В 2016 году в сфере искусственного интеллекта произошло знаменательное, даже судьбоносное событие: в игре «го» программа AlphaGo обставила одного из чемпионов мира Ли Седоля с разгромным счетом 4:1.
Go
«Го» - стратегическая игра, где игроки сражаются силой логики и интуиции, то есть, меряются интеллектами. Ей более пяти тысяч лет, зародилась в Древнем Китае. Игра «го» - одна из базовых дисциплин Всемирных интеллектуальных игр.
Очень важный факт - для игры в эту игру нужен именно ИНТЕЛЛЕКТ! Ведь, к примеру, возможных позиций камней на стандартной доске более, чем в гугол (10100) раз больше, чем в шахматах. Число возможных позиций больше, чем атомов во Вселенной! И просто так просчитать все ходы невозможно. В эту игру невозможно играть путем перебора комбинаций. Нужно именно ДУМАТЬ!
Ли Седоль – го-профессионал 9 дана, подданный Республики Корея. Свой первый дан получил в возрасте 13 лет, а в 2008 году признан лучшим игроком мира. В конце 2019 года Ли ушел из профессиональной игры, заявив, что более не видит смысла в соревновании с компьютерами – алгоритмы искусственного интеллекта игры теперь намного превосходят человеческие возможности. Соревнование с заведомо гораздо более сильным противником неинтересно.
AlphaGo – разработка DeepMind в структуре Google, специально разработанная для этой китайской игры. Программу написали в 2015 году. После матча AlphaGo Корейской ассоциацей падук был присвоен почетный 9 дан. «Мастерство» программа освоила сама, учась на ранее отыгранных партиях игроков-профессионалов.
Игры – лучшая площадка для разработки и проверки алгоритмов искусственного интеллекта. Собственно, именно с игр начиналось обучение ИИ и взаимодействие с ним человека. В играх главное – нестандартное мышление, способность просчитать множество вариантов вперед, способность и к логике, и к абстрактному мышлению. Если организм (биологический или технологический) на это способен – он точно обладает интеллектом.
Как искусственный интеллект учится играть? ИИ – это нейросети, созданные в результате «глубокого обучения» на больших объемах данных. Машина не знает заранее правил игры и, соответственно, работает НЕ по программным алгоритмам, а учится в процессе игры с собой, получая от людей за правильные действия некие награды.
Вот небольшой обзор игр, где человеку пришлось уступить компьютерному интеллекту пальму первенства:
Шахматы. Май 1997 года. В сражении суперкомпьютера IBM Deep Blue и чемпиона мира Гарри Каспарова победила машина. Причем дважды. Тогда эту программу еще рано было называть искусственным интеллектом в нашем сегодняшнем понимании – она лишь быстро подбирала варианты из уже придуманных людьми, ходов, а не «думала сама». Но это было лишь начало.
Го. Март 2016 года. Вышеописанный матч между Ли и AlphaGo. Всего разыграно 5 партий. До самого конца матча Ли предрекал свою несомненную победу, так как был уверен, что машина, лишенная интуиции, выиграть не сможет.
Quake III Arena. Июль 2018 года. Quake III Arena - многопользовательская игра в жанре шутер (от первого лица), одна из составных частей киберспорта. Перед программой стояла задача ориентации в трехмерном пространстве в условиях отсутствия сведений о дислокации врага. Искусственному интеллекту лишь показывали экран, а параметров пространства не описывали и не давали никаких дополнительных сведений. В ходе игры искусственный интеллект обучали еще и скоординированному взаимодействию внутри команды - ИИ отправили на «Захват флага». В этом турнире приняли участие 40 игроков, причем люди и боты были перемешаны. Система ИИ одержала больше побед, чем игроки-люди.
Starcraft II. Январь 2019 года. Год назад нейросеть Deepmind AlphaStar от Google освоила стратегию Starcraft II. ИИ победил со счетом 5-1 поляка Гжегожа MaNa Коминча. Один раз, правда, Гжегожу удалось у машины выиграть. Эта игра требует стратегического мышления, способности управлять множеством единиц, быстрой реакции, интуиции, способности к просчетам неизвестной информации.
Dota-2. Апрель 2019 года. Open AI Five одержал победу над чемпионами в Dota-2 - командой OG. Разработчики не знакомили Five с правилами игры, а дали ИИ возможность научиться самому с нуля путем игры с самой собой в течение 10 месяцев (в общей сложности 45 тысяч часов).
Покер. Июль 2019 года. Покер – развлечение только для человеческого разума. Поскольку требует умения блефовать и распознавать блеф. Чего не умеет ни одно животное и ни один механизм. ИИ DeepStack, разработка университета Альберты, и разработка Libratus (университет Carnegie Mellon) успешно с такими задачами справились. Libratus в двадцатидневном марафоне одержал победу и по праву забрал приз в $1,7 миллиона, сражаясь с четырьмя профессионалами покера.
В июле 2019 года Carnegie Mellon и Facebook представили практически совершенную на сегодняшний день нейросеть для игры в покер на основе искусственного интеллекта – Pluribus. Этот ИИ владеет искусством блефа (!) и может играть одновременно с 5 игроками.
Игры – лишь тестовый период в становлении искусственного интеллекта. Все как у людей – ребенок тоже учится в играх, мышлению, координации, взаимодействию, принятию решений. Когда придет время, обученный на играх искусственный интеллект примется за решение уже серьезных задач.
Кстати, попробуйте выиграть в игру "Имена" или "Города" у искусственного интеллекта Qwerty AI на русском языке - https://ru.qwertynetworks.com/qwertyai
ПОДПИСЫВАЙТЕСЬ НА НАШ КАНАЛ!