Google AlphaGo Artificial Intelligence Beats Juara Go 5-0 Dalam langkah besar bagi AI

30/01/2017

global303.com - Game adalah salah satu alasan pengujian yang paling penting bagi perkembangan kecerdasan buatan. Kompleks, tetapi dikendalikan sistem yang platform yang sangat baik untuk menguji batas-batas AI. Untuk menarik perhatian pada program penelitian seringkali sulit melawan pemain manusia yang master dalam beberapa permainan, komputer catur Deep Blue dari Garry Kasparov bermain di akhir 1990-an dan pertempuran berikutnya antara profesional poker atas dan AI sebagai Polaris, Cepheus dan Claudico .

Terobosan terbaru dalam pertempuran manusia melawan mesin berlangsung pekan ini ketika Google AlphaGo AI mengalahkan juara Eropa Pergi Fan Hui 5-0. Lama board game 2500 tahun Cina adalah salah satu yang paling kompleks di dunia dalam hal strategi dan dalam hal "state space", atau berapa banyak total posisi yang mungkin dalam permainan. Menurut sebuah artikel pada statistik situs Lima Puluh Delapan memiliki tiga berturut-turut, sebuah ruang keadaan 10 ^ x3 dan dibubarkan. Potongan, dengan izin 10 ^ x20, yang lain dari beberapa game yang kurang kompleks yang tetap.

Catur jauh lebih kompleks untuk 10 + x50. Ini terlihat angka membingungkan diragukan lagi memiliki beberapa wawasan untuk rata-rata orang seberapa besar sejumlah pengaturan yang mungkin, kita bicarakan, jadi meletakkannya dalam perspektif, jumlah total atom di alam semesta diperkirakan sekitar 10 ^ x80.

Go dimainkan pada standar 19 dengan 19 jaringan memiliki top lokasi 10 ^ x171.

Dicetak 1.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000. 000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.

Demis Hassabis Jauh Pikiran Artificial Intelligence Hukum Google mengatakan mendekati sedikit tentang bagaimana rumit permainan.

"Kami Neural Network 30 juta ditransfer dari game yang dimainkan dilatih oleh ahli manusia, sampai ia mampu memprediksi sifat-sifat manusia 57 persen dari waktu (rekor sebelumnya untuk AlphaGo adalah 44 persen). Tapi tujuan kami adalah untuk menjadi yang terbaik mengalahkan pemain manusia, bukan hanya meniru. ribuan pihak diajarkan sebelumnya AlphaGo menemukan strategi baru untuk diri mereka sendiri bermain antara jaringan saraf, dan membuat koneksi dengan proses trial and error disebut penguatan belajar. tentu saja semua ini membutuhkan sejumlah besar daya komputasi sehingga kami memperluas penggunaan Google Cloud platform. "

Pergi, seperti catur dan banyak varian poker, masih jauh dari terselesaikan, tetapi itu adalah langkah maju yang besar bagi para peneliti kecerdasan buatan.