Қарапайым ойыншы, тіпті ең жоғары деңгейде де емес, жетекші жүйені жеңді жасанды интеллект Go үстел ойынында, бұл күтпеген жағдай болды, өйткені 2016 жылы компьютердің жеңісі жасанды интеллектті дамытудағы маңызды кезең болып саналды.
Келлин Пелрин, американдық әуесқой ойыншы жүйеде бұрын басқа компьютер анықтаған кемшілікті пайдаланып, 14 ойынның 15-інде жеңіске жетті. Бұл жеңіс Go ойынына арналған ең жақсы компьютерлік бағдарламалардың әлсіздігін көрсетті, ол қазіргі заманғы AI жүйелерінің көпшілігінде, соның ішінде атақты чат-ботта да бар. GPT чат, OpenAI жасаған.
Жеңімпаз тактиканы әлсіз жерлерді іздеу үшін жасанды интеллект жүйелерін зерттеген басқа компьютерлік бағдарлама ұсынды. «Жүйені пайдалану біз үшін таңқаларлық оңай болды», - деді бағдарламаны әзірлеген Калифорниядағы FAR AI зерттеу фирмасының бас директоры Адам Глив. Бағдарлама «соқыр нүктені» табу үшін ең танымал Go жүйелерінің бірі KataGo-ға қарсы миллионнан астам ойын ойнауға тура келді», - деді ол. Пелриннің айтуынша, бағдарлама ашқан стратегия «толық тривиальды емес, бірақ өте қиын да емес», сондықтан қарапайым адам оны меңгеруге әбден қабілетті.
Жеңіс AI жиі ең қиын стратегиялық үстел ойыны болып саналатын адамдардан сөзсіз артықшылығын дәлелдегеннен кейін жеті жылдан кейін келді. Компания әзірлеген AlphaGo жүйесі DeepMindGoogle компаниясына тиесілі 2016 жылы әлем чемпионы Ли Седолды 4:1 есебімен жеңді. 2019 жылы оңтүстіккореялық ойыншы дәл AI дамуына байланысты жарыстарға қатысуды тоқтатты - ол адам бұдан былай оны жеңе алмайтынын мәлімдеді. Ли Седол біраз қорытынды жасады.
«Го» ойынында екі ойыншы кезек-кезек 19х19 тормен белгіленген тақтаға ақ және қара фигураларды орналастырады, қарсыласының фигураларын қоршап, ең үлкен аумақты алуға тырысады. Комбинациялардың үлкен саны компьютердің болашақтағы барлық ықтимал қозғалыстарды шынымен бағалай алмайтынын білдіреді. Пелрин қолданған тактика қарсыластың бір тобын қоршау үшін тастардың үлкен «ілмегін» баяу тігу болды. AI тақтаның басқа бұрыштарында қозғалады. Қоршау аяқталуға жақын болса да, бот осалдықты байқамады. «Бірақ адамға мұны байқаған оңай болар еді», - деп қосты ойыншы.
Сондай-ақ қызықты:
Кейбір заманауи Go машиналарындағы әлсіздіктің ашылуы терең оқыту жүйелеріндегі ең заманауи технологияларды негізге алатын негізгі кемшілікті көрсетеді. AI. Берклидегі Калифорния университетінің информатика профессоры Стюарт Рассел айтқандай, жүйелер бұрын кездескен нақты жағдайларды ғана «түсіне алады» және барлығын адам жасай алатындай жалпылай алмайды. «Бұл тағы бір рет біздің адамнан тыс интеллектті машиналарға жатқызуға асығыс болғанымызды көрсетеді», - деді Рассел.
Сірә, Пелрин қолданатын тактика сирек қолданылады, яғни AI жүйелері олардың осалдықтарын «түсіну» үшін жеткілікті ұқсас ойындарға үйретілмеген.
Сондай-ақ қызықты: