`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Как изменилось финансирование ИТ-направления в вашей организации?

Best CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Виталий Кобальчинский

Giraffe – покушение на интуицию

+22
голоса

В 1997 г. человечество лишилось одной из главных иллюзий своей исключительности. Точнее, тезис о превосходстве человеческого интеллекта над машиной перешел в разряд бездоказательных спекуляций, когда система Deep Blue компании IBM одержала победу над актуальным в то время чемпионом мира по шахматам, Гарри Каспаровым.

За последующие два десятилетия прогресс в вычислительном оборудовании и в исследованиях искусственного интеллекта поднял шахматные компьютеры до такого уровня, что, как утверждает Мэттью Лай (Matthew Lai) из Массачусетского технологического института (MIT), даже лучшие шахматисты сегодня не имеют реальных шансов победить программу, работающую на смартфоне.

Giraffe – покушение на интуицию

Однако, в этом поражении можно усмотреть и смягчающие обстоятельства. Все машины-рекордсмены остаются ничем иным, как станком с программным управлением: они играли и продолжают играть опираясь на жёстко запрограммированные в них людьми правила, используя с вариациями один и тот же минимаксный алгоритм фиксированной глубины, который был разработан Джоном фон Нейманом (John von Neumann) в 1928 г. и адаптирован к проблеме шахмат Клодом Шенноном (Claude E. Shannon) в 1950 г.

Стены этого последнего бастиона уникальности человеческого сознания и дерзнул пошатнуть Лай своей статьей «Giraffe: Using Deep Reinforcement Learning to Play Chess» для MIT Technology Review, предоставленной на препринт-сервере arXiv.

В ней учёный описывает шахматный движок Giraffe, отличительная особенность которого заключается в том, что шахматам он учится играя самостоятельно, в Internet Chess Club, а багаж знаний, унаследованный от программистов стремится к нулю.

«Мы используем глубокие сети для оценки позиций, чтобы решать какие ветви исследовать, и определять последовательность ходов», – пишет Лай. Глубокие нейросети состоят из нескольких слоёв узлов, связи между которыми изменяются в ходе обучения системы. Эта технология сегодня усовершенствовалась достаточно, чтобы превосходить людей в задачах на распознавание лиц или рукописного текста.

Полученные результаты, по его словам, демонстрируют, что обученная самостоятельно система играет сопоставимо с лучшими современными программами, разработанными экспертами, в том числе такими, функциональность которых оттачивалась на протяжении десятилетий.

Да, это ещё не уровень гроссмейстера, но, тем не менее, достигнутое не может не впечатлять. Лай оценивает класс игры Giraffe как уровень мастера международного класса FIDE (Fédération Internationale des Échecs, Всемирная Федерация Шахмат) на сегодняшнем стандартном ПК. Несмотря на то, что ему ещё очень далеко до движков-лидеров, играющих на гроссмейстерских уровнях, Giraffe может побеждать программы менее высокого класса, большинство из которых ведёт поиск на порядок быстрее, чем он».

Отмечая значение работы Лая, MIT Technology Review пишет: «Впервые в мире машина с искусственным интеллектом играет в шахматы, оценивая ситуацию на доске, вместо того, чтобы просчитывать каждый возможный ход методом грубой силы».

Как об этом пишет сам Лай: «В отличие от большинства шахматных движков сегодня, сила Giraffe как игрока не в способности заглядывать на много ходов вперёд, но в умении точно характеризовать запутанные позиции и в понимании сложных позиционных концепций – в том, что является интуитивным для людей, но долгое время было недоступно шахматным компьютерам».

+22
голоса

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 
 
IDC
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT