Эта фотография не с матча, просто демонстрация доски и игровой ситуации
Компьютерные системы уже давно превосходят человека в ряде игр. Те же шахматы — чемпионам уже очень сложно, если вообще возможно, обыграть компьютер. Но есть также игры, в которых человек все же превосходит компьютерные системы. В основном, это игры, где нужно совершать нелогичные действия или пользоваться интуицией.
Одной из игр, где пока что человек был сильнее компьютера, считалась го. Как уже сообщалось, у игры очень ограниченное количество правил. Два игрока размещают камни двух цветов на доске определённого размера, стандартное поле — это 19?19 линий. Цель игры проста: нужно отгородить на доске камнями своего цвета территорию большего, чем соперник, размера. При этом число вариаций просто огромное количество.
На небольшой доске количество возможных позиций камней примерно в в гугол (10100), чем в тех же шахматах. Это больше, чем число атомов во Вселенной. Современные компьютеры просто не могут просчитать все эти варианты, оценить ситуацию в полной мере, поэтому разного рода программы для игры в го соответствовали любительскому уровню. До появления AlphaGo, ИИ от Google.
Вчера эта программа победила одного из чемпионов мира по го — Ли Седоля.
Huge milestone in AI! AlphaGo beats the world champion Lee Sedol! We made history! What an incredible moment! :-) pic.twitter.com/Un4imciEYS
— Mustafa Suleyman (@mustafasuleymn) 9 Март 2016
Это была первая из пяти игр. Сегодня состоялась вторая игра, и компьютер снова победил человека. Игра продолжалась пять часов, но AlphaGo все же сильнее. Ниже — запись игры, плюс запись послематчевой конференции.
Сейчас игрокам предстоит еще 3 встречи. Но, поскольку игр всего пять, если в следующий раз человек проиграет, то исход уже ясен. Если нет — у человека есть шанс.
Только зарегистрированные пользователи могут участвовать в опросе. Войдите, пожалуйста.
Комментарии (123)
Rommer
10.03.2016 14:07+6С одной стороны, развитие ИИ не может не радовать, с другой стороны — немного жаль, что человек теряет ещё одну позицию, на которой он имел превосходство.
DuDDiTs
10.03.2016 15:36+3Но этот ИИ ведь создали люди — он не появился сам. Так что в чем-то мы сдаем позиции, но в чем-то при этом набираем
TimID
10.03.2016 23:22+1Неверная предпосылка — нейросеть создали люди, но то, что она "впитала в себя" в процессе обучения — это продукт стечения обстоятельств, если угодно. Тут всё как с воспитанием ребёнка — родили родители, но учило общество.
GeckoGreen
11.03.2016 13:16Мне кажется, что то что «впитала в себя» нейросеть — это скорее результат алгоритмов обучения, чем случайность.
TimID
11.03.2016 14:16"Случайности не случайны" © Мастер Угвей (м/ф "КунгФу Панда")
Алгоритмы обучения определяют скорость и характер "накопленного сетью знания". Однако повторное обучение точно-такой же нейросети, но с хотя-бы одной перестановкой в последовательности "стимулов" даст совсем другую "обученную сеть".
quwy
11.03.2016 13:19Строго говоря, нейросеть люди не создавали, а лишь скопировали (частично) у природы.
DuDDiTs
11.03.2016 16:18-1Если так рассуждать, то люди много чего не создавали. Самолеты например вообще почти от птиц не отличить :)
alex_blank
12.03.2016 08:04+1О да, не отличить. Самолеты давно машут крыльями? А может вы видели у птиц винтовую или реактивную тягу?
barabanus
12.03.2016 11:37Винтовая и реактивная тяга, кстати говоря, тоже существуют в природе, так же как и аналоги двигателя внутреннего сгорания (жгутиковые двигатели).
wormball
12.03.2016 09:53-1Строго говоря, люди — тоже стечение обстоятельств. Так что всё, чего достигли люди — заслуга не людей, а слепого случая!
taujavarob
14.03.2016 15:39>всё, чего достигли люди — заслуга не людей, а слепого случая!
«Антропные принципы» с вами не согласятся. А без них не очень то и получается всё понять то!
Имхо.
Barafu
10.03.2016 15:38+6Потому что превосходство человека проявляется в реальности, не в модели. Человек плохо играет по ограниченным правилам, человек плохо следует заданным курсом. Человек должен прокладывать новый курс, а машина — следовать ему.
Fen1kz
10.03.2016 16:06+5Вы не понимаете сути игр и обучения машин играм. Игра (что в шахматы, что в го) — по сути очень упрощенная модель реальности и учит как раз таки прокладывать новый курс. То есть компьютер обыгравший человека в го символизирует не «машину, следующую за человеком», а как раз таки обратную ситуацию, машину, прокладывающую свой курс.
Symphel
11.03.2016 13:16+1Вот только обучающими выборками для таких ИИ являются партии профессионалов, а критерий успеха — способность предсказать ход профессионала в конкретной позиции. То есть ИИ учат не просто играть в шахматы, а играть в шахматы как люди.
Но в итоге получается, что ИИ играет лучше людей. Способность к агрегации знаний у него определенно лучше. А с синтезом знаний придет и сильный ИИ.
Hamper
11.03.2016 18:08Это начальное обучение, а потом, например, можно заставить играть сеть с самой собой, иногда вбрасывая случайные ходы (аналог мутаций) и оценивая их, таким образом сеть начнет сама находить более выгодные решения, которые у людей еще не встречались.
Mad__Max
12.03.2016 00:16Данная конкретная сеть на последнем этапе как раз так и обучалась. На 1м этапе анализировала сотни тысяч игр сыгранных людьми. А когда научилась довольно неплохо играть (на уровне 1-3 профессионального дана) на основе исторических данных дальше она играла уже сама с собой повышая качество дальше.
Это практически единственный способ превзойти самых талантливых игроков-людей — просто потому что не существует достаточно данных по играм подобных игроков высшего уровня (которых буквально единицы) чтобы на их основе "натренировать" сеть классическим образом. Достаточные для обучения объемы данных приходится так или иначе создавать.
kviktor_ua
10.03.2016 18:54Это просто очередной инструмент, созданный человеком, для улучшения своих способностей.
masnart
10.03.2016 22:23Вот именно, никому же не приходит в голову соревноваться с калькулятором в скорости счета.
brainick
10.03.2016 23:44+5Всегда цитирую в подобных ситуациях стихотворение Генриха Сапгира.
Люди очень думали
И додумались, придумали,
Чтоб машины тоже думали,
Помогая людям, думали.
И машины эти думали,
Что на самом деле думали.
А на самом деле думали
Люди- те, что их придумали
Singerofthefall
10.03.2016 14:58+5Кто-нибудь, разбирающийся в теме, объясните пожалуйста (можно на примере шахмат), есть ли у ИИ "план" на несколько ходов вперед, или же он каждый раз начинает просмотр дерева возможных ходов заново? Будет ли поведение и ходы ИИ, игравшего партию с первого хода отличаться от поведения ИИ, начавшего играть, скажем, с 100 хода?
Yarosurabu
10.03.2016 15:25+1vk.com/go_secrets?w=wall-105196334_4769
Кажется, каждый ход заново.
grozaman
10.03.2016 21:05Он говорит «я полагаю». Пока Google ничего не скажет — у нас только догадки :)
Aniro
10.03.2016 15:35+3Во всех современных шахматных движках план в каком-то смысле есть — компьютер помнит оценки уже обсчитанных позиций и второй раз их обсчитывать не будет, отбросит лишние ветви после хода соперника и будет дальше просчитывать существующее дерево вариантов. Поведение при наличии пересчитанного дерева и анализа позиции с нуля может отличаться за счет разной глубины расчета в результате.
AlphaGo использует другой подход — если проводить аналогии с человеком, то он интуитивно видит куда делать ход в конкретной ситуации на основании своего гигантского опыта игры. Т.е. плана у него нет, но для игры ему надо помнить несколько последних ходов, как минимум, из-за правила Ко.
TerraV
10.03.2016 15:56+1Не нужно ему "помнить" последние ходы. История, приведшая к ситуации на доске не имеет ровным счетом никакого значения. Хоть камни как на струйном принтере сверху вниз порядно раскладывали, это не влияет на конкретную позицию.
Aniro
10.03.2016 16:04+7Нельзя делать ход ведущий к повторению позиции, которая уже была на доске. А камни могут не только ставиться но и сниматься. Причем одинарное Ко возникает довольно часто.
doobrik
10.03.2016 20:22Нельзя делать ход ведущий к повторению позиции которая уже была на доске на прошлом ходе. А так-то можно.
Dylos1010
10.03.2016 18:33+2По-моему, не совсем верно. АльфаГо использует этот же подход, просто уменьшается размерность дерева за счет сверточной сети. Хорошее объяснение нашел тут — iwtkl.livejournal.com/18652.html, везде на хабре все время один и тот же текст, а там человек нормально пояснил.
eugeneyp
10.03.2016 15:45Там логика несколько сложнее.
В начале когда идет Фусэки (камней на доске мало свободного места много) то вариантов ветвления много. Наилучший алгоритм это статистика т.е. ход в определенную позицию дает n% выигрыша. Иными словами стратегия есть и она основана на истории предыдущих игр.
В конце игры когда идет Ёсэ то проще пересчитать каждый раз. Смысла хранить наиболее удачную ветку решения нету.
Основная победа добивается в Фусэки, тут сложность алгоритма зависть от объема данных.gary1
10.03.2016 16:56+1Хм, википедия говорит нам, что Фусэки у Седоля — слабое звено, по его собственному признанию. Интеренсно, как бы изменилась ситуация, если бы вместо Седоля играл например Ли Чхан Хо.
Sadler
11.03.2016 10:36Судя по словам разработчиков, сеть классифицирует шаблоны на доске с помощью свёрточной сети, а затем численно оценивает ситуацию (что-то вроде heatmap, как они сказали) с точки зрения наиболее перспективных ходов. После этого начинается обход интересных ходов с заданной глубиной (предсказание) другой нейросеткой и подсчёт условной вероятности победы при данном ходе. Так повторяем в глубину на нужное число ходов, сначала обсчитываем наиболее перспективные ходы, если остаётся время — менее перспективные. После выводится общая вероятность победы для каждого из возможных ходов, выбирается вариант с наибольшей вероятностью.
valemak
10.03.2016 14:59+3Когда на ГикТаймсе затрагивалась тема ИИ и го, то в основном звучало мнение, что пока в ближайшие несколько лет компьютеры в эту игру людей не переплюнут. Уж слишком много вариантов для перебора, уж чересчур нужно по-человечески интуитивно анализировать позицию.
И тут на тебе… Компьютер играет в го лучше человека уже прямо сегодня.
Вообще, у людей я наблюдаю некоторую недооценку ИИ, психологически нам очень неприятна мысль, что скоро появятся "более совершенные существа" чем мы. Компьютеры раньше научились играть в шахматы лучше людей чем это предполагало большинство экспертов. Относительно го тоже доминировало мнение, что лучших игроков планеты машины будут обыгрывать ну в лучшем случае, может быть, через несколько лет.
Считаю, что такая ситуация будет и с созданием искусственного интеллекта, способного на самосознание и полноценную творческую деятельность. Пока чаще называются сроки где-то в середине XXI века или позже, но после DeepMind уже не удивит, если даже к концу этого десятилетия сильный ИИ будет создан.
ArisChik
10.03.2016 15:24-3Однако хотел бы уточнить: как именно хорошая игра в Го связана с общим ИИ? Что шахматы, что го были сложными играми для компьютера из-за сложности оценивания позиций на доске и построения стратегии исходя из этих оценок до/после хода. То есть, сложность была именно в том, что не было сильного алгоритма для оценки позиций (по подобию Cost-Based функции оценивания операций в базах данных), именно в этом и случился прорыв сейчас у AlphaGo.
Так вот: Как это влияет на общее развитие ИИ и на решение "парадокса китайской комнаты"? Под ИИ я подразумеваю "способного на самосознание и полноценную творческую деятельность".valemak
10.03.2016 16:29Тут вопрос не столько в том, насколько вообще взаимосвязан компьютерный игрок в го с сильным ИИ будущего. Может быть особой наследственности и нет и это сильно разные области computer science. Честно говоря я не расположен вступать в дискуссию на эту тему. Тем более, что не сильно в этом и разбираюсь :)
Я вообще про то что сейчас, когда создание ИИ — это уже наше настоящее, люди склонны недооценивать его. На практике всё происходит несколько интенсивнее чем по прогнозам экспертов.
kroketmonster
10.03.2016 16:36+1Проблема ИИ в том что никто не даст вам определения что такое интеллект, самосознание и творчество. А если нет точно определения то нельзя построить объектную модель и перевести ее в двоичный код. Пока что это не ИИ а комбинаторика. Хотя возможно я в чем то ошибаюсь.
taujavarob
10.03.2016 21:02>никто не даст вам определения что такое интеллект, самосознание и творчество.
«Сознание есть такое состояние мозга, когда число возможных конфигураций взаимосвязанности нейронов максимально.» ©
Совсем недавно учёные установили.
Sychuan
10.03.2016 23:38+2Можно прояснить, что это значит? И кто это установил.
taujavarob
11.03.2016 14:01>Можно прояснить, что это значит? И кто это установил.
Можно:
https://snob.ru/selected/entry/103956?preview=print
alex_blank
12.03.2016 08:12Ученые установили, лол. Вы журналист? А то похоже вы кого-то «изнасиловали» (ну если вы понимаете, о чем я). Это просто рассуждения из серии «ученые философствуют». Собственно в той заметке об этом даже непосредственно написано: «однако по сравнению с полным невежеством, царившим в этой области науки еще недавно, это не так уж мало. Тайну сознания это исследование, конечно, не раскрыло.»
Я вам больше скажу — в науке нет никакой необходимости в поисках сознания и его определении. По той же причине, по какой наука не занимается поисками бога, например.taujavarob
14.03.2016 15:29-1>в науке нет никакой необходимости в поисках сознания и его определении. По той же причине, по какой наука не занимается поисками бога,
В заметке речь о ПРАКТИЧЕСКОМ использовании этого определения!
Есть больной под томографом. Он в сознании? Если на него воздействовать звуком, медикаментами, массаж, музыка, разговор — он начинает приходить в сознание или нет? — Как узнать ВЕКТОР на излечения (на сдвиг в сторону сознания)?
Без этого определения — на ПРАКТИКЕ — вы будете слепы!
Имхо, конечно, имхо.
grozaman
10.03.2016 21:58+2ИМХО,
Сознание это какая-то весьма простая и фундаментальная штука, которой мы придаем излишнюю уникальность. Видимо делать себя уникальными это какая-то фишка Homo Sapiens.
Эволюция это достаточно простой процесс и все существа порожденные этим процессом органично и даже идеально вписываются в свои ниши. Эволюция не порождает лишнего практически никогда. И даже если порождает в конечном итоге оно умирает или эволюционирует в нечто более полезное.
(Нет, я не говорю, что эволюция это какой-то мыслящий процесс. Я просто так говорю, используя слово «она», чтобы было проще выразить свою мысль. Конечно эволюция это просто неодушивленный процесс и я это прекрасно понимаю. Но в прошлый раз затрагивая похожую тему меня упрекали за одушевление эволюции).
Многие комментаторы рассматривают сознание как некую сложную структуру с каким-то сложными блоками, модулями и т.д. Что на мой скромный взгляд — бред. Я считаю что самосознание это какая-то штука, которая возникает сама при переходе через какую-то критическую точку. Эволюция не могла просто создавать эти блоки и модули, что бы это самосознанием потом когда-то (!) внезапно (!) возникло. Вот именно, что эволюция мыслить не умеет, она просто работает и поэтому «задаться целью» возродить в роде Homo самосознание она не могла. Кол-во нейронов увеличивалось, условная «мощность» росла, со сменой видов всё сильнее происходили некие трансформации мозга: Прямоходящий, Неандерталец, Кроманьонец, Разумный. Я не знаю есть ли у наших домашних питомцев самосознание, но к примеру творчества точно нет. Из этого можно сделать вывод, что самосознание у них если и есть, то весьма скудное и простое.taujavarob
10.03.2016 22:04>Из этого можно сделать вывод, что самосознание у них если и есть, то весьма скудное и простое.
Я привёл определение сознания.
«Сознание есть такое состояние мозга, когда число возможных конфигураций взаимосвязанности нейронов максимально.» ©
Самосознание — это, очевидно(!) — осознания наличия у себя самого сознания.
Что такое «осознание» (рефлексия) — я не знаю.grozaman
10.03.2016 22:06Да-да, ошибочка. Я имел в виду скудность их сознания в целом. Просто мысль большая, а эта деталь выпала из головы.
taujavarob
10.03.2016 22:10>Я имел в виду скудность их сознания в целом.
Исходя из определения:
«Сознание есть такое состояние мозга, когда число возможных конфигураций взаимосвязанности нейронов максимально.» ©
Не имеет значение количество нейронов. Важно «число возможных конфигураций взаимосвязанности нейронов». Важно чтобы оно (число возможных конфигураций взаимосвязанности нейронов) стало максимальным.
В этом определении, важно слово «возможных»:
«Сознание есть такое состояние мозга, когда число ВОЗМОЖНЫХ конфигураций взаимосвязанности нейронов максимально.» ©
P.S.
Что такое «осознание» (рефлексия) — я не знаю. Некоторые предлагают привлечь понятие Бога. Именно его сознание и есть наше самосознание (наше осознание).grozaman
10.03.2016 22:25«Максимально» это как?
Честно говоря вы свели беседу к каким-то философским трактовкам и обсуждению недоказанного утверждения. (Сверху вы пишите установили, но это не значит что доказали).
Моя мысль была куда проще: «Сознание это какая-то весьма простая и фундаментальная штука, которой мы придаем излишнюю уникальность.»
Причем под сознанием я имел в виду некую разумность, позволяющую нам жить сейчас в организованной цивилизации с мощной культурой. Простите, если вызвал какой-то каламбур.
Второй моей мыслью было это: «Я считаю что сознание это какая-то штука, которая возникает сама при переходе через какую-то критическую точку.»taujavarob
11.03.2016 13:49-1>Честно говоря вы свели беседу к каким-то философским трактовкам и обсуждению недоказанного утверждения. (Сверху вы пишите установили, но это не значит что доказали).
Хм. любая беседа рано или поздно сводится к… философии. :-)
> Моя мысль была куда проще: «Сознание это какая-то весьма простая и фундаментальная штука, которой мы придаем излишнюю уникальность.»
Вы считаете, что написав «штука» вы не соскочили на философию?
>Причем под сознанием я имел в виду некую разумность, позволяющую нам жить сейчас в организованной цивилизации с мощной культурой. Простите, если вызвал какой-то каламбур.
Сознание — это состояние когда вы очнётесь от бессознательности (обморока, например).
>Второй моей мыслью было это: «Я считаю что сознание это какая-то штука, которая возникает сама при переходе через какую-то критическую точку.»
Точка есть такая — это «такое состояние мозга, когда число ВОЗМОЖНЫХ конфигураций взаимосвязанности нейронов максимально.»
>«Максимально» это как?
Пример, возьмём ТРИ нейрона (1,2,3).
1-е состояние: Ни один нейрон не связан с другим. Число ВОЗМОЖНЫХ конфигураций в этом состоянии равно 1.
2-е состояние: Все три нейрона связаны друг с другом. Число ВОЗМОЖНЫХ конфигураций в этом состоянии также равно 1.
3-е состояние: 1 связан с 2 и 2 связан с 3. Число ВОЗМОЖНЫХ конфигураций в этом состоянии равно 2. (1 ->2 и 2 ->3; 1 ->2 и 2 ->3 и 1 ->3).
4-е состояние: 1 связан с 2. Число ВОЗМОЖНЫХ конфигураций в этом состоянии равно 4. (1 ->2; 1 ->2 и 1 -> 3; 1 ->2 и 2 -> 3; 1 ->2 и 1 -> 3 и 2 -> 3 ).
4-е состояние имеет максимальное число Возможных состояний.
Barafu
10.03.2016 22:18Я не думаю, что дикарь осознаёт наличие у себя сознания.
taujavarob
10.03.2016 22:23>Я не думаю, что дикарь осознаёт наличие у себя сознания.
Согласен. Непосредственно так.
А посредственно? — Дикарь осознаёт сам себя. — Не так ли?
Но «сам себя» — он «имеет» тогда и только тогда когда имеет (включается) у него сознание. — Не так ли?
То есть «осознания самого себя» и есть «осознание наличия у себя сознания.» Да, для дикаря это неявно. Согласен.
SAWER
11.03.2016 13:19Правильнее в последнее время говорить об ИР — искусственном разуме. Сейчас ИИ называют интеллектуальные «машины», где интеллект — просто набор информации и жестко-строимых связей. Есть предположение, что, при наборе определенной мощности массива знаний и их связей, появится и разум. Но пока это просто куча систематизированных знаний, и автомат, который на входе получает информацию, а на выходе её выдает, по заранее заданным алгоритмам — дальше пока никто не может пройти. Имитация, в принципе, возможна и такая качественная, что пройдет тест Тьюринга, но разума там может и не быть. Те же помощники, типа Кортаны и Сири физически не могут научиться отправлять почту с вашего телефона, если подобный функционал заранее не будет прописан — и не важно какая вычислительная мощь, какой массив знаний у них будет.
А насчет того, есть ли разум у животных(растений, насекомых с НС, еще какой живности) и сейчас спорят. Но это уже скорее эгоцентризм человечества.
С другой стороны — нужен скачок, а он появится может в любой момент. Вещь это «до» непредсказуемая, а «после» очевидная.
Еще, как вариант — получится полностью имитировать мозг человека. Здесь уже вопрос времени и средств — результат точно будет, другое дело какой. Ожидается в ближайшие 20 лет, вроде как.
ArisChik
10.03.2016 16:39+1Мой комментарий это чистой воды любопытство, а не наезд или попытка уличить в слабости.
Просто интересно как именно прорыв в построении оценок позиций на доске может повлиять на весь стек ИИ, не более того. Я в этом теме начинающий любитель и интересно было узнать как именно все это взаимосвязано.
Может дождёмся ещё чьего-то мнения :)dka700
10.03.2016 18:35+1Интересно будет, когда компьютерный игрок будет учитывать поведение реального человека (куда он смотрит, сколько времени думает, как меняется мимика, температура тела) и будет использовать еще и эти данные для победы.
VoidEx
10.03.2016 19:26+1На мой взгляд, важнее, когда ИИ будет предсказывать ход соперника не "как я бы сходил на его месте", а "как он сходит, исходя из того, что я о нём знаю", в этом случае ИИ сможет, например, использовать слабые стороны соперника, при том, что, например, сам бы ИИ на месте соперника так бы не сходил.
В этом случае ИИ должно будет содержать модели соперников, понимая, кому они соответствуют в реальном мире, а также модель себя, понимая, что это и есть само ИИ (т.е. Я).Sadler
11.03.2016 10:52Слишком мало данных, чтобы составить модель соперника за пару игр. Такая система должна следить за соперником в реальном мире, просматривать его предыдущие партии (и не только его, а множества разных профессиональных игроков), оценивать его характер, чтобы быть эффективной. И всё это не приведёт к гарантированному улучшению результата, т.к. противника банально сегодня бросит девушка, и он станет играть совсем иначе. Как по мне, куда эффективнее для начала сделать шаблоны трёхмерными: чтобы оценка ситуации происходила в соответствии с предыдущими ходами противника, т.е. можно было бы выяснять его долговременную стратегию, а не решать нейросетью лишь тактические задачи, а стратегию определять только перебором. Минус в том, что это где-то в N раз (где N — глубина просчёта) увеличивает требуемый объём памяти и значительно замедляет обучение свёрточной сети.
artemerschow
11.03.2016 11:00Ну те же шахматные партии записывают. Может и Го тоже? Тогда можно было бы просто "скормить" AlphaGo историю партий и всё.
Sadler
11.03.2016 11:08Вполне возможно, это даст какое-то преимущество. Просто всегда нужно думать, окупится ли эта тактика с т.з. вычислительных ресурсов. Как по мне, дополнительная система оценки противника будет весьма накладной, а выгода от неё неочевидна. Куда надёжнее иметь систему, которая гарантированно будет сильнее при любом противнике.
ankh1989
10.03.2016 20:01+2Примерно никак, наверно. Чтобы хорошо играть в го надо уметь всего две вещи: находить "большой" ход в любой непонятной ситуации и делать поиск в глубину на несколько ходов. Именно это и делает альфаго: "большой" ход находит нейросеть, поиск делает MCTS.
