AlphaGo выиграл первую игру у Ли Седоля

    ИИ компании Google оказался сильнее одного из лучших игроков в го


    Искусственный интеллект может продемонстрировать своё превосходство над человеком в виде выигрыша в логическую игру. Такие игры делятся на те, в которые ИИ уже играет сильнее лучших из людей, и те, которые ещё не поддались. Сегодня в результате первой из пяти игр азиатская игра го стала на шаг ближе к попаданию в первую категорию.

    Британская компания по разработкам искусственного интеллекта DeepMind была приобретена Google в 2014 году. DeepMind уже привлекала внимание СМИ разработкой системы DQN, которая самостоятельно научилась играть в 49 старых игр Atari. Последние два года группа сотрудников компании работала над AlphaGo. Это система искусственного интеллекта для игры в го, которая демонстрирует отличные результаты. Добивается она этого с помощью комбинации метода Монте-Карло и нейросетей политики и ценности. Нейросети программы учили на 160 тысячах партий с сервера KGS.

    Правила го могут варьироваться, но их основа примерно одинакова. 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.

    Го считается трудной для компьютерных систем игрой. Так получается из-за огромного пространства поиска и сложности выбора ходов. Возможных позиций камней на стандартной доске более чем в гугол (10100) раз больше, чем в шахматах. Число возможных позиций больше, чем атомов во Вселенной. Существующие программы умеют играть в го на уровне любителей. Какое-то время считалось, что до появления систем сильнее человека ещё десятилетие.

    AlphaGo продемонстрировала, что это не так. Программа легко обыгрывает не только другие продукты, но и человека. Против ИИ сыграл трёхкратный чемпион Европы Фань Хуэй. Результат пяти игр поразил: во всех из них игрок второго профессионального дана уступил компьютерной системе. Позже выбор Google был раскритикован: уровень владения го в Европе не очень высок, а ошибки представителя команды людей вызывали вопросы. Но в Google сразу заявили, что AlphaGo сыграет против легендарного корейского го-профессионала Ли Седоля — лучшего игрока в го за последнее десятилетие, второго по числу титулов. Очевидно, что его уровень игры должен быть выше.


    Сегодня в Сеуле прошла первая из пяти игр. Она привлекла внимание, что неудивительно для Кореи, где в го играют десятки миллионов. Игру посетили два члена корейского парламента и бывший глава Google Эрик Шмидт. Напротив Ли Седоля расположился оператор AlphaGo Аджа Хуань. Кстати, исследователи не сидели на месте после матча против Фань Хуэя в октябре прошлого года и улучшили AlphaGo. Последние пять месяцев ИИ учился в партиях против самого себя.


    Человек играл чёрными и ходил первым, ИИ — белыми. Разыгранное начало не отличалось особой неожиданностью, даже было немного похоже на сыгранное Фань в Британии. Седоль демонстрировал свой типичный стиль и делал агрессивные ходы. Но и AlphaGo не сдерживалась — система начала наступать примерно через 12 ходов. Как говорят комментаторы, AlphaGo играет подобно человеку: система ищет и создаёт уязвимые группы камней, чтобы сделать сильные ходы. Хотя ИИ сделал несколько ошибок, у чёрных были серьёзные причины для опасений. Игра из 186 ходов на 3,5 часа закончилась тем, что мастер девятого дана признал поражение.


    Говорить об историческом моменте всё же рано. Последняя пятая игра пройдёт 15 марта. Тогда же определится судьба призового миллиона долларов — или он уйдёт на благотворительность, или его получит игрок-человек. В следующий вторник станет ясно, покорил ли ИИ новую игру или говорить об этом пока рано. Седоль полон решимости: он считает, что открывающие ходы получше позволят достичь больших шансов победы.

    Все игры транслируются на YouTube.
    Поделиться публикацией
    Ой, у вас баннер убежал!

    Ну. И что?
    Реклама
    Комментарии 196
    • +1
      Неожиданно. В прошлых топиках программу так не оценивали. Может человек не собрался по максимуму?

      В любом случае, это выходит на уровень Дип Блю в шахматах.
      • +6
        По-моему, Ли Седоль просто приценивался к оппоненту. Смотрел реакцию на определенные моменты. к следующим играм будет уже более подготовлен. Что, впрочем, вовсе не означает, что он победит.
        • +1
          Судя по описанию алгоритма понять человеку как он работает будет очень не просто. Если в шахматах логика действий компьютера была понятна, и идеи противодействия тоже, то здесь придумать варианты действий специально против компьютера, против его слабых мест будет нелегко. Подозреваю, что множественная ко-борьба может загнать комп в тупик, но не факт.
          • –1
            Идея противодействия компьютеру в шахматах? Это какая? Сдаться сразу?
            Учитывая, что компьютеры уже весьма давно абсолютно недосягаемы по уровню игры для людей.
            • 0
              >Идея противодействия компьютеру в шахматах?
              Когда- то и шахматы считались недоступными для компьютеров, не забывайте.
              • +1
                Ну я же специально говорил в прошедшем времени. В начале находили слабые места (стратегические) и побеждали так, пока глубина расчёта и точность оценки не выросли за гранью возможностями оценки. В шахматах функции оценки позиции задавались человеком, а в го эта функция задаётся нейросетью, что не даёт увидеть к примеру в ней очевидных слабых мест.
              • 0
                Скорее комп загонит этой борьбой в тупик человека. Слишком мало вариантов для перебора.
              • +9
                А возможно что AlphaGo приценивалась к человеку? Просто человек сдался раньше… не вынес «психологического давления»…
                • 0
                  Вы полагаете, в ней есть слой, отвечающий за учет количества партий в матче?
                  • 0
                    Я думаю AlphaGo уже давно все публичные матчи этого человека переварила и усвоила.
              • 0
                Есть ли отличия в методе игры против машины или человека в го и как это провляется?
                • +3
                  Машина может лучше просчитать результат локальной схватки, в сложной позиции человек может легко ошибиться, а машина найдет единственно верный вариант.
                  С другой стороны, в масштабах доски человек может глубже планировать и точнее учитывать взаимное влияние далеко расположенных групп.

                  Грубо говоря, машина сильна тактически, а человек — стратегически.

                  Думаю, Ли Седолю стоит избегать острых моментов и сосредоточиться на качестве. Впрочем, не мне ему указывать )
                  • 0
                    Так в том-то и дело, что AlphaGo умеет планировать в масштабах доски и, в каком-то роде, стратегически мыслить.
                    • +1
                      Да все программы в каком-то роде планируют в масштабах доски, на ранней стадии игры без этого никуда, просто человек может подмечать более тонкие моменты, которые не ложатся на простое запоминание выигрышных шаблонов, а просчитать эффект возможности нет, т.к. он проявится только к середине или концу партии.
                      • 0
                        AlphaGo не просто запоминает выигрышные шаблоны, а оценивает позицию на доске в перспективе всей партии (благодаря обучению на играх профессионалов). Понятно, что эта оценка неидеальна, но человеку так же недоступна идеальная оценка. Так что в моем понимании программа играет подобно человеку: оцениваeт позиции в глобальной перспективе и оптимизирует локальные решения.
                • 0
                  Это достижение говорит об очень многом о возможностях AI.
                  • +5
                    На мой взгляд, говорить об искусственном интеллекте в контексте одной задачи, которую сильно оптимизировали для данной нейронной сети, преждевременно. Интеллект, все же — это совокупность сетей и средств их автопостроения.
                    • 0
                      Я не разбираюсь в данной области, но можно ли объеденить несколько обученных нейронных сетей в одну универсальную? Например, одна хорошо распознает изображения, а вторая, как тут, в го играет, объеденяем и получаем одну, которая может и то и другое, при этом обучаема двум задачам? Если можно, тогда медленно, но придем к достаточно универсальному ИЕ.
                      • +1
                        Если судить по их статье в nature, то alpha-go мало чем принципиально отличается от сетей, используемых для классификации картинок. Т.е. сама нейросеть ничего нового алгоритмически не содержит (я, во всяком случае ничего такого не вижу). Сначла 2д-свертки, потом чуть больше десятка полносвязных слоев, обучается стохастической градентной оптимизацией. Исходный этап обучения — с учителем, учили предсказывать ходы сильных игроков при данных позициях (30 миллионов позиций). Подкрепление при работе с такими сетями уже использовалось, когда учили сеть играть в Атари. Причем, говоря об Атари — сеть справлялась только с такими играми, где для принятия очередного решения достаточно "мгновенного снимка" игровой области (т.е. решение не зависит от предыдущих состояний игрового поля). Я не знаю правил Го, но в свете вышесказанного возникает мысль, что Го, возможно, относится к первому классу игр.
                      • +4
                        Вы говорите о сильном ИИ. В большинстве таких статей речь о слабом ИИ. До сильного ИИ нам пока как до Китая, и об этом особо никто не спорит.
                        • 0
                          То есть для жителей дальнего востока ИИ почти изобрели?)

