Hali
"Trust me, I'm an improviser" (c) Owen Harper
Дисклеймер: все фактические данные ниже я взяла со Skeptics Guide вчера ночью, и не перепроверяла пока. Но обычно они не врут в этих вопросах.

Го - это такая клевая древняя стратегическая игра с белыми и черными камнями. Прелесть Го с точки зрения специалистов по искусственному интеллекту (далее ИИ) в том, что возможных вариаций игры в Го больше, чем атомов в обозримой вселенной. А это значит, что в отличие от шахмат, Го не дают возможности просчитать все возможные ходы и выбрать наиболее выгодную стратегию (именно так существующие ИИ побеждают людей в те же шахматы, насколько я понимаю). Превосходство в виде способности быстрее считать тут не канает. Нужны более тонкие подходы.

В случае с AlphaGo используется нейронная сеть. Сперва ей скормили около 30 тысяч реальных игр всяких профессионалов, а затем посадили играть саму с собой, причем не идентичные копии программы, а слегка мутировавшие (не знаю уж, случайно ли создавались мутации, как это делают в генетических алгоритмах, или вручную подкручивали веса) - и в результате на выходе получили ИИ, который "придумал" собственные стратегии игры в Го - те, которых в исходных 30 тысячах игр не было.

И этот ИИ посадили играть стандартную серию 5 матчей против многолетнего чемпиона игры в Го, корейца Ли Седола. ИИ выиграл 4:1. Кореец очень переживал. =)
Вот здесь можно посмотреть запись матчей: deepmind.com/alpha-go

Это все, конечно, здорово, но спрашивается - какой практический смысл от того, что компьютеры теперь умеют играть в Го наравне с лучшими из людских про? А такой, что тот же самый подход к обучению можно применить к любой задаче, которую можно представить в виде игры. И вот эта вот победа в Го показывает в безопасных, но при этом предельно реалистичных, условиях, что подход работает. Не для всех задач такое испытание возможно, поэтому очень здорово, когда можно провести тестирование в одном месте, а результаты использовать в другом. Всяческое управление сложной машинерией в непредсказуемых условиях, например. Сейчас это делают люди, но если часть таких задач возможно будет переложить на машины, будет круто. Это поднимает вопросы комплекса неполноценности ("ааа, нас всех заменят роботы!") и экономической стабильности (уменьшение количества рабочих мест), но я таки думаю, что переживать не стоит - такое замещение, во-первых, никогда не будет полным, а во-вторых, освободит руки для выполнения все более и более сложных и интересных задач. Пока что история показывает, что чем меньше обществу нужно думать о выживании, тем лучше оно развивается и тем благополучнее экономически. Хочется верить, что тенденция и в будущее продолжится. *Вступительная музыка к Star Trek*

@темы: Мысли вслух, ученье - свет