Avanço ai do google: o que significa e como isso afeta você

Em 27 de janeiro, o Google anunciou que AlphaGo, um inteligência artificial desenvolvido pela sua subsidiária DeepMind, tinha derrotado Europeia Go campeão Fan Hui em uma partida de cinco jogos.

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Você pode ter ouvido esta notícia como ele está fazendo manchetes em todo o mundo, mas por que as pessoas se preocupam tanto com isso? O que tudo isso significa? Se você não estiver familiarizado com o jogo de Go ou o seu significado para a inteligência artificial, que você pode estar sentindo um pouco perdido.

Não se preocupe, nós temos que cobertas. Aqui é tudo que você precisa saber sobre o avanço e como isso afeta as pessoas comuns como você e eu.

A Game of Go: simples mas complexo

Go é um antigo jogo de estratégia chinesa onde dois jogadores lutam para capturar território. Vire por sua vez, cada jogador - uma branca, a outra negra - coloca pedras sobre as interseções de uma grade de 19 x 19. Quando um grupo de pedras está completamente cercada por pedras do outro jogador, eles são “capturados” e removida do tabuleiro.

No final do jogo, cada lugar vazio é “propriedade” pelo jogador que o rodeiam. pontuação de cada jogador é baseado em quanto território que possui (ou seja, a quantidade de espaço vazio que tem rodeado) mais o número de peças oponente que foram capturados durante o jogo.

Enquanto a maioria das pessoas provavelmente pensam de xadrez como o rei dos jogos de estratégia, Go é realmente mais complexa. Segundo a Wikipedia, existem 10⁷⁶¹ possíveis jogos de Go em comparação com 10¹²⁰ Estima possíveis jogos de xadrez.

Esta complexidade, juntamente com algumas regras esotéricas e uma ênfase em jogar por instinto, faz Vá um jogo particularmente difícil para os computadores de aprender e jogar a um nível elevado.

O incrível mundo de Jogo Jogando AIs

No grande esquema das coisas, projetando uma inteligência artificial que joga um jogo não parece ser um exercício muito interessante, especialmente quando da IBM Watson AI já está trabalhando para ajudar a melhorar a saúde, uma área que precisa de toda a ajuda que pode obter. Então, por que o Google passar tantas horas e dólares para criar a Go-jogando AI?

Em um nível, que ajuda pesquisadores de IA descobrir a melhor maneira de ensinar computadores para fazer as coisas. Se você pode ensinar um computador para resolver como encontrar as melhores jogadas em um jogo de damas ou Tic-Tac-Toe, você pode ter uma visão sobre o ensino de um computador diferente como recomendar filmes no Netflix, traduzir instantaneamente discurso, ou prever terremotos.4 algoritmos de aprendizado de máquina que moldam sua vida4 algoritmos de aprendizado de máquina que moldam sua vidaVocê pode não perceber, mas a aprendizagem de máquina já está ao seu redor, e ele pode exercer um surpreendente grau de influência sobre sua vida. Não acredita em mim? Você pode ser surpreendido.consulte Mais informação

Muitos dos usos para AI que temos visto até agora se beneficiariam de um melhor resolução de problemas e habilidades de extração padrão, que acontecem também ser importante para efetiva-playing game AIs.

Deep Blue, o xadrez campeão AI, trabalhou usando uma enorme quantidade de poder computacional e técnicas de força bruta para avaliar todos os possíveis próximos passos - até 200.000.000 de posições por segundo. E enquanto essa estratégia foi eficaz o suficiente para bater um ex-campeão mundial de xadrez, não é uma forma particularmente “human-like” para jogar xadrez. Também requer programadores para “explicar” as regras do jogo para a AI.

