AlphaGo: selle võit Go-s viib meid tehisintellekti uude maailma

See Google'i masina liikumine Go's oli nii täiuslik, et me kõik läbisime selgroogu sarnast voolu nagu see, mis mõni aasta tagasi ületas meid, kui 1997. aasta mängus Deep Blue alistas Kasparovi. Siin seisid nad silmitsi ka Inimene ja masin. Ühelt poolt Lõuna-Korea Lee Sedol; teiselt poolt Alfago, Google DeepMindi poolt välja töötatud tehisintellekti arvutiprogramm lauamängu Go mängimiseks.

Google'i tehisintellekt pole oma paar päeva tagasi mängitud mängus täiuslikku võitu saavutanud, kuid skoor 4: 1 maailma ühe parima Go mängija vastu andis uue tõuke sellele, mis meid varsti ootab kui tehisintellekt areneb edasi.

Palju rohkem kui male

Go-i inimese alistamiseks on palju teeneid, rohkem kui malemängu võitmisest, sest See iidne mäng vajab algoritmi, mille hargnemine on 200 (males 20-liikmeline haru). Go on seetõttu äärmiselt keeruline mäng ja vajab intelligentsust, strateegiat, loovust ja intuitsiooni. Kvaliteedid, mis tunduvad tegelikult väga inimlikud, tegelikult ainult inimlikud. Kuid masin väitis sarja võitu viie parima seast, võites neli mängu ja kaotades ainult ühe.

Google'i masin kasutab oma intuitsiooni omandamiseks tugevdamise teel õppimist ja Monte Carlo meetodit, seetõttu on lõuna-korealaste seas äratanud imetlust oma liikumiste ilu pärast, aga ka teatavat kohutavat hirmu eesseisva ees.

Äkki on võit märkimisväärne, sest tehnoloogiaid, mis pesitsevad südames Alfago Nad on tulevik. Nad muudavad juba Google'i, Facebooki, Microsofti ja Twitterit; fotode nägude tuvastamiseks, nutitelefonides häälkäskluste tuvastamine, otsingumootorite juhtimine ja palju muud. Samuti proovivad nad simuleerida viisi, kuidas hipokampus peab uusi kogemusi tundma õppima. Nad on teatanud koostööst Ühendkuningriigi riikliku tervishoiuteenistusega inimeste meditsiiniliste diagnooside parandamiseks.

Kui söödame kunstlikule närvivõrgule piisavalt homaari pilte, saab see õppida homaari ära tundma. Kui toidame piisavalt inimdialoogidega, saab närvivõrk õppida pidage üsna korralikku vestlust. Ja kui toidate seda 30 miljoni eksperdimängija liikumisega, saab närvivõrk õppida Go mängimist. Kuid AlphaGo läks kaugemale, õppis ta ise, avastades enda vastu mängides uusi strateegiaid, mida keegi polnud talle õpetanud.

Kardab vundamenti?

Selle verstapostiga tähistab AlphaGo enne ja pärast tehisintellekti maailmas. Kuid on veel rohkem astmeid, hiiglaslikke samme, eksponentsiaalseid samme. Järgmine eksponentsiaalne samm on "strateegilise" algoritmi võimaluste kontrollimine, et võita mängijaid Tähelaevastik. DeepMind, Google'i AlphaGo taga oleva tehisintellekti massiivse inseneritöö eesmärk on selles 1998. aasta Blizzardi mängus saada kõigist paremaks.

Samal ajal väljendavad mõned inimesed oma hirmu, nagu nad kunagi ilmutasid enne Deep Blue võitu. Näiteks Korea peaminister on seda Google'i võitu relativiseerinud:

Ma ei taha tulemust kommenteerida, kuid nii võites kui ka kaotades, selle masina ehitasid inimesed.

Tema sügav õppimine See võimaldab analüüsida pilte (dokumente, videoid, fotosid jne) palju paremini kui inimene, leida mustreid, suundumusi, vigu ja võimalikke parandusi. Ja koos selliste võitudega, mis sündisid Go lahkumisel mõni päev tagasi, näib meile olevat mõeldud delegeerida üha rohkem küsimusi, mis näisid inimeste poolt paremini lahendatavatena. Siiski on vähe neid, kes väljendavad, nagu Korea minister, tema tagasilükkamine enam-vähem looritatud.

Stephen Hawking ja veel 1000 eksperti, näiteks ettevõtja Eloni muskus, Tesla ja SpaceXi president või Apple'i kaasasutaja Steve Wozniak, hoiatage liiga intelligentsete masinate ohu eest. Nüüd on uue kirja allakirjutanud taotlenud, et tehisintellekti kasutamine relvade väljatöötamiseks oleks spetsiaalselt keelatud. Sellele protestikirjale on alla kirjutanud ka MIT-i professor Noam Chomsky, Google'i tehisintellekti ametnik Demis Hassabis ja filosoof Daniel Dennett. Arutelu on jõudnud isegi ÜRO-sse. Liialdused? Kas me saame käest ära? Kes teab Liigume täiesti tundmatul maastikul.