Если вы любите играть в настольные игры, то, боюсь, у вас появился самый сильный соперник.

Создатели искусственного интеллекта AlphaGo Zero, рассказали о новой версии своей нейросети. В ней была добавлена функция самообучения, которая позволяет ей развивать свои навыки в настольных играх, которые позволяют ей обыгрывать людей. Как такое развитие искусственного интеллекта скажется на человеческом досуге?


Сейчас мы вам и расскажем,что же такое AlphaGo. 

Чуть более 20 лет назад состоялась историческая игра между Гарри Каспаровым и программой Deep blue, созданная компанией IBM. И именно в это время искусственный интеллект впервые победил действующего чемпиона мира по шахматам и данное событие повлекло за собой новую эру, в которой ИИ должен был превзойти человека в интеллекте.


Следующая игра, в которой должны были столкнуться человек и машина была игра го. Несмотря на то, что данная игра выглядит более простой на фоне шахмат, то это не означает, что на самом деле это было именно так. Прогнозы развития искусственного интеллекта с 1997 года показывали, что уже к 2020-2025 гг. он будет способен выиграть всех известных мировых игроков. И такая программа, действительно была создана, немного раньше и впервые одолела своего оппонента в 2015 году, им был трехкратный чемпион Европы Фань Хуэя, с разгромным счетом 5:0. Следующей весной нейросеть обыграла другого более умелого профессионального игрока в го - Ли Седоля. Триумфом данной программы в 2017 году стала победа над сильнейшим игроком в данную игру, Кэ Цзэ.


Спустя некоторое время, разработчиками была объявлена новость о том, что они планируют разработать более мощную версию данной программы, которая сможет обыгрывать человека во что угодно. К сожалению, после этого они также заявили, что официальных матчей по го, больше не будет.


В чём же заключаются нововведения AlphaGo и какие есть отличия со старой версией?


Апгрейд заключался не только в обновленном коде, а и в названии. Добавленное Zero в нём, означает, что в данной версии человек не оказывает на нее никакого влияния. Если в AlphaGo разработчики обучали её на примере партий, ранее сыгранных людьми, то в новой версии нейросеть самостоятельно изучала все аспекты игры, обучалась без вмешательства человека. И, что самое примечательное, она могла изучать  не одну игру, а целых три одновременно — го, сёги и шахматы. Единственным вмешательством человека, был алгоритм, в который вписывались правила, условия побед и поражений.

Первой задачей, которой начала заниматься нейросеть, так это игра против себя самого. Все партии были сыграны различными, случайными способами. После игр AlphaGo Zero анализировала их и запоминала удачные и неудачные ходы. Программа прогоняла данный алгоритм раз за разом, самообучение на основе удачных ходов привело к том, что производительность нейросети росла и это приводило к тому, что AlphaGo Zero становился все умнее и сложнее. Искусственный интеллект занимался саморазвитием и в результате это дало свои плоды: AlphaGo Zero обыграл AlphaGo в го, со счетом 100:0, при том, что в Zero, были заложены лишь правила данной игры. При наблюдении за поведением программы разработчиками было обнаружено, что нейросеть начала использовать стратегии, для победы, которые не были ранее известны профессионалам игры го.


Один из создателей Deep Blue Мюррей Кэмпбелл,рассказал о том, что на данный момент AlphaGo Zero, способна  за очень короткие сроки научится любой игре,самостоятельно и впоследствии обыгрывать людей в них. Например, любая компьютерная игра может стать для нейросети интересом для изучения.



искусственный интеллект нейронные сети искусственные нейронные сети
Гость, оставишь комментарий?
Имя:*
E-Mail:


Свежее новое
  • Полицейским в Москве раздадут специальные очки с функцией распознавания лиц
  • Программа дополнительной реальности в ближней перспективе будет осваиваться не только в формате камер видеонаблюдения, но и через специальные очки.
  • Сенсация на Экспо-2019: американцы изобрели вертолет с одним винтом
  • С 4 по 7 марта этого года в Атланте проходила ежегодная 71-ая выставка Heli-Expo 2019, посвященная вертолётам. И именно на ней компания MD
  • Судьба уникального атомного разведывательного корабля ССВ-33 «Урал»
  • Судьба самого большого в СССР и РФ атомного разведывательного корабля ССВ-33 «Урал» довольно печальна. Корабль отслужил по назначению всего
  • США переделывают свою бронетехнику по российским образцам
  • Ни для кого не секрет, что в армии США числится эскадрилья «Агрессор», которая призвана имитировать авиацию вероятного противника американской армии
  • Как вороны решали задачи по физике: ученые выяснили уровень интеллекта птицы
  • Способностями чернокрылых всерьез заинтересовались ученые. Объектом наблюдения британские исследователи избрали новокаледонских воронов. Новая
Последние комментарии
Русский Титаник: что стало с советским кораблем «Космонавт Юрий Гагарин»
А ещё были "Чумикан" и "Чажма", на балансе ВМФ. "Парковались" в Авачинской губе на Камчатке, на рейде напротив Петропавловска. И мы, будучи пацанами,
Русский Титаник: что стало с советским кораблем «Космонавт Юрий Гагарин»
До чего информативная статья 
Китайцы показали, какого цвета Луна на самом деле, и заподозрили американцев во лжи
цвет-не цвет. Объясните, как они вернулись на землю? Или секрет возвращения утрачен?
Китайцы показали, какого цвета Луна на самом деле, и заподозрили американцев во лжи
Показания дозиметров озвучивалась много раз. Вы вдруг почувствовали себя комиссаром Мегрэ? Снимок киитайского лунохода - цифровой. Я, скорее, поверю
Что напугало советских ученых в СВЧ-печах
Все СВЧ волны опасны..Неопасны микроволны Инфракрасного диапазона..В принципе СВЧ генератор - надо улучшать ..Например выходить на идею -
Мы в социальных сетях
Статистика
5  
Всего статей 1688
4  
Всего комментариев 167
1  
Пользователей 85