Video: Google's Deep Mind Explained! - Self Learning A.I

Mais recentemente, foi desenvolvido um processo chamado aprendizagem profunda, que, essencialmente, abriu o caminho para os computadores para ensinar a si mesmos, e que mudou completamente o corrida para a inteligência artificial.Microsoft vs Google - Quem lidera a corrida Inteligência Artificial?Microsoft vs Google - Quem lidera a corrida Inteligência Artificial?pesquisadores da inteligência artificial estão fazendo progressos tangíveis, e as pessoas estão começando a falar seriamente sobre AI novamente. Os dois titãs liderando a corrida inteligência artificial são Google e Microsoft.consulte Mais informação

Com o aprendizado profundo, um computador pode extrair padrões úteis a partir de dados - em vez de ser dito por programadores que padrões ele deve procurar - e usar esses padrões para otimizar suas próprias decisões. Se a aprendizagem profunda for bem sucedida, um AI pode até descobrir padrões que são mais eficazes do que o que podemos reconhecer como seres humanos.

Este tipo de aprendizagem foi demonstrado no ano passado, quando o Google-owned AI empresa de pesquisa DeepMind revelou um AI que se ensinou a jogar 49 diferentes jogos de Atari depois de ter sido dada apenas de entrada em bruto. (Você pode vê-lo a aprender a tocar Breakout acima.)Atari Arcade - Jogo Retro Video Games Em HTML5 [Gaming MUO]Atari Arcade - Jogo Retro Video Games Em HTML5 [Gaming MUO]Qualquer um que joga jogos de vídeo hoje tem uma dívida enorme de gratidão para Atari e os fundadores e engenheiros que trabalhavam para a empresa durante seus anos de formação. Atari foi responsável por muitos dos ...consulte Mais informação

O processo é o mesmo que aprender um jogo de vídeo sem um tutorial ou explicação. Você assistir por um tempo, em seguida, tentar apertar botões aleatórios, então comece a descobrir as coisas, desenvolver estratégias, e, eventualmente, ir para o Excel.

Video: AlphaGo Wins - How Close is AI?

E excel ele fez. O DeepMind AI absolutamente destruído de nível profissional oponentes humanos em alguns desses jogos, como vídeo Pinball. Ele saiu-se significativamente pior em outros jogos, incluindo Ms. Pac-Man, mas tinha um total recorde muito impressionante.

AlphaGo: o próximo nível de AI

AlphaGo, o computador que derrotou Fan Hui em Go, usou esta estratégia de aprendizagem profunda para ir invicto em cinco partidas.

Em vez de usar a computação força bruta como Deep Blue, AlphaGo determinou a sua próxima jogada usando o que tinha aprendido em treinamento para limitar o âmbito de movimentos potencialmente eficazes, em seguida, executar simulações para ver o que move tinham maior probabilidade de resultar em resultados positivos.

dois diferentes redes neurais, a rede política e da rede de valor, trabalharam em conjunto para avaliar movimentos e escolher o melhor a cada turno.A mais recente tecnologia de computador você tem que ver para crerA mais recente tecnologia de computador você tem que ver para crerConfira algumas das mais recentes tecnologias de computador que estão definidos para transformar o mundo da eletrônica e PCs ao longo dos próximos anos.consulte Mais informação

Devido à complexidade do Go, uma abordagem de força bruta sobre todos os movimentos possíveis simplesmente não é possível como é no xadrez. Então AlphaGo desenhou no conhecimento que ele ganhou durante a fase de treinamento, que consistia em assistir a 30 milhões de movimentos feitos por especialistas humanos, aprendendo a prever seus movimentos, chegando com suas próprias estratégias, e jogar contra si mesmo milhares de vezes.

Usando aprendizado por reforço, foram desenvolvidos e reforçados até AlphaGo tornou-se seus processos de tomada de decisão a melhor Go-jogando AI no mundo. Em 500 jogos contra os computadores mais avançados ir, ele ganhou 499 deles - mesmo depois de dar esses programas um avanço de quatro jogada.

E, claro, AlphaGo bater Fan Hui, o atual campeão europeu Go. A vitória foi realmente alcançado em outubro de 2015, mas o anúncio foi adiado para coincidir com o lançamento do trabalho de pesquisa do DeepMind em Natureza. Em março, AlphaGo será tomada em Lee SEDOL, o jogador mais dominante no mundo ao longo dos últimos dez anos.

Ok, então o que significa tudo isso?

Por que isso está fazendo manchetes em todo o mundo? Por várias razões, na verdade.

Video: Artificial Intelligence Turns Images & Videos into Gold, from Google Cloud Fei-Fei Li

Em primeiro lugar, muitas pessoas pensaram que isso era impossível com a tecnologia atual. A maioria das estimativas disse que um AI não iria bater um jogador Go de classe mundial por pelo menos mais 10 anos. redes de valor de AlphaGo pode avaliar qualquer jogo Go está a ser reproduzido e prever um eventual vencedor, um problema que o Google diz que é “tão difícil que era acredita-se ser impossível.”

Em segundo lugar, o fato de que a aprendizagem profunda e independente foi utilizado é muito importante. Isso mostra que uma inteligência artificial atual pode reunir dados, padrões de extrato, aprender a prever esses padrões, e, eventualmente, desenvolver estratégias de resolução de problemas que são complexos e eficaz o suficiente para bater um ser humano de classe mundial.

E enquanto ganhar no Go não vai mudar o mundo, o fato de que um computador foi capaz de chegar a esse nível de estratégia usando seus próprios algoritmos de aprendizagem é muito impressionante.

É esse aprendizado profundo que tem pesquisadores de IA realmente animado sobre AlphaGo. Muitos acreditam que a aprendizagem independente é o primeiro passo para fazer uma inteligência artificial forte. A AI forte refere-se a um computador que pode resolver tarefas intelectuais a par com os seres humanos (que é incrivelmente difícil, em grande parte devido à complexidade e eficiência do cérebro humano). Este é o tipo de AI você vê na muitos filmes de ficção científica.Atenção, Internet! Os melhores filmes sobre a inteligência artificialAtenção, Internet! Os melhores filmes sobre a inteligência artificialHollywood lançou uma série de grandes filmes que exploram as questões da inteligência artificial ao longo dos anos, e aqui estão 10 dos melhores filmes sobre AI, recomendamos que mover céus e terra para ...consulte Mais informação

É por esta razão que a criação de AIs que podem se comportar de maneiras semelhantes às humanas é um negócio tão grande. Extraindo padrões e desenvolvimento de estratégias é algo que fazemos o tempo todo, e não usamos métodos de força bruta na tomada de decisões.

É muito difícil conseguir um computador para fazer isso sem um monte de orientação, mas graças a AlphaGo, agora sabemos que AI forte não é apenas possível, mas mais perto do que pensávamos.

Claro, a Go-jogando AI ainda é um longo caminho longe de um AI geralmente inteligente. Ele só faz uma coisa, que é quase tão simples como uma inteligência artificial pode obter - mesmo o Atari-jogando AI foi capaz de jogar 49 jogos diferentes - mas a aprendizagem independente e eficaz de AlphaGo poderia ser o primeiro passo para uma grande mudança de paradigma no AI.Futuro Video Game AIS Sério te assustarFuturo Video Game AIS Sério te assustarVideogame AI não é tão grande - ainda. No entanto, com os recentes avanços tecnológicos, que pode mudar em breve.consulte Mais informação

O que você acha?

Não há dúvida de que a vitória de AlphaGo sobre Fan Hui é importante, mas se é ou não é digna de manchetes em todo o mundo está em debate.

Você acha que isso é um grande negócio? Será que estamos um passo mais perto da apocalipse robô? Ou não impressionado com um AI que pode apenas jogar um jogo? Compartilhe seus pensamentos abaixo e vamos falar sobre isso.Microsoft, Inteligência Artificial e O Apocalipse do robôMicrosoft, Inteligência Artificial e O Apocalipse do robôMicrosoft está dando uma linha de robôs autônomos um olhar sério. É este o começo do fim para os seres humanos, ou apenas mais um passo em frente no impulso para a inteligência artificial é segura?consulte Mais informação