Хабр Курсы для всех
РЕКЛАМА
Практикум, Хекслет, SkyPro, авторские курсы — собрали всех и попросили скидки. Осталось выбрать!
Хабр доступен 24/7 благодаря поддержке друзей
Комментарии 123
AlphaGo мстит за Atlas.
С одной стороны, развитие ИИ не может не радовать, с другой стороны — немного жаль, что человек теряет ещё одну позицию, на которой он имел превосходство.
Но этот ИИ ведь создали люди — он не появился сам. Так что в чем-то мы сдаем позиции, но в чем-то при этом набираем
Неверная 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.
Мне кажется, что то что «впитала в себя» нейросеть — это скорее результат алгоритмов обучения, чем случайность.
Строго говоря, люди — тоже стечение обстоятельств. Так что всё, чего достигли люди — заслуга не людей, а слепого случая!
Потому 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.
… только надо не забывать корректировать гордые «Человек должен» с каждой сданной позицией…
Вы 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.
Вот 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.
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.
Это 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.
Данная 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.
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.
Это просто очередной инструмент, созданный человеком, для улучшения своих способностей.
Кто-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?
Во 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.
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.
Не 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.
Нельзя 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.
По-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.
Там 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.
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.
Судя 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.
Когда 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.
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.
Однако 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".
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".
Я дождусь, интересно ли, хоть одного ответа (особенно от тех кто не поленился сходить в профиль и поставить минус в карму)?
Тут 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.
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.
Проблема 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.
Так и есть
>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.
«Сознание есть такое состояние мозга, когда число возможных конфигураций взаимосвязанности нейронов максимально.» ©
Совсем недавно учёные установили.
Ученые 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.
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.
>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.
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.
ИМХО,
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.
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.
>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.
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.
Да-да, ошибочка. Я имел в виду скудность их сознания в целом. Просто мысль большая, а эта деталь выпала из головы.
>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).
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).
«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.»
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.»
>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.
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.
Я не думаю, что дикарь осознаёт наличие у себя сознания.
>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.
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.
Правильнее 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.
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.
Мой 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 :)
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 :)
Интересно 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.
На 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).
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).
Слишком 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.
Ну те же шахматные партии записывают. Может и Го тоже? Тогда можно было бы просто "скормить" AlphaGo историю партий и всё.
Вполне 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.
Ее на записях партий и обучали изначально, баз с записями игр Го очень много.
Примерно 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.
Ну, 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.
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.
Важная 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.
Ощущаю некоторый отголосок идеи фильма «Превосходство» с Джонни Деппом
> 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 :)
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 :)
Мне 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)
Капча Мицгола устаревает на глазах
https://habrahabr.ru/post/224029/#comment_7624761
https://habrahabr.ru/post/224029/#comment_7624761
За альфаго, хоть и никак не могу догнать смысл игры…
«56% За AlphaGo. Он победит человеков!»
Стада леммингов радуются, предвкушая раздачу бесплатной амброзии.
Стада леммингов радуются, предвкушая раздачу бесплатной амброзии.
ИИ переводил.
На небольшой доске количество возможных позиций камней примерно в в гугол (10100), чем в тех же шахматах.
А если дать доску побольше?
АльфаГо 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.
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.
Штука 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.
Экскаватор 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"
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"
Что 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?
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?
AlphaGo использует deep neural netwroks и им около 5 лет.
Просто раньше этим гугол не занимался со своими деньгами и со своим опытом в нейросетях?
Справедливости 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.
Новые типы нейронных сетей и новые подходы к обучению. Плюс ко всему — за это направление серьезно взялись Google.
В целом — ничего, это обычный научный прогресс, кривая обучения. Поначалу радиация, электричество и многое другое было «малопредсказуемой фигнёй». Потом — разобрались.
>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?
Нечто мешает создать инструмент повелевающий нами?
А вот меня интересует на каком железе AlphaGo и соответственно какое потребление его это чтобы сравнить энергоэффективность человека и программы
На кластере, разница порядка 3-4 я думаю.
Для 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.
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.
Обычно 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…
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…
>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.
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.
Этот человек — игрок 6 дана и один из ведущих разработчиков AlphaGo. Думаю, что он чувстовал гордость за свою работу.
Я_твой_слуга_Я_твой_работник.mp3
Тоже 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 ?
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 ?
И возможен ли теоретически переводчик на основе нейросети ?
Даже практически возможен. Даже можно самому попробовать поиграться, например, с помощью TensorFlow.
Помнится, 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 комментарии
«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 комментарии
Наверное 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.
Интересно, 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?
А 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.
И вот бы нейросеть проверять чертежи по ГОСТ.
вот на гитхабе репо https://github.com/Rochester-NRT/AlphaGo где повторяют AlphaGo по публикации в журнале Nature
Пять копеек от Скирюка.
>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?»
;-)
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?»
;-)
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
AlphaGo выиграл у Ли Седоля и вторую игру