Wizard_of_light
10.03.2016 22:13+1Ну, вы так говорите "построение оценок позиций на доске"… Этак можно сказать, что то устройство, с которого вы это читаете, может всего лишь изменять уровни напряжений на наборе триггеров и мигать сеткой огоньков. В смысле, за нехитрыми на первый взгляд действиями скрывается широкий класс задач. Например, экран, на который вы смотрите — это та же доска, только позиций побольше, правила посложнее и фишки могут быть трёх цветов и нескольких оттенков. Если прогресс будет идти так же и туда же, то пройдёт лет десять-двадцать — и некий агрегат загрузит эту доску, преобразует в квантово-китайской комнате, выдаст нам обратно, и пойдём мы, солнцем палимые, куда показано на этой доске.
Ну, правда, мы по-прежнему при этом будем спорить, понимает ли этот агрегат чего-нибудь, размышляет ли, и как у него там внутрях с творчеством и самоосознанием.
SBKarr
10.03.2016 16:49Важная часть сознания — когнитивные ошибки, которые позволяют обрабатывать огромный объём информации с небольшими затратами энергии. Это нечто вроде «неточного процессора» (https://geektimes.ru/post/144144/). Для создания сильного ИИ придётся придумать схожую технологию. Потому сильный ИИ может и не стать «умнее» человека в целом, хотя вполне может обладать самосознанием и творческими способностями.
allhiddentoberevealed
10.03.2016 18:35+1Ощущаю некоторый отголосок идеи фильма «Превосходство» с Джонни Деппом
grozaman
10.03.2016 21:17+1> где-то в середине XXI века
Это оценки оптимистов :)
Пессимисты говорят, что сильный ИИ либо невозможно создать, либо вообще очень не скоро без уточнения конкретных сроков.
В целом я с вами согласен. Кстати, насколько я помню даже сам Ли Седоль говорил, что выиграет ИИ со счетом 4-1 или 5-0. Я сразу посчитал это весьма самоуверенным заявлением. Теперь на записи трансляции видно, что товарищ неплохо так нервничает и понимает, что его обыгрывают уже второй раз :)
xfather
11.03.2016 20:39Мне вот кстати интересно, почему все так носятся с этим самосознанием. Допустим будет создан(например той же IBM Watson) некий аналог ИИ без самосознания, но способный анализировать и находить закономерности в множестве существующих теорий и гипотез. Допустим оператор ему дает комманду — "на основе существующих данных выведи теорию всего", и компьютер выводит недостающие теоремы и создает теорию всего, при этом с описанием всех шагов. Хотя, возможно некоторые части люди и не смогут осознать на данном уровне развития, если там будут использованы понятия сложные для осознания человеческим мозгом (ближайший аналог — доказательство теоремы о четырех красках с помощью ПК)
taujavarob
11.03.2016 21:02+1>Допустим оператор ему дает комманду — «на основе существующих данных выведи теорию всего», и компьютер выводит недостающие теоремы и создает теорию всего,
Было уже.
Ответ был: 42
Ohar
10.03.2016 15:13+6Капча Мицгола устаревает на глазах
https://habrahabr.ru/post/224029/#comment_7624761
DukeNukem3D
10.03.2016 15:26+2За альфаго, хоть и никак не могу догнать смысл игры…
Barafu
10.03.2016 15:45+2Смысл любой игры — определить, кто из самцов круче, без нанесения ущерба здоровью.
DukeNukem3D
10.03.2016 16:57+1Смысл любой игры я как раз понимаю, не могу догнать смысл именно этой игры => являюсь "некрутым" самцом %)
BiosUefi
10.03.2016 15:26-20«56% За AlphaGo. Он победит человеков!»
Стада леммингов радуются, предвкушая раздачу бесплатной амброзии.
yea
10.03.2016 15:41+11В прошлый раз вы так и не смогли объяснить, почему победа ИИ над человеком в отдельно взятой игре это плохо.
KeyDach1717
11.03.2016 09:52Потому, что он тролль-бот. А ИИ еще не настолько продвинут, чтобы победить человека в дискуссии.
Alexey_mosc
10.03.2016 15:35+3ИИ переводил.
На небольшой доске количество возможных позиций камней примерно в в гугол (10100), чем в тех же шахматах.
Cr558
10.03.2016 16:19+1АльфаГо не рядовой ПК это многооцессорная система, даже несмотря на нейросети он не «мыслит» лучше человека, он делает это быстрее и за счет вычислительной мощи. Вряд ли обычный ноутбук на селероне сможет повторить успех. Говорить о превосходстве стоит если сравнить команду людей и такую многооцесорную систему.
И к ИИ это шажок, но никак не шаг. Дипблу, альфаго всего лишь инструменты с вычислительной мощью, безсознания они не представляют «более совершенные существа». Вот экскаватор сильнее ста человек и что? Без человека он бесполезен. Без человека беспомощна любая нейросеть в таком виде. Это инструмент, умение создавать и развивать орудия труда и делает нас наиболее разумным видом. Мы симбиозом живем, но наши инструменты без нас мертвы, а мы без них можем обойтись даже сегодня.
sumanai
10.03.2016 16:47+1> Вряд ли обычный ноутбук на селероне сможет повторить успех.
Думаю, он бы повторил успех Deep Blue.
vvatest
10.03.2016 16:48Штука го как раз в том, что команда врядли сильнее одного игрока. Если в шахматах команда может просчитать больше вариантов — то в го их настолько много, что считать нет смысла. Игрок (не важно живой или кремниевый) просто должен уметь распознавать паттерны в позициях и понимать к чему ведет то или иное развитие паттернов. И это умение прокачивается. Т.е. текущие победы ИИ показывают, что эта самая нейросеть уже умеет очень неслабо прокачиваться. И, возможно, уже умеет лучше человеков. И если удастся выяснить что именно требуется прокачать для развития "творческого мышления" — то сам механизм развития скила похоже уже есть.
VIPDC
11.03.2016 05:50Экскаватор бесполезен для человека без человека, и это надо чётко понимать.
И кстати о бесполезности экскаватора без человека:
http://www.stroyteh.ru/publication/Komatsu_robotiziruet_stroitelstvo_obektov_k_Olimpiade_2020_v_Tokio
Мы все мыслим "человеческими" категориями, без возможности абстрагироваться от ситуации.
Именно симбиоз даже такого "примитивного" с точки зрения человека ИИ и экскаватора позволит превзойти возможности многих людей, сделав неактуальным выражение "Два солдата из стройбата заменяют экскаватор"
Alexey2005
10.03.2016 16:34+1Что такого произошло, что подобный ИИ появился только сейчас?
Вроде бы нейросети уже не первое десятилетие известны, мода на них уже не в первый раз приходит (но каждый раз интерес быстро спадает с вердиктом "малопредсказуемая фигня").
Машины не сказать чтоб так уж прибавили в быстродействии, да и что мешало собрать кластер нужной мощности раньше, году в 2005-м, к примеру?
Что изменилось, что в области ИИ за последние несколько лет вдруг так продвинулись?qthree
10.03.2016 17:08+1Просто раньше этим гугол не занимался со своими деньгами и со своим опытом в нейросетях?
Bas1l
10.03.2016 18:00+4Справедливости ради, гугол купил компанию, которая этим занималась задолго до покупки. Так что гугол к этому достижению отношения, в общем, не имеет. Кроме того, авторы ж не сами все алгоритмы с нуля придумали. Они, безусловно, молодцы, но это (как обычно) последний шаг долгого пути. Вот у них и научная статья есть, и там много ссылок на предшественников. Вот ее бесплатная версия.
GG_Loki
10.03.2016 17:47+1Новые типы нейронных сетей и новые подходы к обучению. Плюс ко всему — за это направление серьезно взялись Google.
SBKarr
10.03.2016 16:55+3В целом — ничего, это обычный научный прогресс, кривая обучения. Поначалу радиация, электричество и многое другое было «малопредсказуемой фигнёй». Потом — разобрались.
taujavarob
10.03.2016 18:22+1>Без человека беспомощна любая нейросеть в таком виде. Это инструмент, умение создавать и развивать орудия труда и делает нас наиболее разумным видом. Мы симбиозом живем, но наши инструменты без нас мертвы, а мы без них можем обойтись даже сегодня.
Нечто мешает создать инструмент повелевающий нами?
DeggerZed
10.03.2016 18:55+2А вот меня интересует на каком железе AlphaGo и соответственно какое потребление его это чтобы сравнить энергоэффективность человека и программы
flashtech
10.03.2016 20:48Для игры с Fan Hui применялась распределенная версия с 1202 CPU и 176 GPU. По словам DeepMind, они используют такие же мощности и в этой игре, но AI может работать и на более слабом железе. Для сравнения, версия 1202/176 имела в октябре Elo 3140, а 48/8 — Elo 2890. Сейчас уровень игры уже конечно намного выше.
Еще, из интересного, в недавнем интервью www.theverge.com/2016/3/10/11192774/demis-hassabis-interview-alphago-google-deepmind-ai
основатель Deepmind Demis Hassabis отметил, что если для самой игры вычислительные мощности требуются сравнительно небольшие, то для обучения и создания копий для игры между собой требовались значительно большие ресурсы и без облачных мощностей Google им бы не удалось создать и обучить сеть в такой короткий срок.
sashamori
10.03.2016 19:10-1Обычно машины/компьютеры/программы служат нам, мы управляем ими, они выполняют наши команды.
Мне вот интересно, что чувствовал и о чем думал человек, который ставил фишки за АльфаГо? Ведь получается теперь он инструмент, причем такой примитивный, всё что от него требуется, это выполнять указания компьютера –правильно ставить фишки и всё…taujavarob
10.03.2016 19:16+2>Мне вот интересно, что чувствовал и о чем думал человек, который ставил фишки за АльфаГо? Ведь получается теперь он инструмент, причем такой примитивный, всё что от него требуется, это выполнять указания компьютера –правильно ставить фишки и всё…
Наверное тоже, что думает человек переходя дорогу на зелёный свет светофора (или ожидая на красный свет светофора). — Что он думает об этом светофоре в этот момент? — ничего! Имхо.sashamori
10.03.2016 21:39Если бы у светофора был человек, который бы в ручную режим, выполняя команду светофора, то, да, сравнение было бы подходящим.
taujavarob
10.03.2016 21:42>Если бы у светофора был человек, который бы в ручную режим, выполняя команду светофора…
Не понял вас.
