Terobosan AI Google: Apa Artinya & Bagaimana Pengaruhnya terhadap Anda

Iklan

Pada 27 Januari, Google mengumumkan bahwa AlphaGo, sebuah kecerdasan buatan Apa Kecerdasan Buatan BukanApakah robot yang cerdas dan hidup akan mengambil alih dunia? Tidak hari ini - dan mungkin tidak pernah. Baca lebih banyak dikembangkan oleh anak perusahaannya DeepMind, telah mengalahkan juara Go Eropa Fan Hui dalam pertandingan lima pertandingan.

Anda mungkin pernah mendengar berita ini karena menjadi berita utama di seluruh dunia, tetapi mengapa orang begitu peduli tentang hal itu? Apa artinya semua itu? Jika Anda tidak terbiasa dengan permainan Go atau pentingnya kecerdasan buatan, Anda mungkin merasa sedikit tersesat.

Jangan khawatir, kami menjamin Anda. Ini semua yang perlu Anda ketahui tentang terobosan dan bagaimana hal itu memengaruhi orang biasa seperti Anda dan saya.

The Game of Go: Sederhana Namun Kompleks

Go adalah gim strategi Tiongkok kuno tempat dua pemain bertarung untuk merebut wilayah. Secara bergantian, setiap pemain - satu putih, yang lain hitam - menempatkan batu di persimpangan kisi 19 x 19. Ketika sekelompok batu benar-benar dikelilingi oleh batu pemain lain, mereka "ditangkap" dan dikeluarkan dari papan.

Di akhir permainan, setiap tempat kosong "dimiliki" oleh pemain di sekitarnya. Skor masing-masing pemain didasarkan pada berapa banyak wilayah yang dimilikinya (mis., Seberapa banyak ruang kosong yang telah dia kelilingi) ditambah jumlah potongan lawan yang ditangkap selama bermain.

Sementara kebanyakan orang mungkin menganggap Catur sebagai raja permainan strategi, Go sebenarnya lebih kompleks. Menurut Wikipedia, ada 10⁷⁶¹ kemungkinan game Go dibandingkan dengan 10¹²⁰ memperkirakan kemungkinan permainan Catur.

Kompleksitas ini, bersama dengan beberapa aturan esoterik dan penekanan pada bermain dengan insting, membuat Go menjadi game yang sangat sulit bagi komputer untuk dipelajari dan dimainkan pada level tinggi.

Dunia Yang Luar Biasa dari AI-Game Bermain

Dalam skema besar, mendesain kecerdasan buatan yang memainkan permainan tidak tampak seperti sangat berharga mengejar, terutama ketika IBM Watson AI sudah bekerja untuk membantu meningkatkan layanan kesehatan, suatu bidang yang membutuhkan semua bantuan yang dapat Dapatkan. Jadi mengapa Google menghabiskan berjam-jam dan dolar untuk membuat AI Go-playing?

Pada satu tingkat, ini membantu para peneliti AI menemukan cara terbaik untuk mengajar komputer untuk melakukan berbagai hal. Jika Anda bisa mengajar komputer untuk memecahkan cara menemukan gerakan terbaik dalam permainan Checker atau Tic-Tac-Toe, Anda bisa mendapatkan wawasan tentang cara mengajar komputer yang berbeda cara merekomendasikan film di Netflix 4 Algoritma Pembelajaran Mesin Yang Membentuk Hidup AndaAnda mungkin tidak menyadarinya tetapi pembelajaran mesin sudah ada di sekitar Anda, dan itu dapat memberikan tingkat pengaruh yang mengejutkan atas hidup Anda. Tidak percaya padaku Anda mungkin akan terkejut. Baca lebih banyak , langsung menerjemahkan ucapan, atau memprediksi gempa bumi.

Banyak kegunaan untuk AI yang telah kita lihat sejauh ini akan mendapat manfaat dari peningkatan kemampuan pemecahan masalah dan penggalian pola, yang juga penting untuk AI yang bermain game secara efektif.

Deep Blue, juara Catur AI, bekerja dengan menggunakan sejumlah besar daya komputasi dan teknik brute force untuk mengevaluasi semua gerakan selanjutnya yang mungkin - hingga 200.000.000 posisi per detik. Dan meskipun strategi ini cukup efektif untuk mengalahkan mantan Juara Catur Dunia, itu bukan cara yang “mirip manusia” untuk bermain catur. Itu juga membutuhkan programmer untuk "menjelaskan" aturan permainan ke AI.

Baru-baru ini, sebuah proses dikembangkan disebut pembelajaran yang mendalam, yang pada dasarnya membuka jalan bagi komputer untuk belajar sendiri, dan itu benar - benar mengubah perlombaan untuk kecerdasan buatan Microsoft vs Google - Siapa yang Memimpin Perlombaan Kecerdasan Buatan?Peneliti kecerdasan buatan membuat kemajuan nyata, dan orang-orang mulai berbicara serius tentang AI lagi. Dua raksasa yang memimpin lomba kecerdasan buatan adalah Google dan Microsoft. Baca lebih banyak .

Dengan pembelajaran mendalam, komputer dapat mengekstraksi pola yang berguna dari data - alih-alih diberi tahu oleh programmer pola mana yang harus dicari - dan menggunakan pola-pola itu untuk mengoptimalkan keputusannya sendiri. Jika pembelajaran yang mendalam berhasil, AI bahkan dapat menemukan pola yang lebih efektif daripada apa yang dapat kita kenali sebagai manusia.

Jenis pembelajaran ini didemonstrasikan tahun lalu, ketika perusahaan riset AI milik Google, DeepMind mengungkapkan AI yang belajar sendiri untuk bermain di 49 berbeda. Game Atari Atari Arcade - Mainkan Game Video Retro dalam HTML5 [Game MUO]Siapa pun yang bermain video game hari ini berhutang budi kepada Atari dan para pendiri dan insinyur yang bekerja untuk perusahaan selama tahun-tahun pembentukannya. Atari bertanggung jawab atas banyak ... Baca lebih banyak setelah hanya diberi input mentah. (Anda dapat melihatnya belajar bermain Breakout di atas.)

Prosesnya sama dengan belajar permainan video tanpa tutorial atau penjelasan. Anda menonton sebentar, kemudian mencoba menekan tombol acak, lalu mulai mencari tahu, mengembangkan strategi, dan akhirnya berhasil.

Dan unggullah itu. DeepMind AI benar-benar menghancurkan lawan manusia tingkat profesional di beberapa game tersebut, seperti Video Pinball. Ini bernasib jauh lebih buruk di game lain, termasuk Ms. Pac-Man, tetapi memiliki catatan yang sangat mengesankan secara keseluruhan.

AlphaGo: Tingkat AI Selanjutnya

AlphaGo, komputer yang mengalahkan Fan Hui at Go, menggunakan strategi pembelajaran yang mendalam ini untuk tidak terkalahkan dalam lima pertandingan.

Alih-alih menggunakan perhitungan brute force seperti Deep Blue, AlphaGo menentukan langkah selanjutnya dengan menggunakan apa yang telah dipelajari dalam pelatihan batasi cakupan gerakan yang berpotensi efektif, kemudian jalankan simulasi untuk melihat gerakan mana yang paling mungkin menghasilkan positif hasil.

Dua berbeda jaringan saraf Teknologi Komputer Terbaru yang Harus Anda Lihat untuk PercayaLihatlah beberapa teknologi komputer terbaru yang siap mengubah dunia elektronik dan PC selama beberapa tahun ke depan. Baca lebih banyak , jaringan kebijakan dan jaringan nilai, bekerja bersama untuk mengevaluasi gerakan dan memilih yang terbaik setiap belokan.

Karena kompleksitas Go, pendekatan brute force atas semua gerakan yang mungkin tidak mungkin dilakukan seperti halnya di Catur. Jadi AlphaGo memanfaatkan pengetahuan yang diperolehnya selama fase pelatihan, yang terdiri dari menonton 30 juta gerakan yang dilakukan oleh ahli manusia, belajar memprediksi gerakan mereka, menghasilkan strategi sendiri, dan bermain melawan ribuan orang waktu.

Dengan menggunakan pembelajaran penguatan, proses pengambilan keputusannya dikembangkan dan diperkuat hingga AlphaGo menjadi AI Pemutaran terbaik di dunia. Dalam 500 pertandingan melawan komputer Go paling canggih, ia memenangkan 499 di antaranya - bahkan setelah memberikan program-program itu empat langkah maju.

Dan, tentu saja, AlphaGo mengalahkan Fan Hui, juara Go Eropa saat ini. Kemenangan itu sebenarnya diraih pada Oktober 2015, tetapi pengumuman itu ditunda bertepatan dengan rilis makalah penelitian DeepMind di Alam. Pada bulan Maret, AlphaGo akan menghadapi Lee Sedol, pemain paling dominan di dunia selama sepuluh tahun terakhir.

Oke, Jadi Apa Artinya Semua Itu?

Mengapa ini menjadi berita utama di seluruh dunia? Untuk beberapa alasan, sebenarnya.

Pertama, banyak orang berpikir ini tidak mungkin dengan teknologi saat ini. Sebagian besar perkiraan mengatakan bahwa AI tidak akan mengalahkan pemain Go kelas dunia setidaknya selama sepuluh tahun. Jaringan nilai AlphaGo dapat mengevaluasi setiap game Go yang saat ini sedang dimainkan dan memprediksi pemenang akhirnya, masalah yang Google katakan adalah “sangat sulit diyakini tidak mungkin. "

Kedua, fakta bahwa pembelajaran yang mendalam dan mandiri digunakan sangat penting. Ini menunjukkan bahwa kecerdasan buatan saat ini dapat mengumpulkan data, mengekstrak pola, belajar memprediksikan hal tersebut pola, dan akhirnya mengembangkan strategi pemecahan masalah yang kompleks dan cukup efektif untuk mengalahkan a manusia kelas dunia.

Dan walaupun menang di Go tidak akan mengubah dunia, fakta bahwa komputer mampu menghasilkan tingkat strategi menggunakan algoritma pembelajarannya sendiri sangat mengesankan.

Ini pembelajaran mendalam yang membuat para peneliti AI sangat bersemangat tentang AlphaGo. Banyak yang percaya bahwa belajar mandiri adalah langkah pertama menuju pembuatan kecerdasan buatan yang kuat. AI yang kuat mengacu pada komputer yang dapat menyelesaikan tugas-tugas intelektual yang setara dengan manusia (yang sangat sulit, sebagian besar disebabkan oleh kompleksitas dan efisiensi otak manusia). Ini adalah jenis AI yang Anda lihat banyak film fiksi ilmiah Perhatian, Internet! Film-Film Terbaik Tentang Kecerdasan BuatanHollywood telah merilis banyak film hebat yang mengeksplorasi masalah kecerdasan buatan selama bertahun-tahun, dan di sini ada 10 film terbaik tentang AI, kami sarankan Anda memindahkan Surga dan Bumi ke ... Baca lebih banyak .

Karena alasan inilah menciptakan AI yang dapat berperilaku seperti manusia adalah masalah besar. Mengekstrak pola dan mengembangkan strategi adalah sesuatu yang kita lakukan sepanjang waktu, dan kita tidak menggunakan metode kekerasan saat mengambil keputusan.

Sangat sulit untuk mendapatkan komputer untuk melakukan itu tanpa banyak panduan, tetapi berkat AlphaGo, kita sekarang tahu bahwa AI yang kuat tidak mungkin, tetapi lebih dekat dari yang kita kira.

Tentu saja, AI yang Main-main masih jauh dari AI yang umumnya cerdas. Hanya melakukan satu hal, yaitu sesederhana yang bisa didapat oleh kecerdasan buatan - bahkan AI yang bermain Atari pun demikian mampu memainkan 49 game berbeda AI Video Game Masa Depan Akan Membuat Anda KetakutanVideogame AI belum terlalu bagus - belum. Namun, dengan kemajuan teknologi terkini, hal itu dapat segera berubah. Baca lebih banyak - tetapi pembelajaran mandiri yang efektif dari AlphaGo dapat menjadi langkah pertama menuju perubahan paradigma utama dalam AI.

Bagaimana menurut anda?

Tidak ada pertanyaan bahwa kemenangan AlphaGo atas Fan Hui adalah penting, tetapi apakah itu layak untuk menjadi berita utama di seluruh dunia masih bisa diperdebatkan.

Apakah Anda pikir ini masalah besar? Apakah kita selangkah lebih dekat ke kiamat robot Microsoft, Kecerdasan Buatan, dan Kiamat RobotMicrosoft memberikan garis robot otonom tampilan serius. Apakah ini awal dari akhir bagi manusia, atau hanya satu langkah maju dalam mendorong kecerdasan buatan yang aman? Baca lebih banyak ? Atau apakah Anda tidak terkesan dengan AI yang hanya bisa bermain game? Bagikan pemikiran Anda di bawah ini dan mari kita bicarakan.

Kredit Gambar: pergi permainan oleh vvoe via Shutterstock, Tatiana Belova melalui Shutterstock.com, Mciura via Wikimedia Commons, Zerbor via Shutterstock.com