Он способен видеть шаблоны, а не все возможные решения.
Мэттью Лай разработал ИИ, который подходит к игре в шахматы больше как человек.
До недавнего времени обычные компьютеры, играющие в шахматы, выигрывали шахматную партию за шахматной партией просто грубой силой, то есть рассматривая все возможные ходы, чтобы найти наиболее оптимальный. Именно по этому методу Deep Blue от IBM обыграла чемпиона мира по шахматам Гэри Каспарова. Ему приходилось перебирать где-то около 200 миллионов позиций в секунду, чтобы найти следующий оптимальный ход. Конечно, эта вычислительная мощность превосходит человеческие возможности, но это пустая трата энергии. Сравните это с Каспаровым, которому удавалось не отставать, хотя его мозг мог продумывать лишь несколько ходов в секунду. Фишка в том, что мозг Каспарова смог сузить поле поиска, тогда как обычные компьютеры, которым нужно учитывать все возможные ходы, лишены этой черты. Ну, пока.
Для машинного обучения, как объясняет директор Microsoft по поиску Стефан Вайц, есть большая разница между поисковой системой, которая может критически анализировать ваши поисковые запросы, а не просто просматривать индекс результатов в Интернете, что именно отличает творение Лая от остальных.
Работая в Имперском колледже Лондона, он разработал ИИ по имени Жираф, который работает на основе нейронной сети - системы, основанной на соединении числовых весов, которые можно адаптировать и настроить для получения определенного результата, когда дан определенный ввод.
В области электротехники есть поговорка: данных никогда не бывает слишком много. Благодаря этим большим наборам данных ученые теперь могут создавать машины с глубоким обучением, которые могут играть в покер и Minecraft.
Шахматная машина Лая может конкурировать с лучшими из них и в то же время устраняет ненужные поиски, выполняемые обычными шахматными компьютерами грубой силы.
Лай написал в своей статье:
«Со всеми нашими улучшениями Giraffe может играть на уровне международного мастера ФИДЕ на современном обычном ПК. Хотя это все еще далеко от ведущих сегодня движков, которые играют на уровнях супер-гроссмейстеров, он способен победить многие движки более низкого уровня, большинство из которых ищут на порядок быстрее ».
Хотя у Лая не было времени исследовать потенциал переноса этого ИИ в другие игры, он считает, что подход, использованный в этом проекте, «может быть легко перенесен на другие пошаговые настольные игры с нулевой суммой». игр и быстро достичь высочайшего уровня производительности, особенно в играх, в которых не проводились десятилетия интенсивных исследований по созданию сильного игрока с искусственным интеллектом.”
Будет интересно посмотреть, какую игру его Жираф ИИ победит дальше.
Натали профессионально пишет около 6 лет. После окончания колледжа Итака со степенью в области написания статей, она устроилась на работу в PCMag.com, где у нее была возможность делать обзоры всех новейших потребительских гаджетов. С тех пор она стала писателем по найму, работая фрилансером для различных веб-сайтов. В свободное время вы можете увидеть, как она катается на мотоцикле, читает романы для подростков, ходит в походы или играет в видеоигры. Подпишитесь на нее в Твиттере: @nat_schumaker