>Вы не поверите, но машина тоже может случайно выиграть (при расчете используется генератор >случайных чисел).
т.е. 499 побед из 500 партий с лучшими конкурирующими решениями — это случайность? чё ж «случайно» не выигрывают конкурирующие решения? может просто побаще генератор случайных чисел сделать порекомендуете им? :D
из статьи «Сначала полученный продукт протестировали с другими лучшими решениями. AlphaGo выиграла 499 матчей из 500.»
что как бы намекает на большую оптимальность полученного решения, а также на то что оно всё же находит определённые закономерности (при том что качество этих закономерностей выше чем явно заданных в конкурирующих решениях, т.е. по сути это означает что программа ии нашла больше закономерностей чем смогли вычленить люди). конечно их может оказаться недостаточно чтобы сразить лучших игроков мира, но это не значит что у последних есть чёткое понимание алгоритмов успешной игры (если они их конечно не скрывают), иначе бы их давно внедрили в явно заданном виде в соответствующие программы (без нейросетей) и стали бы эти программы столь же давно лучшими в мире игроками по го, чего мы не наблюдаем.
весь вопрос сейчас в том насколько далеко может зайти такой «сухой» расчёт ии. слышал что в части автоматизации математических доказательств сейчас проблема в оперировании машиной понятиями бесконечности.
> Это очень сомнительный тезис, хотя бы по тому, что до машины эти закономерности уже нашли откуда-то
> люди, сыгравшие те самые партии, на которых машина обучалась.
ну так раз люди (в частности чемпион мира по го) поголовно проигрывают машине, то значит нихера они не нашли. к тому же люди могли чисто случайно играть (выигрывать).
> Например, вы не сможете написать алгоритм вашей ходьбы, однако делаете это без каких-либо проблем
гуглите роботы Petman и Atlas от Boston Dynamics, вполне себе ходят на заложенных алгоритмах
>Таким образом, если машина будет иметь внутреннюю структуру, которая будет непостижима человеком, >это не будет доказательством никаких свойств полезности или некоей эстетической ээ «совершенности» >такой машины.
про это речи и не идёт
>Это противоречит конкретному примеру с Го. Отдельные люди способны проанализировать партии Го >своих соперников, получив на выходе алгоритм, который гораздо лучше того, что могут (пока что) >современные машины.
пруф в студию, пока что речь шла в статье о том что признанный лучший игрок мира в го не смог ни разу обыграть машину.
>Пока не сделали ИИ, который играет на недостижимом для человека уровне.
вы статью вообще читали? «Алгоритм AlphaGo выиграл в пяти из пяти игр» у «трёхкратный чемпион Европы Фань Хуэй»
если результат можно будет проверить экспериментально, но доказательство будет в недоступном для человечества объёме, то вполне можно будет говорить об технологической сингулярности.
например если в качестве результата ии представит алгоритм быстрой факторизации числа или получения простых чисел по их порядковому номеру.
Если человек способен обыграть машину, то разумно было бы сказать наоборот — его понимание игры более глубокое!
так человек и не способен
Способен ли мастер го понять сам себя? Наверное, если долго будет разбираться, будет способен
далеко не факт, иначе давно бы раскусили оптимальный (-ые) алгоритм (-ы) игры (в го) и не понадобилась бы тогда нейросеть.
Так что скорее имело бы смысл говорить о том, способна ли «машина» эффективнее _обучаться_, а не способна ли она иметь некую особенно вычурную внутреннюю структуру.
ну так вся фишка в том, что чтобы обыграть машину нужно вычленить все закономерности которые она нашла в уже сыгранных партиях (в го) и иметь возможность применять их. а закономерностей этих могут быть миллионы, что человеческий разум не в силах постичь.
а чтобы написать более эффективную и «умную» нейросеть, нужны инструменты для анализа находимых нейросетями решений. при этом непосредственный анализ самих этих решений навсегда останется за гранью человеческого понимания (в виду их огромного количества).
аналогично, если программы научат находить новые сложные математические доказательства, то возможно результат такой их деятельности будет не доступен для анализа (/разбора) человеком ввиду чрезмерного их объёма. и начало таких решений уже положено этой нейросетью для игры в го, как бы вам не хотелось в это верить.
по сути нейросеть вычисляет определённые правила которые приводят к победе в изучаемых её партиях го. поскольку связей миллионы, то правила эти вычленить (человеку из нейросети) очень сложно либо вообще невозможно (тем более, за разумный промежуток времени). в связи с этим можно говорить о достижении начала точки технологической сингулярности, когда понимание (человеческое) перестаёт успевать за прогрессом.
т.е. 499 побед из 500 партий с лучшими конкурирующими решениями — это случайность? чё ж «случайно» не выигрывают конкурирующие решения? может просто побаще генератор случайных чисел сделать порекомендуете им? :D
очевидно же, что всё что создал человек имеет по определению доступный для него объём.
думаю о точно недоступном объёме можно говорить например при миллионе страниц.
из статьи «Сначала полученный продукт протестировали с другими лучшими решениями. AlphaGo выиграла 499 матчей из 500.»
что как бы намекает на большую оптимальность полученного решения, а также на то что оно всё же находит определённые закономерности (при том что качество этих закономерностей выше чем явно заданных в конкурирующих решениях, т.е. по сути это означает что программа ии нашла больше закономерностей чем смогли вычленить люди). конечно их может оказаться недостаточно чтобы сразить лучших игроков мира, но это не значит что у последних есть чёткое понимание алгоритмов успешной игры (если они их конечно не скрывают), иначе бы их давно внедрили в явно заданном виде в соответствующие программы (без нейросетей) и стали бы эти программы столь же давно лучшими в мире игроками по го, чего мы не наблюдаем.
весь вопрос сейчас в том насколько далеко может зайти такой «сухой» расчёт ии. слышал что в части автоматизации математических доказательств сейчас проблема в оперировании машиной понятиями бесконечности.
> люди, сыгравшие те самые партии, на которых машина обучалась.
ну так раз люди (в частности чемпион мира по го) поголовно проигрывают машине, то значит нихера они не нашли. к тому же люди могли чисто случайно играть (выигрывать).
> Например, вы не сможете написать алгоритм вашей ходьбы, однако делаете это без каких-либо проблем
гуглите роботы Petman и Atlas от Boston Dynamics, вполне себе ходят на заложенных алгоритмах
>Таким образом, если машина будет иметь внутреннюю структуру, которая будет непостижима человеком, >это не будет доказательством никаких свойств полезности или некоей эстетической ээ «совершенности» >такой машины.
про это речи и не идёт
>Это противоречит конкретному примеру с Го. Отдельные люди способны проанализировать партии Го >своих соперников, получив на выходе алгоритм, который гораздо лучше того, что могут (пока что) >современные машины.
пруф в студию, пока что речь шла в статье о том что признанный лучший игрок мира в го не смог ни разу обыграть машину.
>Пока не сделали ИИ, который играет на недостижимом для человека уровне.
вы статью вообще читали? «Алгоритм AlphaGo выиграл в пяти из пяти игр» у «трёхкратный чемпион Европы Фань Хуэй»
например если в качестве результата ии представит алгоритм быстрой факторизации числа или получения простых чисел по их порядковому номеру.
так человек и не способен
далеко не факт, иначе давно бы раскусили оптимальный (-ые) алгоритм (-ы) игры (в го) и не понадобилась бы тогда нейросеть.
ну так вся фишка в том, что чтобы обыграть машину нужно вычленить все закономерности которые она нашла в уже сыгранных партиях (в го) и иметь возможность применять их. а закономерностей этих могут быть миллионы, что человеческий разум не в силах постичь.
а чтобы написать более эффективную и «умную» нейросеть, нужны инструменты для анализа находимых нейросетями решений. при этом непосредственный анализ самих этих решений навсегда останется за гранью человеческого понимания (в виду их огромного количества).
аналогично, если программы научат находить новые сложные математические доказательства, то возможно результат такой их деятельности будет не доступен для анализа (/разбора) человеком ввиду чрезмерного их объёма. и начало таких решений уже положено этой нейросетью для игры в го, как бы вам не хотелось в это верить.
ну так и устройство искусственного интеллекта будет написано человеком и будет ему понятно.
ну так данная нейросеть создаёт последовательность ходов которая ведёт к победе (в го), которую человек (ни один) не в состоянии понять.