Geekly articles weekly

AlphaGo vs Lee Sedola: hasil dan skor pemain profesional di th

Pertandingan kelima terakhir dari pertandingan go diadakan di Seoul kemarin di Four Seasons Hotel. Masing-masing dari mereka tertutup rapat di Geektimes selama satu minggu penuh. Seseorang menang dalam seri ini, tetapi tidak mungkin bahwa pengunjung seperti itu akan tertarik pada situs berbahasa Rusia tentang teknologi tinggi dan sains, jika bukan karena satu fakta.

Dimainkan oleh Li Sedol, pemilik profesional Dan kesembilan, salah satu master go terbaik di dunia. Lawannya adalah sistem go komputer AlphaGo, yang dikembangkan oleh Google DeepMind. Sebelum dimulainya pertandingan, diyakini bahwa tidak ada produk yang mampu mengalahkan master tingkat tinggi. Namun AI menang 4-1.

Kecepatan yang digunakan AlphaGo mengasah menarik. Bahkan Oktober lalu, sistem untuk pertandingan demonstrasi memberi makan pemain jauh lebih lemah. Lima bulan kemudian, dia melakukan yang terbaik. Tampaknya kita mencapai catur tahun 1997, ketika komputer pertama kali mengalahkan juara bertahan dalam pertandingan. Sejak saat itu, program catur meningkatkan keterampilan mereka sedemikian rupa sehingga seseorang tidak lagi dapat mengalahkan mereka dalam kondisi normal.

Apakah ini dinanti-nantikan? Haruskah saya takut pada kekuatan kecerdasan buatan? Saya berhasil mendapatkan komentar dan jawaban yang diberikan oleh wakil presiden dari "Federasi Rusia go" dan presiden "Federasi Olahraga go St. Petersburg" Maxim Podolyak, pemain profesional yang bekerja dan beberapa juara Eropa Ilya Shikshin (dan profesional pertama) danAlexander Dinerstein (profesional ketiga Dan).

Kesulitan pergi


Kemenangan ini bisa dibandingkan dengan pertandingan sejarah lainnya. Pada tahun 1997, superkomputer Deep Blue untuk pertama kalinya di dunia mengalahkan juara catur dunia yang berkuasa. Kehilangan Kasparov bukanlah kekalahan terakhir orang. Pada tahun-tahun berikutnya, catur komputer telah mencapai titik di mana bahkan pemain catur terkuat pun tidak dapat mengalahkan mereka dalam kondisi normal.

Go (baduk, weiqi) adalah permainan papan yang berasal dari Cina kuno dan mendapatkan popularitas yang cukup besar di Korea Selatan, Cina, dan Jepang. Saat ini , sekitar 60 juta orang bermain . Pemain menempatkan batu dua warna di papan ukuran tertentu. Tujuannya adalah untuk pagar area yang lebih besar dari lawan di papan tulis.


Presiden Federasi Catur Internasional, bukan tanpa kesenangan, mengatakan bahwa sekarang nasib catur menunggu dan pergi.

Dari sudut pandang menciptakan AI, dengan kesederhanaan eksternal, ini jauh lebih sulit daripada catur - googol (10 100 ) kali, lebih tepatnya. Jauh lebih mungkin posisi batu di papan standar 19x19 daripada di catur. Sebelum kedatangan AlphaGo, diyakini bahwa sejauh ini setiap program dimainkan di tingkat amatir, dan hingga tingkat master mereka memiliki dekade lagi.

Ukuran papan jauh dari satu-satunya kendala. Banyak algoritma yang digunakan untuk catur tidak berlaku. Jumlah gerakan lebih besar dari pada catur. Permainan dimulai dengan 55 kemungkinan gerakan, dan segera Anda harus mempertimbangkan hampir semua 361 poin di papan tulis. Beberapa gerakan lebih populer, beberapa hampir tidak pernah digunakan. Langkah awal partai - fuseki - dengan cepat mulai masuk ke sesuatu yang asli. Dalam catur, potongan-potongan dikeluarkan dari papan, di mana mereka ditambahkan (meskipun dimungkinkan untuk menghapus dengan menangkap batu). Ini tidak termasuk pembuatan pangkalan untuk akhir pesta. Sistem yang ada mengatasi dengan buruk pada akhir permainan, termasuk ini karena pertarungan bersama.

Sistem komputer sudah ada. Paling sering, produk tersebut mengevaluasi gerakan menggunakan pencarian pohon atau metode Monte Carlo, menggunakan sistem pakar dengan database gerakan yang baik, pencocokan pola dan pembelajaran mesin. Produk seperti Crazy Stone, Zen atau GnuGo mungkin menunjukkan hasil yang baik, tetapi masih kalah dari profesional.

Pada tahun 1989, Goliath tidak mampu mengalahkan Dan keenam amatir dengan cacat besar 17 batu. Sebelum AlphaGo, menang dengan 4 batu handicap dianggap sebagai pencapaian tertinggi . Tahun ini mereka menunggu penurunan menjadi 3 batu handicap. Tapi tiba-tiba sebuah sistem muncul yang mengungguli sang juara dengan pijakan yang sama.

Pasukan para pihak


AlphaGo


Umur: kurang dari 2 tahun
Negara: United Kingdom
Dun  ?

Pada 2014, Google membeli DeepMind, sebuah perusahaan kecerdasan buatan yang berbasis di Inggris. DeepMind di masa lalu yang menarik perhatian dengan menciptakan kecerdasan buatan DQN, yang secara mandiri belajar memainkan 49 game Atari lama . Saat menggambarkan produk perusahaan lain - AlphaGo - Anda juga dapat menggunakan kata "diri sendiri".

Sistem komputer ini secara sederhana terdiri dari kombinasi metode Monte Carlo dan jaringan saraf kebijakan dan jaringan nilai. Jaringan saraf dilatih dalam beberapa tahap pembelajaran mesin dengan bantuan 160 ribu game dari 28,4 juta posisi dari server pemain KGS dari keenam dan kesembilan. Jutaan posisi lainnya dialokasikan untuk tes. Pada awalnya, pelatihan terkontrol jaringan kebijakan dilakukan langsung menggunakan gerakan pemain manusia. Jaringan kebijakan lain telah diperkuat pembelajaran. Yang kedua bermain dengan yang pertama dan mengoptimalkannya sehingga kebijakan bergeser untuk menang, dan bukan hanya prediksi pergerakan. Akhirnya, pelatihan dilakukan, diperkuat oleh jaringan nilai-nilai yang memprediksi pemenang permainan yang dimainkan oleh jaringan kebijakan. Hasil prediksi yang benar dari langkah selanjutnya dicapai dalam 57% kasus.Sebelum ke AlphaGo, hasil terbaikmenyumbang 44%.

Komponen teknis dianggap lebih terinci baik pada "Giktayms" , dan "Habr" .

AlphaGo dibandingkan dengan program lain - hampir selalu mengungguli pesaing - dan sebagai pemain manusia. Untuk tujuan ini, dengan partisipasi seorang hakim dari Federasi Inggris Go, sebuah pertandingan diselenggarakan melawan juara Eropa tiga kali dan pemegang gelar profesional dan kedua Fan Hui. Hui kehilangan semua lima pertandingan.

Lee Sedol


Umur: 33 tahun
Negara: Korea Selatan
Dan: 9 profesional

Peserta lain dalam pertandingan adalah pemain go profesional Li Sedol. Sedol menerima Dan profesional pertamanya pada tahun 1996 pada usia 13. Sedol memiliki 18 gelar internasional, ia adalah salah satu dari lima pemain terkuat di dunia.

AlphaGo mengalahkan juara Eropa, di mana level go lebih rendah. Pada saat yang sama, baik program dan Hui membuat kesalahan. Tidak mengherankan, Sedoll dengan cepat menerima tantangan dan setuju untuk bermain melawan AlphaGo. Lee mengatakan bahwa dia akan dengan mudah menang dengan skor 4: 1 atau 5: 0. Dalam dua atau tiga tahun, Google akan ingin membalas dendam, dan kemudian akan lebih menarik untuk dimainkan, kata Sedol.

Kursus acara


Dari 9 Maret hingga 15 Maret, pertandingan 5 pertandingan diadakan di Four Season Hotel di Seoul menurut aturan Cina, di mana jumlah kompensasi putih untuk langkah pertama orang kulit hitam (Komi) adalah 7,5 poin. Pemenang pertandingan menerima hadiah 1 juta dolar. Jika AI menang, dana hadiah disumbangkan untuk amal: UNICEF, organisasi pengembangan, dan lainnya.

Perhatian terhadap game sangat signifikan. Kebutuhan teknis memaksa Google untuk memasang saluran serat optik di hotel. Raksasa pencarian tidak mengirim core prosesor 1920 dan 280 akselerator video di mana AI diluncurkan ke Korea . Sebaliknya diselenggarakan sehubungan dengan Google Cloud Platform server di suatu tempat di Midwest. Batu di papan untuk AlphaGo diatur oleh juru kamera Aja Huan (amatir keenam Dan).


Pertandingan ini dihadiri tidak hanya oleh kepala divisi Demis Hassabis, tetapi juga mantan CEO Google Eric Schmidt, serta salah satu insinyur utama perusahaan, Jeff Dean. Go adalah game yang populer di Korea. Pertandingan dengan mudah menuju halaman depan surat kabar Korea, dan dihadiri oleh anggota parlemen Korea. Permainan disiarkan dalam bahasa Korea, Jepang, Cina dan Inggris. Dalam bahasa Inggris saja, rata-rata 80.000 orang menonton siaran YouTube.

9 Maret, Rabu. Game satu



Foto oleh pendiri DeepMind, Mustafa Suleiman

Black: Lee Sedol
White: AlphaGo
Hasil: Lee Sedol mengakui kekalahan
Moves: 186
Moves
Siaran penuh
Ringkasan permainan dalam bahasa Inggris
Komentar oleh Federasi Rusia go
Post at Geektimes

Pada pukul satu waktu setempat permainan pertama dimulai. Black memainkan pekerjaan rumahnya, dan dalam tujuh gerakan kombinasi harus melampaui basis apa pun. Pria berambut abu-abu itu menunjukkan gayanya yang khas dan menyerang . Tapi AlphaGo tidak menahan - sistem mulai maju setelah sekitar 12 batu.

Seperti yang dikatakan komentator, AlphaGo bermain seperti manusia: sistem mencari dan menciptakan kelompok batu yang rentan untuk membuat gerakan yang kuat. Meskipun AI membuat beberapa kesalahan, Black punya alasan serius untuk khawatir. Dalam dua puluh menit terakhir permainan, AlphaGo mengembangkan keunggulan. Pertandingan selama 3,5 jam berakhir dengan kekalahan kesembilan Dan Master.

Seperti yang Sedoll katakan kemudian, AlphaGo membuat satu langkah tidak biasa yang tidak akan dilakukan oleh manusia. Seorang wakil dari tim orang tidak mengharapkan permainan seperti itu. Sistem bermain terasa lebih kuat daripada melawan juara Eropa. Seperti yang dikatakan oleh kepala DeepMind Hassabis, ini bukan tentang kekuatan komputasi - mereka hampir samaseperti dalam pertandingan melawan Hui. Selama lima bulan terakhir, AlphaGo telah bermain melawan dirinya sendiri dan menggunakan pelatihan penguatan untuk meningkatkan keterampilannya sendiri. Kekuatan yang meningkat datang sebagai kejutan.

Apakah kekuatan dan gaya permainan meningkat setelah pertandingan dengan Fan Hui pada Oktober 2015? Ketiga komentator sepakat bahwa ada perubahan signifikan. Ilya Shikshin, mengatakan bahwa program tersebut telah secara nyata meningkatkan keterampilan dari Oktober dari tingkat permainan juara Eropa ke tingkat juara dunia:
“Saya harus mengatakan bahwa ini adalah perbedaan yang signifikan. Game yang diterbitkan dari program melawan Fan Hui meninggalkan keraguan besar bahwa AlfaGo dapat mengalahkan Li Sedol. Tetapi selama beberapa bulan terakhir, program ini telah berhasil membuat lompatan besar. ”

“Lee Sedoll tidak tahu dengan siapa dia bermain. Dan fakta bahwa dalam angsuran pertama ia mencoba memprovokasi program untuk kesalahan dengan bantuan gerakan pertama yang tidak standar adalah bukti dari ini. Alih-alih mencoba menemukan kelemahan dalam program, ia harus memainkan permainan normalnya. Dalam hal ini, tidak jelas siapa yang akan menang. ”

Alexander Dinerstein memperhatikan permainan dua versi program yang berbeda. Versi yang bermain dengan Fan membuat lebih banyak kesalahan secara signifikan.

10 Maret, Kamis. Game kedua



Foto oleh pendiri DeepMind, Mustafa Suleiman

Black: AlphaGo
White: Lee Sedol
Hasil: Lee Sedol mengakui kekalahan
Bergerak: 211
Bergerak Terjemahan
lengkap
ringkasan permainan dalam bahasa Inggris
Komentar oleh Federasi Rusia go
Post on Geektimes

Setelah pertandingan pertama, Sedol mengakui bahwa ia terkejut, tetapi tetap optimis : ia percaya bahwa gerakan pembuka akan memungkinkan untuk mencapai peluang kemenangan yang lebih besar. Pertandingan kedua membuat hasil pertandingan lebih diharapkan.

Sistem AlphaGo dimainkan hitam, yaitu, pergi dulu. AI membuat gerakan agresif. Awalnya tidak biasa. Komentator tidak dapat mengatakan apakah itu baik atau buruk. White bermain lebih konservatif.

Jaringan saraf tidak dikonfigurasikan untuk jumlah poin maksimum. Program ini mencari langkah-langkah yang akan mencapai kemenangan. Inilah yang dijelaskan oleh peneliti DeepMind, Thor Grapel, terhadap keputusan aneh. Antara langkah, yang akan memberikan kemenangan dengan keunggulan 80%, dan yang lain, yang akan memungkinkan Anda untuk menang dalam probabilitas 99 persen dengan keuntungan 1,5 poin, AlphaGo akan memilih yang terakhir. Terkadang sistem kehilangan poin, tetapi itu hanya meningkatkan peluang untuk menang. Apakah ini berarti bahwa gerakan yang lemah adalah tanda kepercayaan mobil akan kemenangan ?

Di game pertama, Sedol masih punya waktu di arlojinya. Kali ini dia menghabiskannya, jadi seseorang harus menghabiskan waktu satu menit saja. Pada akhirnya, AlphaGo juga kehabisan waktu, sehingga kecepatan pertukaran gerakan dipercepat ke batas. Namun tidak lama - Putih mengaku kalah. Seperti kata kepala DeepMind Hassabis, AlphaGo yakin kemenangan masih di suatu tempat dari tengah permainan.

Bisakah DeepMind memperhitungkan karakteristik pemain tertentu dan meletakkan fitur karakteristiknya di AI? Maxim Podolyak mengatakan bahwa kemampuan teknisnya adalah:
“Karena basis permainan profesional ada di domain publik, akan mengejutkan jika mereka tidak digunakan dalam persiapan AlphaGo. Dengan demikian, kita dapat berharap bahwa program memiliki profil terperinci untuk semua pemain profesional, karena konstruksinya pada prinsipnya tidak berbeda dengan pembangunan profil preferensi pengguna. Dan dalam hal ini Google kuat. "

Pandangan serupa diungkapkan oleh Ilya Shikshin:
“Saya yakin bahwa semua permainan pihak yang tersedia untuk umum dari Lee Sedol (lebih dari 1000) diunggah ke dalamnya. Pengetahuan tentang game-game ini dan kemungkinan mereproduksinya kapan saja dapat memberikan keuntungan bagi program ini, sementara Li Sedol hanya bisa mempelajari permainan melawan Fan Hui sebelum pertandingan, di mana AlphaGo secara signifikan lebih rendah. "

Namun, DeepMind mengatakan bahwa AlphaGo tidak dikonfigurasi ulang khusus untuk Lee Sedola. Ya, dan hampir tidak mungkin untuk membuat perubahan besar pada jaringan saraf dengan menjalankan beberapa ratus pihak.

Sabtu, 12 Maret. Game tiga



Dari kiri ke kanan: Pendiri DeepMind Demis Hassabis, profesional dan pemilik kesembilan Lee Sedol, salah satu pendiri Google, Sergey Brin.

Blacks: Lee Sedol
White: AlphaGo
Hasil: Lee Sedol mengakui kekalahan
Moves: 176
Ternyata
Siaran penuh
Ringkasan game dalam bahasa Inggris
Komentar oleh “Russian Federation go”
Post on Geektimes

Kesempatan untuk menentukan hasil pertandingan yang sudah ada dalam game ini menarik perhatian pada game. Salah satu pendiri Google, Sergey Brin terbang ke Seoul tanpa pompa dan mengunjungi permainan. Jelas bahwa kemenangan adalah demonstrasi kekuatan teknologi yang mendukung layanan pencarian raksasa. Dari preferensi iklan hingga robomobiles yang dapat bergerak secara independen, hampir semua Google sampai taraf tertentu bergantung pada sistem dengan elemen kecerdasan buatan.

Seperti di game pertama, Sedol menjadi hitam, yaitu yang pertama. Juga, pengalaman dua pihak dapat dikaitkan dengan sejumlah momen yang menguntungkan bagi seseorang. Rumor mengatakan bahwa Sedoll dan tim ahli pergi menghabiskan malam mencari kelemahan AlphaGo. Alexander Dinerstein setuju dengan ini:
« , , – . , . , . , . , – .»

Memang, di game ketiga, gerakan pertama Black agresif. Menurut komentator pertandingan, dalam dua pertandingan pertama Sedol mencoba gaya yang berbeda dari gaya biasanya, mencoba untuk menekan titik-titik lemah dari sistem. Di game ketiga, ia menunjukkan gaya khasnya dengan awal yang baik dan ko yang kuat pada akhirnya. Meskipun dengan kesalahan, AlphaGo menunjukkan kemampuan untuk bekerja dengan co-fight - biasanya sistem komputer menghadapi masalah seperti itu. Di game sebelumnya, tidak ada kesempatan untuk menunjukkan keterampilan ini.

Partai yang menentukan menentukan nilai historis dari apa yang terjadi. Ini adalah kemenangan ketiga AlphaGo dalam pertandingan lima pertandingan. Ini berarti bahwa sistem komputer sudah menunjukkan keunggulan. Dua pertandingan berikutnya menunjukkan kedalamannya.

Minggu, 13 Maret. Game empat



Jadi AlphaGo mengakui kekalahan

Hitam: AlphaGo
Putih: Lee Se-dol
Hasil: AlphaGo mengakui kekalahan
Turns: 180
Moves
Penuh Webcast
Ringkasan permainan dalam bahasa Inggris
Komentar "Federasi Rusia"
Puasa pada Geektimes

Setelah kekalahan ketiga manusia salah satu konferensi pers adalah pertanyaan ada apakah AlphaGo memiliki poin lemah. Pria berambut abu-abu itu menyebutkan bagaimana perasaannya. Dia meminta maaf kepada bangsa Korea dan komunitas pemain go untuk hasilnya.

Sedoll memilih strategi Amasi, merebut wilayah di sekeliling, bukan pusat. Gerakan pembuka White sama dengan di game kedua. Putih memungkinkan Hitam untuk menangkap bagian tengah, berkonsentrasi pada tepi dan sudut. Seperti pada pertandingan sebelumnya, Sedol kehabisan waktu sebelum lawannya, yang berarti hanya satu menit per langkah.

Langkah White ternyata sangat hebat sehingga komentator menggambarkannya sebagai tesuji, beberapa menyebutnya "tangan Tuhan." Mungkin Sedol benar-benar menemukan titik lemah dalam sistem komputer. AlphaGo menjawab dengan lemah. Menurut kepala DeepMind, Demis Hassabis, pada sistem 79 melakukan kesalahan, mengingat kemungkinan kemenangan adalah 70%. Tapi dia mengerti hanya pada langkah ke-87. Setelah itu, AI jadi bingung.

AlphaGo mulai membuat gerakan yang terus terang lemah dan mengerikan. Sistem mengakui kekalahan ketika peluang menang turun di bawah 20 persen. Tentang ini, insinyur Google David Silver ingat saat istirahat, yang mengambil Lee Sedol. Ini diperlukan untuk mempertahankan budaya permainan - untuk melanjutkan dalam posisi yang jelas tidak menguntungkan akan tidak sopan kepada lawan. Silver menolak untuk mengomentari serangkaian gerakan sistem cadel. Permainan berlanjut, dan Sedol masih dipaksa bekerja di bawah kondisi kekurangan waktu. AI membuat kesalahan lain, dan kemudian dikalahkan. Hasil dari konfrontasi selama 4,5 jam adalah kemenangan pertama seorang pria dalam pertandingan ini.

Sedoll mengatakan dia tidak pernah mengucapkan selamat sebanyak itu hanya untuk satu kemenangan. Dia menyebutkan bahwa mobil itu tidak begitu kuat ketika menjadi hitam.

15 Maret, Selasa. Game kelima



Ruang Kontrol AlphaGo, Mustafa Suleiman

Blacks: Lee Sedol
Putih: AlphaGo
Hasil: Lee Sedol mengakui kekalahan
Moves: 280
Moves
Siaran penuh
Ringkasan game dalam bahasa Inggris
Komentar oleh Federasi Rusia go
Post on Geektimes

Black dimulai dengan gaya yang mirip dengan game pertama. Kemudian Sedol mencoba menandai wilayah di sudut kanan dan kiri atas - strategi yang berhasil ia gunakan di pertandingan keempat. AlphaGo mengambil alih pusat. Dari 48 hingga 58, pria dan mobil itu memerah. Tapi AlphaGo tidak melihat tesuji kulit hitam, dan Lee menghambur maju.

Karena kesalahan kecil, AlphaGo sedikit memperburuk posisinya. Sebagai hasil dari pertempuran yang panjang, kedua pemain kehabisan waktu, yaitu, mereka kembali harus menempatkan setiap batu dalam waktu kurang dari satu menit. Permainan itu keluar dengan susah payah, papan hampir penuh dengan batu. Putih masih berhasil mendapatkan kembali keunggulannya. Menilai posisi itu, Sedol menyadari bahwa dia kalah. Setelah lima jam, dia mengakui kekalahan.

Pertanyaan


Apa arti pertandingan untuk Lee Sedola?


Hasil pertandingan itu mengejutkan - kekalahan salah satu pemain manusia terbaik, kemenangan tiba-tiba dari salah satu sistem komputer baru. Alih-alih satu juta, Sedol akan menerima 170 ribu dolar: 150 ribu untuk partisipasi dan 20 ribu untuk satu kemenangan.

Masalah terpisah adalah mengapa Sedol hilang. Seperti yang dikatakan Ilya Shikshin, dia tidak siap secara psikologis:
AlfaGo berhasil mengalahkan Lee Sedola. Namun, ini tidak berarti bahwa programnya bermain lebih kuat. Saya pikir level mereka hampir sama. Hanya saja Lee Sedol tidak siap secara psikologis untuk melawan program dalam angsuran pertama, karena itu adalah kejutan besar baginya bahwa program tersebut dapat melawannya dengan pijakan yang sama.

Alexander Dinerstein:
Saya akui bahwa saya tidak mengharapkan situasi seperti itu. Seperti kebanyakan profesional profesional, ia yakin Lee Sedol akan menang dengan mudah. Tapi kami melihat kesalahan program. Saya percaya bahwa pertanyaannya masih terbuka. Lee Sedol, bahkan di Korea, bukan yang pertama di peringkat. Saya pikir para profesional lain di levelnya memiliki peluang untuk menang, terutama jika kita melihat pilihan permainan yang dimainkan oleh program, yang dengannya kita dapat mencari kelemahannya dalam permainan.

Apa arti kecocokan untuk AlphaGo?


Untuk kemenangan atas Lee Sedol, Asosiasi Paduk Korea secara resmi memberikan sistem dan profesional kesembilan terhormat. Ini berarti bahwa dia dianggap sebagai pemain tingkat atas.

Lee Sedol bukan pemain terkuat di planet ini, ada yang lain. Sebagai contoh, pemilik Dan profesional ke sembilan, Ke Jie, mengklaim bahwa dengan 60% kemungkinan dia bisa mengalahkan AlphaGo. Situs Go Penilaian benar-benar memiliki lebih tinggi dalam peringkat. AlphaGo juga ditantang oleh master Cina profesional Dan kesembilan, Gu Li. Ada desas-desus tentang permintaan untuk bermain melawan Iyama Utah. Sementara AI memilih lawan, redirector telah menghitung



bahwa AlphaGo mungkin lebih tinggi daripada yang terbaik dari orang-orang di peringkat. Menurut perkiraannya oleh teorema Bayes, peringkat AlphaGo adalah 3649, sedangkan Jie memiliki 3621, lebih rendah.

Namun, untuk membuat pernyataan tentang kekuatan sistem adalah awal, jika memungkinkan. Hanya beberapa game yang diterbitkan, dan kekuatan sebenarnya dari sistem tidak jelas. Dan apakah ada poin dalam poin penilaian jika sistem dapat menemukan titik lemah? Menurut Alexander Dinerstein, program ini akan menarik untuk memeriksa pertandingan melawan Takemia Masaki, pemilik profesional kesembilan Dan:
“Dia adalah salah satu tuan terkuat di dunia awal tahun 90-an. Kami memperhatikan bahwa program lebih memilih permainan daripada pusat, untuk mempengaruhi. Lee Sedoll di semua pihak mengambil poin di tikungan. Dan Takemia-sensei dikenal karena sangat suka bermain pusat dan sama sekali tidak "rakus" di awal permainan. Tidak jelas bagaimana program akan berperilaku terhadap gaya permainan yang tidak biasa. "

Seseorang dapat mengharapkan perpindahan orisinal dan tak terduga dari sistem komputer yang tidak pernah terpikirkan oleh seseorang. Seperti yang dikatakan Maxim Podolyak, dia melihat di AlphaGo bergerak secara alami, langkah yang bisa dijelaskan dari pemain yang sangat kuat:
“Seperti yang dikatakan sebuah buku, sebuah pesta mengalir seperti aliran dari sisi gunung, secara alami dan kuat. B.102 tampak mengesankan dan mengesankan dalam angsuran pertama. Tapi ini bukan langkah "ilahi". "

Dynerstein mengklaim bahwa beberapa langkah AlphaGo tidak dipertimbangkan oleh orang-orang:
« , , 9 (), . C, , 5 % . 95 – , . , .

Google?


Raksasa internet itu sekali lagi menunjukkan bahwa ia memiliki beberapa teknologi terbaik di dunia. Divisi Google itu adalah yang pertama yang dapat menyelesaikan tugas lain dari ilmu komputer. Dalam DeepMind mereka melihat aplikasi utilitarian untuk praktik terbaik mereka: ini adalah layanan rekomendasi belanja atau analisis data medis.

Tetapi Anda dapat melarikan diri dari proyek komersial dan masih bermimpi untuk pergi. Tidak masalah apakah komputer mulai bermain lebih baik daripada manusia atau tidak. Anda dapat mengatur satu produk pada yang lain dan menyaksikan pertempuran antara dua perusahaan manufaktur. Dan mereka adalah: Facebook menciptakan robot hutan gelap , yang sejauh ini bermain lebih lemah dan belum berpartisipasi dalam pertandingan resmi melawan pemain profesional. Bulan ini darkforest harus bersaing di kejuaraan dunia komputerdi Jepang. Program turnamen terbaik akan dimainkan melawan Koichi Kobayashi.

Apakah seseorang akan menonton pertarungan Facebook dengan Google di papan 19x19? Omong-omong, mudah untuk membayangkan konfrontasi dan permusuhan pribadi. Pada bulan Januari, Zuckerberg berbicara tentang sistemnya pada hari yang sama dengan Google. Dan jika Facebook hanya memiliki berita pengembangan, maka DeepMind sudah membanggakan kemenangan atas sang juara.

Maxim Podolyak:
Hampir tidak. Ini hampir sama dengan melihat bagaimana program melukis fraktal atau bintik-bintik berwarna pada screen saver. Tidak ada yang tertarik pada enumerasi mekanis opsi, tidak ada yang fenomenal dalam hal ini. Tetapi kenyataan bahwa seseorang dapat melakukan ini adalah sebuah fenomena.

Alexander Dinerstein:
Untuk pemain catur, pertandingan seperti itu sudah lama diadakan dan tidak menimbulkan banyak minat. Secara pribadi, saya akan senang menonton turnamen program yang akan dikomentari oleh seseorang. Ngomong-ngomong, tidak kalah menarik untuk menonton turnamen pro top dengan komentar AlphaGo.

Ilya Shikshin:
Saya pikir kecocokan antara program komputer dapat membangkitkan minat orang. Pertandingan serupa telah disiarkan dan mengumpulkan beberapa ratus penonton. Tingkat seseorang dalam perjalanan masih jauh dari sempurna. Ada ruang untuk tumbuh dan berkembang.

Apa artinya kecocokan untuk pergi?


