGo.
Цей конкретний ІІ найбільш відомий тим, що опанував древньої китайської грою Go ... і згодом переміг 18-кратного чемпіона світу Лі Се-долу, який стався лише в минулому році.
З тих пір DeepMind почав додавати уяву до свого ІІ, і вони також використовували гри, щоб навчити ІІ як краще управляти завданнями. AlphaGo навіть продовжив перемагати ще одного гравця, Ке Джі, ще раз продемонструвавши (потенційно) необмежений потенціал для вивчення.
Тепер нова розробка тільки що з'явилася.
На цьому тижні DeepMind представила чергову ітерацію AlphaGo AI, отримавши назву AlphaGo Zero, назвавши її «ще більш потужної і, можливо, найсильнішим гравцем Go в історії». За словами компанії, Zero навчив себе грі Go on власні ігри, граючи проти себе - попередні ітерації AlphaGo, отримані шляхом вивчення даних, зібраних від гравців-людей.
Zero почався як повний новачок, але через 3 дні він переміг версію AlphaGo, яка перемогла Lee Se-dol, і вона обіграла її по приголомшуючим 100 ігор до 0. Через 40 днів вона продовжила бити перевершує версія AlphaGo, яка перемогла Ke Jie .
«AlphaGo Zero також виявила нові знання, розробляючи нетрадиційні стратегії і творчі нові кроки, які відображали і перевершили нові методи, які він грав в іграх проти Лі Седола і Ке Джі», - сказав DeepMind в своєму прес-релізі.
Крім гри в го
У той час як можливості AlphaGo Zero's Go заслуговують похвали, слід зазначити, що гра в настільну гру сильно відрізняється від виконання інших завдань з великою кількістю змінних. Як сказав Єлени Васілакі, професор обчислювальної нейронауки в Шеффілдського університету, говорячи про це з The Guardian, «AI зазнає невдачі в задачах, які дивно легкі для людей. Просто подивіться на продуктивність робота-гуманоїда в повсякденних завданнях, таких як ходьба, біг і удар ногою ».
Коли мова заходить про збіг людей з більш складними завданнями, AI ще довгий шлях - навіть AI, такий як Siri і Google Assistant, ще не перевершив рівень знань п'ятого грейдера.
Але це не означає, що цей розвиток не є абсолютно революційним.
Генеральний директор DeepMind Деміс Хасабіс також добре обізнаний про це розрив між людьми і штучним інтелектом, пояснюючи, як розвиток і зростання AlphaGo було більш важливим, ніж просто освоєння стародавньої гри, і це був також «великий крок для нас в створенні цих загальних -целевие алгоритми."
Протягом наступного десятиліття Хасабіс вважає, що AI буде працювати разом з людьми, щоб просувати розвиток в таких областях, як наука і медицина, останні з яких вже можна побачити сьогодні.
Наприклад, AlphaGo Zero в даний час намагається розібратися, як скидаються білки, що, якщо воно реалізовано, може значно прискорити відкриття ліків (процес виявлення нових ліків). Це, в свою чергу, може врятувати незліченні життя і привести нас до нової ери в медицині.
«Сподіваюся, що такі алгоритми і майбутні версії натхнених Альфа-Горами речей будуть регулярно працювати з нами як науковими експертами і медичними експертами з просування кордону науки і медицини», - сказав Хасавіс.
Штучний інтелект може бути не таким розумним і здатним, як ми, але, якщо AlphaGo Zero є показником, AI - швидкі учні. Тепер просто питання, що робити, коли захоплення AI неминуче станеться.
Література: Хранитель, DeepMind
