يقوم Facebook بتطوير AI للعب Go

تعود لعبة Go اليابانية إلى عدة آلاف من السنين. على الرغم من حقيقة أن قواعد اللعبة بسيطة للغاية ، إلا أنه لا يزال من غير الممكن إنشاء برنامج يمكنه التغلب على لاعب بشري متمرس. نعم ، هناك برامج ، وهي جيدة جدًا ، لكن المحترفين غير قادرين على الفوز بهذا البرنامج حتى الآن. الآن ، قرر Facebook تولي الأمور بنفسه وإنشاء نظام للتعلم الذاتي مع عناصر الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تهزم أي شخص.

قواعد Guo بسيطة للغاية ، نعم ، ولكن من الصعب على السيارة أن تلعب هذه اللعبة، نظرًا لوجود عدد كبير من الخيارات ، وحتى الآن لا يوجد جهاز كمبيوتر قادر على حساب كل شيء لوقت عاقل. لكن الرجل ، بقدرته المحدودة على ما يبدو على إجراء حسابات معقدة لفترة معينة ، تبين أنه جيد بشكل غير متوقع في لعب Go. وفقًا لممثلي الشركة ، يستخدم معظم اللاعبين الجيدين أنماطًا مرئية لتحديد التحركات الجيدة أو السيئة ، ويلعب الحدس دورًا كبيرًا هنا.

سيقوم مطورو AI للعب Go بإنشاء نظام يجمع بين عناصر برنامج كمبيوتر عادي يحسب التحركات في عدد كبير من الخيارات ، ونظام يتعرف على الأنماط المرئية على اللوحة ، ويحدد خيار النقل الأمثل.

هذه المهمة نفسها هي جزء من مشروع أكبر هدفه هو دراسة قضية التعلم العميق(تعلم عميق). يشير مصطلح "العمق" في هذه الحالة إلى عمق الرسم البياني لحسابات النموذج - أقصى طول بين عقدتي الإدخال والإخراج لبنية معينة. في حالة ، على سبيل المثال ، شبكة عصبية بسيطة للتوزيع المباشر ، يتوافق العمق مع عدد طبقات الشبكة. يركز مصطلح "التعلم العميق" على مدى تعقيد تعليم الطبقات الداخلية (العميقة) لشبكة متعددة الطبقات التي يصعب على طرق التدريس الكلاسيكية ، مثل طريقة الانتشار الخلفي للخطأ.

من أجل هزيمة شخص في Go ، سيتم تعليم نظام الكمبيوتر على "التفكير" مثل الشخص.

بشكل عام ، لا يتم ذلك من أجل متعة أو إرضاء الفضول الخالص للباحثين (على الرغم من ذلك أيضًا) ، ولكن لإنشاء أنظمة كمبيوتر قادرة على العمل تقريبًا على نفس المبدأ الذي يعمل به الدماغ البشري. في المستقبل ، سيتم استخدام هذه التقنيات من قبل الشبكة الاجتماعية لأغراضها الخاصة. على سبيل المثال ، تقوم الشركة الآن بإنشاء نسخة من شبكة اجتماعية للأشخاص الذين يعانون من أي مشاكل في الرؤية. لذا ، بالنسبة للسؤال "ما الذي يحمله الشخص في يده" ، سيكون النظام قادرًا على الإجابة بشكل مكثف وواضح على السائل.

سوف يعتمد المساعد الافتراضي لـ Facebook ، M ، أيضًا على هذه التقنية ، وتحليل ودراسة طلبات المستخدمين ، من أجل تحسين عملهم والاستجابة بالطريقة التي يفعلها الشخص.

Source: https://habr.com/ru/post/ar386305/