Guest
🎯 Загружено автоматически через бота: 🚫 Оригинал видео: 📺 Данное видео принадлежит каналу «Крамола» (@kramola_online). Оно представлено в нашем сообществе исключительно в информационных, научных, образовательных или культурных целях. Наше сообщество не утверждает никаких прав на данное видео. Пожалуйста, поддержите автора, посетив его оригинальный канал. ✉️ Если у вас есть претензии к авторским правам на данное видео, пожалуйста, свяжитесь с нами по почте support@, и мы немедленно удалим его. 📃 Оригинальное описание: Не так давно южнокорейский мастер игры в го и один из самых титулованных игроков в мире Ли Седоль объявил о завершении карьеры и сделал драматичное заявление: «После того, как искусственный интеллект начал играть в го, я понял, что не стану лучшим, даже если возглавлю рейтинг за счет безумных усилий. Теперь есть сущность, которую не одолеть.» Ли говорил о компьютере AlphaGo – разработке компании DeepMind, которую пять лет назад за 650 миллионов долларов купил Google. Машине кореец проиграл еще в 2016-м, но с тех пор искусственный интеллект стал только сильнее. А вообще победу компьютера над человеком в го считают настоящим прорывом, который потенциально может привести к масштабным изменения в мире. Неужели Терминатор уже маячит на горизонте? Давайте разбираться. Программисты уже давно проверяют мощь искусственного интеллекта в сложных играх с лучшими из людей. Разработанный IBM компьютер Deep Blue обыграл Гарри Каспарова в шахматы еще в 1997 году. Перед матчем Каспаров думал: «Это просто машина. Машины глупые.» Но после поражения признавался: «Я чувствовал – чуял, – что за столом был новый тип разума.» Чтобы победить Каспарова, Deep Blue использовал грубую вычислительную силу: после каждого хода программа просчитывала все возможные варианты развития событий и принимала решение на основе этих данных. Но с го такой подход не работает из-за объема данных, которые нужно обрабатывать. В го игроки по очереди ставят черные и белые камни на доску 19 на 19. Задача игры – занять как можно больше территории, при этом запирая камни противника, не давая ему получить преимущество. В целом го похожа на знакомую многим по школе игру в точки – только сложнее. Из-за размера доски уже для первого хода, который делают черные камни, возможен 361 вариант (в шахматах – всего 20). Соответственно, с каждым ходом древо потенциальных расстановок только разрастается. После первых двух ходов в шахматах существует 400 возможных развитий событий, в го – 129 960. Математик Джон Тромп подсчитал, что количеством возможных комбинаций будет 171-значное число. Поэтому от людей в игре в го требуется не только интеллект и способность к расчетам, но и мощное абстрактное мышление, сильная интуиция – качества, которые слабо развиты у компьютеров. Один из разработчиков AlphaGo Демис Хассабис рассказывал: «Это очень интуитивная игра. Мастера го часто говорят, что сделали тот или иной ход, потому что он казался правильным.» По его словам, у мастеров развивается особое эстетическое чувство, и хорошая позиция просто выглядит красиво. Несмотря на то, что процессоры с каждым годом становились все мощнее и быстрее, поиск ходов на древе возможностей позволял искусственному интеллекту достичь в го только уровня сильного любителя. Компьютеры обыгрывали людей, но только получив фору в несколько камней. В 2014-м Дэвид Фотланд, один из первопроходцев го для компьютеров, рассказывал, что программы сталкиваются с той же проблемой, что и люди: «Многие игроки достигают определенного любительского пика и не могут стать сильнее. Чтобы преодолеть это плато, нужно сделать какой-то ментальный скачок, и у программ возникают те же проблемы. Нужно смотреть на всю доску, а не только на локальные битвы.» Чтобы преодолеть этот интеллектуальный барьер и симулировать интуицию и эстетическое чувство профессионалов, разработчики AlphaGo подключили нейросети и алгоритмы глубинного обучения. Сначала в нейросети AlphaGo скормили базу данных человеческих игр, в которую входило примерно 30 миллионов ходов. После этого он научился правильно предсказывать ход человека в 57% случаев, хотя предыдущий рекорд ИИ составлял 44%. Затем разработчики научили AlphaGo играть против самого себя – так компьютер научился еще лучше выделять максимально выгодные ходы и разрабатывать новые стратегии. Все это помогло рационализировать процессы, на которых работал обыгравший Каспарова Deep Blue. Теперь система не просто разыгрывает все возможные комбинации, а умеет сосредотачиваться на наиболее перспективных вариантах развития событий. Кроме того, она ориентируется даже в ситуациях, с которыми еще никогда не сталкивалась. А такие из-за масштабности го оставались. За счет нового механизма AlphaGo обыграл всех ранее созданных компьютерных игроков (при этом давая им фору в четыре камня) и начал побеждать людей-профессионалов. В октябре 2015-го AlphaGo разгромил двукратного чемпиона Европы француза Фань Хуэя
