Программа Артура Сэмюэля для самообучающейся игры в шашки представляет собой важную веху в развитии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения. Разработанная в начале 1950-х годов программа Сэмюэля стала первым примером системы искусственного интеллекта, которая могла учиться на опыте и со временем улучшать свою производительность.
Начало
Вдохновленный своим гениальным проектом искусственного интеллекта, который научил компьютер играть в крестики-нолики, Сэмюэль стремился создать более сложную систему, которая могла бы генерировать собственные стратегии в игре в шашки. Программа была разработана на языке ассемблера в исследовательском центре IBM Thomas J. Watson в Йорктаун-Хайтс, Нью-Йорк в 1951 году на IBM 701, одном из первых коммерческих компьютеров. В то время компьютеры в основном использовались для численных расчетов, и концепция искусственного интеллекта все еще была предметом споров среди ученых. Его целью было не просто создать программу, которая могла бы играть в шашки, но и такую, которая могла бы учиться на собственном опыте и со временем совершенствоваться. Этот подход был революционным в то время, когда большинство компьютерных программ разрабатывались для выполнения определенных алгоритмов с заранее определенными правилами.
В 1959 году Артур Сэмюэль определил машинное обучение как "область исследований, которая дает компьютерам возможность обучаться без специального программирования". Программа стала первой публично признанной системой машинного обучения, первой представив несколько ключевых концепций машинного обучения и игр.
Особенности программы
Программа Сэмюэля использовала комбинацию методов, включая эвристические правила и алгоритмы минимаксного поиска. Сначала программа использовала набор правил для определения ценности каждого хода, принимая во внимание такие факторы, как количество захваченных фигур и статус короля фигур. Затем он использовал алгоритм минимакса для поиска хода, который максимизировал бы преимущество игрока с искусственным интеллектом при минимизации преимущества противника.
Игра с несколькими противниками: изначально программа играла с несколькими противниками-людьми, что позволяло ей опробовать различные стратегии и извлечь из них уроки.
Обучение на основе обратной связи: Программа училась, анализируя результаты каждого хода и соответствующим образом корректируя свои будущие действия. Постоянно совершенствуя свои стратегии на основе полученных результатов, программа смогла со временем повысить эффективность своей работы.
Игра против самой себя: По мере того как программа набиралась опыта, Сэмюэль внедрил механизм самостоятельной игры, в котором система искусственного интеллекта играла сама с собой на нескольких уровнях квалификации. Такая самостоятельная игра позволила программе изучить огромное количество возможных игровых сценариев и определить, какие ходы с наибольшей вероятностью приведут к победе.
По мере того как программа проводила все больше партий против самой себя, она собирала данные о результатах различных ходов и позиций. Эти данные использовались для корректировки эвристических правил, повышая точность оценки ходов. Со временем программа научилась предвидеть будущие ходы и позиции, и ее сила в игре значительно возросла.
Поиск по дереву Монте-Карло: В программе использовался алгоритм поиска по дереву Монте-Карло (MCTS), который позволял исследовать огромное количество возможных игровых позиций и определять перспективные ходы.
Достижения
В 1952 году программа Сэмюэля вошла в историю, став первой компьютерной программой, которая бросила вызов одному из ведущих игроков штата по шашкам Роберту Нили и проиграла, но это стало важной вехой в развитии искусственного интеллекта.
На Дартмутской конференции летом 1956 года программа Сэмюэля по шашкам соревновалась с Марвином Мински, выдающимся пионером в области исследований искусственного интеллекта, и программа успешно победила его. Демонстрация привлекла значительное внимание средств массовой информации и повысила доверие к исследованиям в области искусственного интеллекта.
Улучшенная производительность: Сэмюэль продолжал совершенствовать программу, и к концу 1950-х годов программа смогла стабильно одерживать победы над широким кругом противников-людей. К 1956 году программа значительно улучшилась и смогла победить чемпиона по Американским шашкам, Уолтера Хеллмана.
В 1962 году, после нескольких лет обучения и совершенствования, программа смогла победить Роберта Нили, того же игрока, который победил ее десятилетием ранее. Она играла против разных соперников, включая сотрудников и студентов IBM, и выиграла большинство игр. Способность программы к обучению была очевидна, и она даже разработала несколько креативных стратегий, которые удивили ее противников-людей.
Две его основные научные публикации стали основополагающими работами в области искусственного интеллекта.
В 1959 году он опубликовал статью под названием "Программирование компьютера для игры в шашки", в которой описал эту программу и представил концепцию "обучения с подкреплением".
В 1966 году Артур Сэмюэль опубликовал статью под названием "Некоторые исследования в области машинного обучения с использованием игры в шашки" в IBM Journal of Research and Development. В этой статье был представлен всесторонний обзор его работы над программой и заложена основа для будущих исследований в области машинного обучения и искусственного интеллекта.
Работа Сэмюэля отчасти оказала влияние на многих исследователей ИИ, включая Аллена Ньюэлла и Герберта Саймона, которые в 1956 году разработали первую программу для искусственного интеллекта "Теоретик логики" - программы логических рассуждений, способной доказывать теоремы и находить пути для более коротких доказательств.
Сегодня программа широко признана как краеугольный камень в истории искусственного интеллекта и машинного обучения. Программа продемонстрировала потенциал машинного обучения и заложила основу для многочисленных достижений в этой области, включая нейронное обучение с подкреплением и алгоритмы глубокого обучения. Влияние программы Сэмюэля можно увидеть в современных играх с искусственным интеллектом, таких как Deep Blue (компьютер для игры в шахматы, который победил Гарри Каспарова в 1997 году) и AlphaGo (программа, которая освоила древнюю игру Го). Эти и многие другие системы основаны на принципах, примененных Сэмюэлем, и сочетают алгоритмы поиска с методами машинного обучения для достижения сверхчеловеческой производительности.