P.S. Когда-то светофорами управляли люди.sashamori
10.03.2016 23:29Да, как то криво я написал :)
Если бы у светофора был ИИ и он бы давал сигнал человеку, что бы тот поменял с зеленого на красный, то, да, сравнение было бы подходящим.
Arxitektor
10.03.2016 20:06Тоже интересно услышать о железе.
А мнение о качестве игры программы от Ли Седоля.
Говорил ли он о том как играет программа?
И возможен ли теоретически переводчик на основе нейросети ?daiver19
10.03.2016 20:40И возможен ли теоретически переводчик на основе нейросети ?
Даже практически возможен. Даже можно самому попробовать поиграться, например, с помощью TensorFlow.
Autosave
10.03.2016 20:48Помнится, в предыдущей теме делали ставки победит ли гугл хоть в 1 игре из серии.
«Сам корейский чемпион предсказывает, что он выиграет со счётом 4-1 или 5-0. Но уже через 2—3 года Google захочет взять реванш, и вот тогда игра с обновлённой версией AlphaGo будет интересней, считает Ли.»
Цитату взял из предыдущего поста geektimes.ru/post/270248
Интересный анализ и комментарииXaliuss
10.03.2016 21:24+1Возможно с той версией, что была в октябре так и было бы. Ли Седоль заметил, что уровень игры заметно вырос. Сейчас борьба очень близкая, разрыв в очках крайне мал, так что с предыдущей версией 5-0 или 4-1 выглядят довольно возможными.
Arxitektor
10.03.2016 22:42Наверное фантастическая но идея. Не стоит ли мир на пороге новой революции как в своё время было с ПК. В 50-60 годах когда они были слабыми процы программы да и навыки людей в програмировании опыта не было да и сами пк умели мало. И мало кто мог оценить их возможный потенциал и текущие возможности. Сейчас микроконтроллеры почти в каждой вещи. А это комп хотя и очень слабый. Может когда-нибудь так будет и с нейросетями или во что они эволюционируют. Эпоха электронных помощноков, развивающих игр и персональных учителей. Хотя это близко к фантастике.
taujavarob
10.03.2016 23:26+2> Не стоит ли мир на пороге новой революции
Некоторые известные люди (и великие умы) считают, что стоит. — И даже опасаются этой революции ИИ.
servekon
10.03.2016 23:36Интересно, использует ли ИИ опыт соперника? Может у них есть база всех ходов во всех матчах, в которых играл Ли Седоль? И ИИ знает стиль игры противника?
Arxitektor
11.03.2016 07:23А сколько весит сама программа? И как она вообще изменяется при обучении? Есть ли какое-то базовое ядро? Сколько потребляет памяти? Какая-то аналогия с обычными программами есть или нейросеть работает по совсем иному принципу? А насколько хорошо программы играют в китайские шахматы? И что быстрее будет для игры написать программу или самообучающиюся нейросеть?
И вот бы нейросеть проверять чертежи по ГОСТ.taujavarob
11.03.2016 14:06>И вот бы нейросеть проверять чертежи по ГОСТ.
Нейросеть используется при постановке диагноза больным. Уже!
tmg
11.03.2016 14:39+1вот на гитхабе репо https://github.com/Rochester-NRT/AlphaGo где повторяют AlphaGo по публикации в журнале Nature
GlukKazan
11.03.2016 15:52+1Пять копеек от Скирюка.
taujavarob
11.03.2016 17:36>Фан Хуэй, чемпион Европы, всухую проигравший AlphaGo прошлый матч, признавался потом, что у него возникло полное ощущение, что против него играет человек, довольно сильный мастер со своим специфическим «почерком», а это дорогого стоит.
Они нашли толкового игрока и спрятали его в машине!!!? :-0
OMG!!!
>Первую партию Ли Седоль играл чёрными и держался очень уверенно, играл агрессивно и нестандартно: сразу начал делать дебютные ходы, которых нет в базе данных и справочниках по фусэки (дебютным построениям), видимо, надеясь спровоцировать компьютер на ошибку или запутать его, однако «нейросеть» сработала в плюс и машина стойко продержалась до середины партии.
Что-то подобное вытворял и Каспаров?
>Думаю, больше всего радуется происходящему Фан Хуэй, на которого после проигрыша обрушился шквал насмешек и критических ударов — мол, и играл-то он слабо, и ошибки делал, и вообще игрок не очень сильный, азиатским профессионалам не чета… Ну что ж, чемпион Европы уже сейчас может выдохнуть, встать и сказать: «Ну что, видели? Поняли теперь, что у меня не было шансов?»
;-)
Bytamine
AlphaGo мстит за Atlas.
SergPetroff
И за гугломобиль.