Orang dapat secara berbeda merasakan kekalahan dari orang-orang terpintar yang telah menyerap ribuan tahun pengalaman, dan kemenangan sepotong besi tanpa jiwa dengan potongan-potongan silikon di dalamnya, meluncurkan program yang belum dua tahun. Di komunitas penggemar game, seseorang tampak negatif. Orang lain melihat AlphaGo membantu mempopulerkan. Tetapi dia hanya akan menang jika dia memiliki seseorang untuk bersaing dan belajar darinya, Ilya Shikshin mencatat:
“Program bermain sangat layak dan pantas dimenangkan. Bisakah pertandingan ini berakhir berbeda? Saya kira tidak. Saya yakin Lee Sedol menemukan banyak hal untuk dirinya sendiri dalam 5 pertandingan ini. Sekarang dia harus siap untuk melawan AlfaGo, tetapi, sayangnya, sudah terlambat. Go-world mendapat saingan serius dalam program ini.
Tapi tidak hanya Li Sedol yang menemukan. Jutaan orang yang telah menyaksikan pertandingan ini juga telah menemukan sesuatu yang baru. Seseorang memiliki kemungkinan teknologi dan kecerdasan buatan yang sangat besar, seseorang telah menemukan sesuatu yang baru dalam permainan dan sekarang melihatnya secara berbeda, tetapi bagi seseorang, permainan go itu sendiri adalah sebuah wahyu.
Secara pribadi, saya sangat senang melihat bahwa permainan favorit saya hari ini telah menjadi pusat perhatian seluruh dunia. Saya percaya bahwa dengan pergi sekarang semuanya akan menjadi lebih baik. "

Alexander Dinerstein:
“Saya menduga bahwa hadiah uang di negara-negara Asia dapat menurun, tetapi untuk seluruh dunia, nilai tambah dari iklan pertandingan, dan itu adalah kolosal, harus lebih besar daripada itu. Saya mengharapkan masuknya pemain baru ke Go, dan kita seharusnya senang dengan ini. Banyak yang telah mendengar tentang game ini untuk pertama kalinya. "

Dimungkinkan juga untuk menyelesaikan masalah yang orang tidak dapatkan:
“Dunia go sudah pasti kesal, tetapi dengan munculnya program ini, kita bisa belajar banyak hal menarik. Sebagai contoh, di Go ada teka - teki yang ditemukan pada 1713 oleh master Jepang terkenal Dosetsu Inseki. Perhitungannya maju dua ratus langkah. Seluruh buku telah diterbitkan, tetapi tidak ada yang bisa menyelesaikannya. Ada solusi yang indah, tetapi mereka berbeda dari tugas yang awalnya diumumkan oleh penulis. Akhirnya, kami akan mencari tahu apakah masalah ini memiliki solusi. Atau mungkin Dossetsu salah? ”

Jika sistem tenaga AlphaGo menjadi norma, akan mudah untuk menipu dan menggunakan gerakan sistem tersebut. Sejauh ini, sang juara telah dikalahkan oleh sekelompok besar komputasi. Secara fisik tidak mungkin untuk menyeretnya. Hari ini, kekuatan komputasi smartphone sudah cukup untuk menempatkan siapa pun di belikat dalam catur. Ini tidak terjadi segera, tetapi kita harus mengharapkan hal yang sama untuk pergi dalam waktu dekat. Suatu hari, kemungkinan penipuan akan pas di saku Anda bahkan tanpa adanya komunikasi radio. Menurut Dienstein, kejuaraan perangkat elektronik saat bepergian kini santai:
« . . , ( ). , , . . , , , .»

?


Algoritma dibuat selama berbulan-bulan, ia dilatih untuk bermain di pesta manusia, dan kemudian ia secara mandiri mencapai tingkat tertinggi. Ini adalah salah satu demonstrasi visual terbaik dari kekuatan dan kecepatan AI.

Menurut Ilya Shikshin, ia dikejutkan oleh kecepatan yang digunakan sistem untuk bermain:
“Dalam waktu singkat, program belajar bermain di level tertinggi. "Saya tertarik untuk mengamati bagaimana program berperilaku ketika ia menang dan kapan ia kalah."

Apa arti kecocokan bagi kita semua?


Apakah kecerdasan buatan AlphaGo?

Sistem telah belajar bermain di pesta orang. Jaringan saraf tiruan telah melihat banyak game yang belum pernah ada yang dimainkan sepanjang hidup mereka. Kemudian, dalam pertandingan melawan dirinya sendiri, sistem membawa keterampilan ke tingkat yang membawa kemenangan atas orang-orang terbaik. Ini tidak terjadi dengan Deep Blue, ketika algoritma pencarian solusi diatur sepenuhnya secara manual.

Ini hampir tidak berbeda dengan cara kita belajar bicara. Anak-anak entah bagaimana memperoleh kemampuan untuk mengulangi kata-kata, memasukkan kata-kata ke dalam kalimat, dan kemudian mengekspresikan pikiran mereka dalam fragmen. Ini membutuhkan pelatihan bertahun-tahun, ini hanya mungkin di beberapa titik dalam kehidupan, ketika otak paling rentan. Bagaimana AlphaGo berbeda dari orang yang belajar berbicara, dan kemudian mengasah keterampilan sebelum menulis literatur?

Anda dapat melihat ke dalam proyek dan sangat kecewa: ada algoritma yang dapat diartikan dan dipahami. Tetapi pada saat yang sama, AlphaGo memenuhi tujuannya dengan sempurna. Inilah masalahnya: AI dalam pandangan skeptis harus tidak dapat dijelaskan, mampu melakukan segalanya dan membenci kemanusiaan. Penyelesaian tugas yang sederhana meningkatkan biaya opsi penghitungan.

