Искусственному интеллекту становится тесно в отведенной для него песочнице

Опубликовано 03.01.2018 09:11

Автор: Сергей Шмигирилов

Команда Google, работающая с DeepMind, утверждает, что этот уже известный всему миру искусственный интеллект создавался вовсе не для того, чтобы проводить время за игрой в настольные игры, соревнуясь с человеком. Тем не менее машина учится гораздо быстрее, когда осваивает понятные логические задачи и доводит их решения до совершенства. DeepMind действительно должен в некотором будущем стать глобальным помощником землян, способным постичь тайны и дать ответы на любые вопросы.

Но до такой всеобъемлющей и многих весьма пугающей стадии еще очень далеко. Однако исследователи из Google получают все больше доказательств, подтверждающих, что они на правильном пути. 

Искусственному интеллекту или как можно сейчас говорить нейронной сети становится тесно в отведенной для него песочнице. DeepMind, повергший в тяжелой борьбе чемпиона по игре Го, вроде бы заинтересовался процессом и решил самостоятельно улучшить свое мастерство в других настольных играх, при этом продемонстрировав великолепную динамику обучения. Чтобы выиграть в Go, машина играла сама с собой около восьми часов. На изучение шахмат DeepMind потратил всего четыре часа. После чего искусственный интеллект оказался сильней признанного лидера в мире спортивного софта — программы Stockfish. Шоги, версию японских шахмат с более широкой доской, AI освоил уже за два часа. 

Весь этот шокирующий своей быстротой процесс обучения обеспечивался новой программой, работающей по весьма старинным правилам, гласящим, что «повторение — мать учения». Невероятный софт, который помог AI за последние двадцать четыре часа изучить три относительно простые настольные игрушки и достичь в них выдающихся результатов, получил название AlphaZero. Эксперты полагают, что благодаря инженерам, исследователям и программистам DeepMind сделал огромный рывок вперед. Сегодня искусственный интеллект получил все возможности для изучения подходов к решению самых разных проблем. И, судя по всему, использует он эти возможности на все сто процентов. CEO DeepMind Demis Hassabis рассказал в своем интервью журналистам, что программа AlphaGo Zero, представленная ранее в этом году, должна стать тем самым мостиком, который поможет DeepMind перейти от конкретных игровых схем к гораздо более сложным задачам, требующим анализа, сопоставления на общем уровне логики и умения делать выбор из нескольких вероятных ответов.