DeepMind revolucionārais AlphaGo Zero AI tagad ir daudzpusīgs spēlētājs

Kategorija: Mākslīgais intelekts Ievietots 06. decembris

Neizaiciniet šo algoritmu galda spēlē. Tā kā, iespējams, tas var iemācīties jūs pārspēt vienas dienas laikā.

Šī gada sākumā mēs ziņojām, ka Alphabet mašīnmācības meitasuzņēmums DeepMind ir guvis milzīgu progresu. Izmantojot mākslīgā intelekta pieeju, kas pazīstama kā pastiprināšanas mācīšanās, tā ļāva AlphaGo programmatūrai attīstīt pārcilvēciskas prasmes Go spēlei, neizmantojot cilvēku datus. Bruņots tikai ar spēles noteikumiem, mākslīgais intelekts varēja veikt nejaušas spēles, līdz izstrādāja čempionu uzvarēšanas stratēģijas. Jaunā programmatūra tika nodēvēta par AlphaGo Zero, jo tai nebija nepieciešama cilvēka ievade.

Tagad iekšā papīrs, kas publicēts arXiv , DeepMind komanda ziņo, ka programmatūra ir vispārināta, lai tā varētu apgūt citas spēles. Tajā ir aprakstīti divi jauni piemēri, kuros AlphaGo Zero tika izmantots šaha un shogi spēlēs — japāņu spēlei, kas ir līdzīga šaham. Abos gadījumos programmatūra spēja attīstīt pārcilvēciskas prasmes 24 stundu laikā un pēc tam pārliecinoši uzvarēja pasaules čempionu programmu.

Iespējams, nav pārāk pārsteidzoši, ka mākslīgais intelekts tik ātri spēja apgūt slepkavas prasmes abās spēlēs: gan šahs, gan šogi ir mazāk sarežģīti nekā Go. Taču DeepMind spēja vispārināt programmatūru, lai tā varētu apgūt dažādas spēles, liecina par arvien vairāk pielāgojamiem mašīnu inteliģences veidiem.

Tomēr joprojām ir spēles, kuras mākslīgais intelekts vēl nav apguvis. Iespējams, lielākais izaicinājums, pie kura DeepMind jau strādā, ir masveidā sarežģītās tiešsaistes stratēģijas spēlēs, piemēram, Starcraft, kurās cilvēki joprojām ir pārāki. Kā mēs esam paskaidrojuši iepriekš, mašīnām būs jāattīsta jaunas prasmes, piemēram, atmiņa un plānošana, lai nozagtu šo kroni. Bet negaidiet, ka tas prasīs pārāk ilgu laiku.