Tetapi pertanyaan tentang esensi dari istilah ini tidak begitu menarik. Yang lebih menakutkan adalah pemikiran bahwa permainan AlphaGo lebih baik daripada semua penciptanya, dan bahkan orang-orang yang pihaknya mengajarkannya pada jaringan saraf.

Akankah kecerdasan buatan menghancurkan kita?

Tunduk pada pengaruh kecerdasan buatankadang-kadang membutuhkan program untuk sadar akan diri mereka sendiri. Inilah yang tidak AI lakukan. IBM Watson telah mengalahkan orang-orang ke dalam permainan intelektual Jeopardy, tetapi tidak mengetahuinya. Dia belum terburu-buru tentang keinginan untuk bermain. Dia tidak bersukacita dalam kemenangan. Dia bahkan tidak mengerti bahwa dia menang. Dia tidak memiliki kesadaran.

AI bukanlah gambar kanonik dalam bentuk bola lampu HAL9000 merah atau SkyNet yang jahat. Kecerdasan buatan tidak memiliki kesadaran. Ini hanyalah program komputer, "pintar" cukup untuk melakukan tugas-tugas yang biasanya memerlukan partisipasi analisis manusia. Ini bukan mesin pembunuh berdarah dingin.

Misalnya, saat ini ada terlalu banyak artikel dan studi ilmiah. Secara fisik tidak mungkin membaca semuanya. Kami membutuhkan sistem yang dapat membaca dan mengatur susunan informasi yang mengerikan ini. Dan sistem seperti itu akan memiliki kecerdasan buatan.

Tapi AI ini tidak akan membunuh orang. Sebaliknya, itu akan menempati pekerjaan mereka.

Apakah AI akan meninggalkan kita tanpa kerja?

Kecerdasan buatan dapat secara signifikan meningkatkan efisiensi tenaga kerja. Inilah yang harus menjadi perhatian.

Pada awal peradaban, semua orang terlibat dalam produksi makanan, tetapi itu hampir tidak cukup. Saat ini, hampir tidak ada yang bergerak di bidang pertanian, tetapi ada banyak makanan. Jawaban atas teka-teki ini adalah dalam produktivitas tenaga kerja dan efisiensi alat.

Sebuah sistem terjemahan yang hanya membutuhkan proofreading dan membandingkan istilah-istilah dapat membuat hidup lebih mudah bagi seorang penerjemah. Apakah ini berarti bahwa setengah dari penerjemah berisiko kehilangan pekerjaan?

Analisis sederhana dari teks akan menyoroti frasa panas di artikel, dan kemudian memposting yang serupa dengan tautan ke aslinya melalui jejaring sosial API. Apakah ini berarti bahwa jajaran SMM akan menjadi lebih tipis? Jawaban atas persyaratan untuk menaikkan upah minimum untuk kasir. Sebuah armada truk tak berawak akan bergerak secara independen antar kota, dan pengemudi terkadang hanya duduk di belakang kemudi untuk memarkir. Apa yang harus dilakukan dengan sejumlah besar pengemudi truk yang dibebaskan?






Dengan menganalisis aliran video dari siaran pertandingan olahraga, robot dapat menyusun artikel berita yang tidak akan berbeda dengan apa pun dari yang ditulis oleh seseorang. Di mana dalam skenario ini ada lebih banyak pekerjaan untuk jurnalis?

Sistem pakar akan mengevaluasi dokumen hukum dan menyusun keputusannya. Apa yang harus dilakukan dengan pasukan staf junior yang dikosongkan di firma hukum?

Bahkan tidak kehilangan pekerjaan, tetapi karakter mereka berbahaya. Pertama-tama, pekerjaan sederhana bergaji rendah akan mulai menghilang. Mereka yang berada dalam posisi seperti itu adalah yang paling rentan secara ekonomi.

Bisakah kita beradaptasi dengan perubahan sosial yang mendalam yang bahkan tidak akan terjadi dalam revolusi, tetapi dalam sekejap? Siapa yang akan mendapat manfaat dari AI: hanya mereka yang memiliki sistem seperti itu? Apakah ini berarti peningkatan ketimpangan sosial lainnya?

Ini adalah pertanyaan yang harus menakut-nakuti pencairan AI musim dingin berikutnya. Seharusnya bukan fobia primitif dari para pembunuh mekanis yang maha kuasa ini. Berita tentang pemberontakan mobil akan tetap menjadi berita utama " robot itu membunuh seorang pria ." Teknologi hanyalah alat. Bahaya untuk orang menciptakan orang lain.

AlphaGo adalah utusan lain dari masa depan perubahan yang tidak jelas. Tapi AI ini bukan ancaman untuk pergi, jika hanya karena gim berkat itu menjadi lebih populer. Pemain lain tidak bisa berbuat lebih buruk, yang permainannya ditonton oleh jutaan orang.

Source: https://habr.com/ru/post/id391747/

More articles:


All Articles