TRÍ TUỆ NHÂN TẠO CHĂM SÓC những con người đáng thương trong GO - Cuộc nổi dậy của máy móc có phải chỉ vừa mới bắt đầu?
TRÍ TUỆ NHÂN TẠO CHĂM SÓC những con người đáng thương trong GO - Cuộc nổi dậy của máy móc có phải chỉ vừa mới bắt đầu?

Video: TRÍ TUỆ NHÂN TẠO CHĂM SÓC những con người đáng thương trong GO - Cuộc nổi dậy của máy móc có phải chỉ vừa mới bắt đầu?

Video: TRÍ TUỆ NHÂN TẠO CHĂM SÓC những con người đáng thương trong GO - Cuộc nổi dậy của máy móc có phải chỉ vừa mới bắt đầu?
Video: Tướng Campuchia Tiết Lộ Tính Cách Tên Quản Lý Casino Người Trung Quốc, Vén Màn Bóc Lột | SKĐS 2024, Tháng Ba
Anonim

Cách đây không lâu, võ sư cờ vây Hàn Quốc và một trong những kỳ thủ được đánh giá cao nhất thế giới, Lee Sedol, đã tuyên bố giải nghệ và đưa ra một tuyên bố ấn tượng: đánh giá thông qua những nỗ lực điên cuồng. Bây giờ có một thực thể không thể vượt qua."

Lee nói về chiếc máy tính AlphaGo, được phát triển bởi DeepMind, được Google mua với giá 650 triệu USD vào 5 năm trước. Người Hàn Quốc đã thua xe hơi vào năm 2016, nhưng kể từ đó trí tuệ nhân tạo mới trở nên mạnh mẽ hơn. Nhìn chung, chiến thắng của máy tính trước người trong cờ vây được coi là một bước đột phá thực sự, có khả năng dẫn đến những thay đổi quy mô lớn trên thế giới. Kẻ hủy diệt trên đường chân trời đã có? Hãy tìm ra nó.

Các lập trình viên từ lâu đã thử nghiệm sức mạnh của trí tuệ nhân tạo trong các trò chơi thử thách với những gì tốt nhất của con người. Máy tính Deep Blue do IBM phát triển đã đánh bại Garry Kasparov trong môn cờ vua vào năm 1997. Trước trận đấu, Kasparov nghĩ: “Đó chỉ là một chiếc ô tô. Máy móc thật ngu ngốc."

Nhưng sau thất bại, anh ấy thú nhận: "Tôi cảm thấy - ngửi thấy - rằng có một loại tâm trí mới trên bàn."

Để đánh bại Kasparov, Deep Blue đã sử dụng sức mạnh tính toán vũ phu: sau mỗi lần di chuyển, chương trình đã tính toán tất cả các tình huống có thể xảy ra và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu này. Nhưng với Go, cách này không hoạt động do lượng dữ liệu cần được xử lý. Trong lượt đi, người chơi lần lượt đặt các viên đá đen và trắng trên bảng 19 x 19. Mục tiêu của trò chơi là chiếm càng nhiều lãnh thổ càng tốt, đồng thời khóa chặt các viên đá của đối thủ, ngăn không cho anh ta giành được lợi thế. Nhìn chung, cờ vây tương tự như trò chơi chấm quen thuộc với nhiều người từ thời đi học - chỉ khó hơn.

Do kích thước của bàn cờ, 361 biến thể đã có thể thực hiện được cho nước đi đầu tiên được thực hiện bởi những viên đá đen (trong cờ vua - chỉ 20). Theo đó, với mỗi lần di chuyển, cây tiềm năng chỉ mọc lên. Sau hai nước đi đầu tiên, cờ vua có thể có 400 bước phát triển, và 129,960 lượt đi. Nhà toán học John Tromp đã tính toán rằng số lượng kết hợp có thể có sẽ là các số có 171 chữ số.

Vì vậy, trong trò chơi cờ vây, con người không chỉ bắt buộc phải có trí thông minh, khả năng tính toán mà còn phải có tư duy trừu tượng mạnh mẽ, trực giác mạnh mẽ - những phẩm chất mà máy tính kém phát triển. Một trong những nhà phát triển của AlphaGo, Demis Hassabis, cho biết: “Đây là một trò chơi rất trực quan. Các võ sư cờ vây thường nói rằng họ đã di chuyển vì nó có vẻ đúng. Theo ông, các bậc thầy phát triển một khiếu thẩm mỹ đặc biệt, và một vị trí tốt chỉ cần nhìn đẹp.

Mặc dù thực tế là các bộ xử lý ngày càng trở nên mạnh mẽ hơn và nhanh hơn mỗi năm, việc tìm kiếm các động thái trên cây khả năng đã cho phép trí tuệ nhân tạo chỉ đạt đến mức của một người nghiệp dư mạnh. Máy tính đánh bại mọi người, nhưng chỉ có một khởi đầu trong một vài viên đá. Vào năm 2014, David Fotland, một trong những người tiên phong cho máy tính, nói rằng các chương trình phải đối mặt với vấn đề tương tự như con người:

“Nhiều cầu thủ đạt đến một đỉnh cao nghiệp dư nào đó và không thể mạnh lên. Để vượt qua cao nguyên này, bạn cần phải thực hiện một số bước nhảy vọt về mặt tinh thần, và các chương trình cũng có những vấn đề tương tự. Bạn cần phải nhìn toàn cục chứ không chỉ những trận chiến cục bộ”. Để vượt qua rào cản trí tuệ này và mô phỏng trực giác và óc thẩm mỹ của các chuyên gia, các nhà phát triển AlphaGo đã kết nối mạng nơ-ron và các thuật toán học sâu.

Đầu tiên, mạng nơ-ron của AlphaGo được cung cấp một cơ sở dữ liệu về các trò chơi của con người, bao gồm khoảng 30 triệu lượt di chuyển. Sau đó, anh học cách dự đoán chính xác đường đi của một người 57% thời gian, mặc dù kỷ lục AI trước đó là 44%. Sau đó, các nhà phát triển đã dạy AlphaGo chơi với chính nó - vì vậy máy tính thậm chí còn học tốt hơn để làm nổi bật các nước đi có lợi nhất và phát triển các chiến lược mới.

Tất cả điều này đã giúp hợp lý hóa các quy trình mà Deep Blue, người đã đánh bại Kasparov, làm việc. Giờ đây, hệ thống không chỉ chơi tất cả các kết hợp có thể có mà còn biết cách tập trung vào các kịch bản hứa hẹn nhất cho sự phát triển của các sự kiện. Ngoài ra, cô ấy còn tìm thấy khả năng của mình ngay cả trong những tình huống mà cô ấy chưa bao giờ gặp phải trước đây. Và như vậy, vì quy mô của cờ vây, vẫn còn. Do cơ chế mới, AlphaGo đánh bại tất cả những người chơi máy tính đã tạo trước đó (đồng thời cho họ khởi đầu bằng bốn viên đá) và bắt đầu đánh bại những người chuyên nghiệp.

Vào tháng 10 năm 2015, AlphaGo đánh bại tay vợt người Pháp từng hai lần vô địch châu Âu Fan Hui. Họ chơi năm trò chơi, không ai bắt đầu và máy tính thắng cả năm trận. Đây là lần đầu tiên một người chuyên nghiệp bị đánh bại bởi một cỗ máy. Sau trận đấu, Hui nói rằng anh đã học hỏi được rất nhiều điều, và những kiến thức này đã giúp anh thêm và vươn lên trong bảng xếp hạng quốc tế.

Đề xuất: