Vă amintiți (vag) cum ați învățat să mergeți, să vorbiți, să mergeți cu bicicleta sau să conduceți? A fost dezordonat și plin de greșeli, dar abilitățile pe care le-ai învățat așa au rămas. În afara sistemelor vii, a fost o provocare să structurăm algoritmi suficient de puternici pentru a lua „experiența vieții reale” și a dezvolta comportamente lipicioase și adaptabile pentru inteligența artificială.
Ei bine, Alpha Go Zero tocmai a făcut-o.
„Începe de la o ardezie goală și își dă seama doar pentru sine, doar din jocul de sine, și fără niciun fel de cunoștințe umane, sau date umane, caracteristici, exemple sau intervenții umane. Descoperă cum să joci jocul Go de la primele principii ', spune David Silver, profesorul DeepMind.
AI a avut mai multe iterații, fiecare mai inteligentă și mai capabilă decât cea de până acum. Versiunea anterioară folosea o bază de date imensă a jocurilor anterioare alături de o grămadă de algoritmi care o indicau spre câștig. Această abordare a dus la înfrângerea campionului mondial în vigoare jucător profesionist Go. În poker, AI Libratus a jupuit recent cei mai buni jucători de poker din lume cu aproape 2 milioane de dolari, învățând și prin auto-joc în loc de date despre jocuri umane.
cu care este căsătorit Mark Burnett
Acum, în această ultimă versiune a Alpha Go, a predat programul de inteligență artificială în sine cum să joci Go - fără fond uman.
Rulând milioane de simulări de joc împotriva sa, a durat 40 de zile până când a învățat - de la zero - cum să învingă versiunea de campion mondial a sa. Acest lucru schimbă cu adevărat jocul, nu numai pentru Go, ci și pentru modul în care noi cunoștințe sunt descoperite. Cât de precisă sau completă este expertiza dvs. în domeniu? Există mult mai multe de descoperit, este ceea ce ne spune acest fascinant experiment de învățare cu Alpha Go Zero.
„Ideea Alpha Go nu este să ieși și să învingi oamenii, ci de fapt să descoperi ce înseamnă să faci știință - ca un program să poată învăța de la sine ce este cunoașterea”, potrivit Silver într-o postare de pe YouTube despre realizarea.
Echipa Alpha Go Zero Deep Mind o numește primul învățare „tabula rasa” (ardezie goală).
- Dacă poți realiza tabula rasa învățând, aveți un agent care poate fi transplantat din jocul Go în orice alt domeniu și specificul jocului în care vă aflați, veniți cu un algoritm atât de general încât poate fi aplicat oriunde ”, spune el . Aceasta este o idee provocatoare atunci când extindeți conceptul. Gândiți-vă doar ce am putea face cu un set de algoritmi puternici, de învățare, care ar putea aborda sistematic problemele dure și să învețe mai repede decât cunoștințele colective ale civilizației noastre. . . în zile, nu în decenii.
care se întâlnește cu Sidney Crosby
Deocamdată, marea problemă este că „algoritmii contează mult mai mult decât calculul sau datele disponibile”, a spus Silver. Numai aceasta schimbă jocul în modul în care abordăm extinderea lumii cunoscute. În timp ce Alpha Go rulează aproximativ 25 de milioane de dolari în hardware - nu este tocmai un sistem ușor - știi că guru-urile AI lucrează de mult timp la crearea unor seturi de date mai curate și mai bune. Astăzi, multe seturi de date mari sunt considerate prea zgomotoase - pline de date rele - pentru a instrui cu precizie o inteligență artificială. Dacă AI învață din date și datele sunt rele, nu învață. Problema mare.
Dacă nu ai avea nevoie de date curate, ci doar de experiență, iar inteligența artificială s-ar putea antrena singură?
Aceasta este realizarea interesantă din Alpha Go Zero. Chiar dacă se află în nișa, lumea jocurilor bazată pe reguli, are implicații mari în fiecare industrie care lucrează de la reguli fizice - gândiți-vă la chimie, trafic, biologie, farmacologie, călătorii, logistică și producție. Dacă putem concepe reguli atât de flexibile, încât să funcționeze dintr-o experiență mai largă și atât de direcționale încât să creeze întotdeauna abilități mai puternice - precum Alpha Go Zero - atunci este posibil să se realizeze inteligență artificială care să creeze sisteme. Aceste sisteme nu ar avea nevoie de date externe, nu au probleme de curățare a datelor și nu ar trebui să aibă încetiniri. Acesta este parțial motivul pentru care compania mamă Google, Alphabet, a pariat compania pe inteligența artificială și investește în inteligență artificială într-un ritm rapid. (Amazon investește, de asemenea, în inteligență artificială, cum ar fi ultima sa achiziție AI BodyLabs.)
alex wilson canal meteo wiki
Profesul Deep Mind, David Silver, spune: „Faptul că am văzut un program obține performanțe la nivel înalt ... ar trebui să însemne că acum putem începe să abordăm unele dintre cele mai provocatoare și impactante probleme pentru umanitate”.
Această postare a fost actualizată pentru a clarifica faptul că AI Libratus a învins recent jucătorii de poker de top folosind o strategie care implică jocul de sine, mai degrabă decât datele introduse de om.
