AlphaGo: Не Просто Игра, а Технологический Прорыв Сегодня мы поговорим о знаковом событии в мире искусственного интеллекта - о программе AlphaGo от DeepMind, которая оставила заметный след в истории технологий и игры Го. Основы AlphaGo AlphaGo - это результат работы DeepMind, ставший первой программой, обыгравшей профессионального игрока в Го. Этот момент в 2016 году с Ли Седолем стал вехой в развитии ИИ. Механизмы бучения AlphaGo Программа сочетает глубокое обучение и обучение с подкреплением, что позволяет ей распознавать паттерны и стратегически выигрывать в игре. AlphaGo училась на миллионах игр, включая партии против самой себя, что позволило достичь высокого уровня мастерства. Три Дополнительных Факта о AlphaGo Обучение Без Предубеждений: AlphaGo Zero, продвинутая версия, была обучена без использования человеческих данных, полагаясь исключительно на самообучение. Это подняло планку эффективности ИИ в игре Го. Влияние на Профессионалов: Программа повлияла на тактику и стратегии профессиональных игроков Го, многие из которых начали перенимать и адаптировать подходы, продемонстрированные AlphaGo. Эволюция Возможностей ИИ: AlphaGo не только показала новый уровень в игре Го, но и стала символом потенциала искусственного интеллекта в решении сложных задач, выходящих за рамки игровых досок. Заключение AlphaGo - это больше, чем программа для игры в Го. Это маяк, указывающий на будущее, где ИИ способен не только решать сложные задачи, но и влиять на развитие человеческих навыков и стратегий. Эта программа продемонстрировала, что искусственный интеллект может достигать и превосходить человеческое мастерство в одном из самых сложных интеллектуальных вызовов. Ждем ваших комментариев о влиянии AlphaGo на мир искусственного интеллекта!

Гугловское семейство нейросетей AlphaZero, известное своей игровой направленностью (модель AlphaGo обыграла лучших игроков в Го, AlphaStar - в Starcraft) принялось за научные задачи, работая над ними в игровом формате и уже побило рекорд математика-человека. AlphaZero удалось найти алгоритм перемножения матриц, который превзошел по эффективности метод, предложенный немецким математиком Штрассеном в 1969 году. Перемножая две матрицы 4х4 Штрассен уложился в 49 шагов. Гугловская нейросеть AlphaTensor управилась за 47 шагов, играя в специально созданную игру, цель которой - наиболее эффективное перемножение матриц. Обычный «школьный» подход - 64 действия, но задачу эту, в принципе, можно решить огромным количеством методов. Только для матриц 4х4 существует больше 14 000 вариантов решения. Важно, что это не абстрактная математическая задача. Операции над матрицами есть в большом количестве вычислительных и инженерных задач, а самое интересное — это фактически основа машинного обучения, работы все тех же нейросетей (там операции проводят над тензорами, а это, фактически, многомерные матрицы). Когда перед AlphaTensor поставили задачу приближенную к реальности - оптимизировать перемножение матриц на графических ускорителях Nvidia V100 и процессорах Google TPU (а именно на таком железе и работают большие машинные модели), нейросеть нашла алгоритмы, которые проводят вычисления на 10-20% быстрее. Это не первый подход AlphaZero к научно-игровому снаряду. Год назад AlphaFold, еще одна модель семейства, была призвана лучшим инструментом для предсказания пространственного свертывания сложных белков . На решение такой задачи прямым перебором в случае с молекулой из 200 оснований потребовались бы миллиарды лет. ༼つ◕_◕༽つ @geekorama