                          • 0
                            А вы не расстоянием меряйте, а ВВП. По нему нам до Китая уже очень далеко.
                        • 0
                          Я просто оставлю это здесь:

                          https://www.reddit.com/r/Futurology/comments/49n2vt/alphago_has_beaten_world_go_champion_lee_sedol_in/d0t5vz6
                          • +18
                            Эффект искусственного интеллекта. Программа выполняет какую-то сложную задачу, к примеру, обыгрывает гроссмейстера или участников Jeopardy. Детали работы публикуются. Вестники «зимы ИИ» и скептики объявляют, что это просто вычисление, перебор вариантов, и вообще ни разу не реальный интеллект. В итоге искусственным интеллектом считается то, чего пока не было создано.
                            • 0
                              Скорее это эффект необразованных журналистов, которые называют искуственным интеллектом что ни попадя. Неплохим тестом на интеллект было бы например написание краткого пересказа книги или, ещё лучше, придумывание доказательства теоремы (обычный в этом случае аргумент, что ИИ придумает доказательство на 100500 страниц которое никто не поймёт не прокатывает, потому что это ведь ИИ и он должен понимать, что от него хотят).
                              • +3
                                Неплохим тестом на интеллект было бы например написание краткого пересказа книги или, ещё лучше, придумывание доказательства теоремы (обычный в этом случае аргумент, что ИИ придумает доказательство на 100500 страниц которое никто не поймёт не прокатывает, потому что это ведь ИИ и он должен понимать, что от него хотят).

                                Думаю, что как-только что-то такое появится вы тут же скажете, что это не тест на интеллект, и придумаете что-то другое. ИИ уже сотни раз доказывал разные теоремы, причем еще очень и очень давно. Пересказы может и не писал, но думаю, IBM Watson или что-то похожее более менее справится.
                                До того, как компьютер победил человека в шахматы, именно это считалось признаком интеллекта.
                                • 0
                                  Если появится именно такое, то мы просто не сможем найти что то в чём человеки лучше программ и в таком случае, если я скажу, что это тоже не ИИ, я должен буду признать, что я всего лишь тупая нейросеть. Ещё, кстати, хорошим тестом будет пересказ фильма. А то, что умение играть в шахматы считалось признаком интеллекта… кем считалось? Мне трудно предстваить, что в то время программисты не понимали, что шахматы решаются в лоб, перебором, и вопрос лишь в том как этот перебор оптимизировать и какие варианты эвристически отсекать.
                                  • +6
                                    А человек это не "тупая нейросеть" ?
                                    • +1
                                      Хочется верить, что нет, но есть не беспочвенное подозрение, что таки нейросеть.
                                • +2
                                  В самом по себе доказывании теорем проблем нет, см пролог и тп.
                                  Но как обычно у математиков, на практике все весьма плохо
                                  • +1
                                    Сложность в доказывании теорем в необходимости придумывать хитрые вспомогательные абстракции. Там, где доказательство можно соорудить скомбинировав известные теоремы записанные в формальном виде, принципиальных проблем скорее всего нет, а вот там где надо придумать что то с нуля, там начинается интеллект.
                                    • 0
                                      Не совсем так.
                                      Для опровержения теоремы, например, не нужно ничего придумывать. Объявляем теорему аксиомой ("предположим, что теорема верна"), берём все остальные аксиомы математики (кхе-кхе) и дальше пытаемся доказать теорему "истина = ложь" или, что почти то же самое, "А =! А" для некоторого высказывания А. Если такое доказательство построить удаётся — исходная теорема противоречит базовым аксиомам и неверна.
                                      Если же удаётся показать, что "истина = ложь" в такой дополненной аксиоматике всегда неверно, то мы доказали первоначальную теорему.
                                      Но есть ещё два исхода:

                                      1. ни доказать, ни опровергнуть ничего не удалось, и мы нашли кандидата в новую аксиому, по сути — новый раздел математики.
                                      2. (чаще всего) мы тупо устали ждать, пока "доказатель" чего-нибудь скажет (потому как размерность поиска там ой-ой и вообще никто не обещал, что алгоритм доказывания в принципе когда-нибудь остановится).
                                      • 0
                                        Доказательства А в Т и "0 = 1" в (Т + {А}) очень просто сводятся друг к другу (теорема о дедукции и reductio ad absurdum), так что ничем это сильно не поможет.
                                        Можно просто перебирать все доказательства в T, пока не найдем доказательство А или доказательство не-А. Но это долго, а для независимых от Т утверждений еще и не останавливается (а проверка независимости от, скажем, арифметики, алгоритмически неразрешима). Ну и на выходе получится что-то невнятное скорее всего.
                                        В общем это примерно как играть в шахматы полным перебором дерева:)
                                  • +5
                                    А как быть с тем фактом, что множество человеческих особей не сможет пройти предложенный Вами тест «придумывание доказательства теоремы»?
                                    • +1
                                      Большинство человеческих особей непроходимо тупы, к сожалению, и интеллект у них слабо развит. Я и сам то, несмотря на формальный айкю 140, слишком туп для придумывания доказательств. Однако это не повод приравнивать распознавание картинок или перебор ходов в шахматах к интеллекту.
                                      • +6
                                        А почему — не повод? Ведь о том и речь, что однозначных критериев — нет. Точнее, они есть, но они постоянно повышаются по мере того, как компьютеры совершенствуются. Умение играть в шахматы считали достаточным признаком. Теперь его считают «простым перебором», доступным даже обычному тупому компьютеру. Про го говорили, что оно никогда не будет доступно компьютерам, потому что там нужна «интуиция» и «стратегическое мышление». Сейчас, внезапно, это уже тоже не показатель.

                                        Сейчас вы выставляете требования, которых не может выполнить большинство «естественных интеллектов», да и вы сами тоже, как вы признались. Чем такие требования обоснованы? Почему искусственный интеллект, чтобы считаться таковым, должен превосходить интеллект естественный?

                                        Проблема в том, что мы не знаем, что такое «интеллект» и как он работает. Мы выставляем критерии, отталкиваясь от задач, которые нам кажутся сложными или невозможными для уже существующего уровня машин, а тот не стоит на месте и постоянно повышается. В этом и заключается «эффект искусственного интеллекта».
                                        • 0
                                          Кстати, а какой IQ у AlphaGo? Думается, что такие простые тесты после небольшой настройки легко решаются и куда менее мощными нейросетями.

                                          • +1
                                            Возможно, что AlphaGo заточена чисто под го и пройти тесты на IQ просто не может.

                                            • 0
                                              Это абсолютно верно. Подстройка под тест потребуется. Выше комментаторы отмечали «придумывание доказательства теоремы» и иные "сложные" задачи для ИИ. В то время, как человеческий тест, определяющий коэффициент интеллекта, для машины проще пареной репы.
                                              • 0
                                                Если я не путаю, тест IQ имеет в том числе ограничение по времени, и сам тест на поиске закономерности завязан… необъективно как то.

                                                • 0
                                                  Человеческий тест заточен только на отделение умных от глупых, и делает это хорошо (их много всяких, с картинками, цифрами, анаграммами, к общему знаменателю приводятся статистически). Тест IQ ни как не заточен ни определять компьютеры, ни подчеркивать их возможности. Игра в шахматы или go как-раз тут и были мерилом возможностей человека и компьютера (нейросетей), очень интересная тема. В двоичном сложении компьютер сильнее человека в миллионы раз, в понимании абстрактного (типа квантовой механики), пока существенно сильнее человек.
                                                • 0
                                                  Она решит его методом перебора :)
                                                • 0
                                                  Это аналог теста IQ высочайшего из возможных для генетически не модифицированного человека, IQ под 200. Причем человек с детства тренирует свою нейросеть для Go, а для компьютера это типичная нейросеть, через несколько секунд может перестроиться на узнавание котиков, просто сменить ПО в памяти…
                                                  Тесты IQ, если не требуют понимания абстракции высшей, действительно легко проходятся алгоритмами (там методом переобора можно решить большинство задач, даже без нейросетей).
                                                • 0
                                                  Вы не занимаетесь этим, потому что, вероятно, не имеете достаточной мотивации. Никто доказательства с потолка не берет, они рождаются после изучения и анализа огромного багажа знаний. Как известно, терпение и труд все перетрут. А высокий IQ поможет лишь быстрее продвинуться и заглянуть глубже, да и то не факт.
                                                • +2
                                              • +1
                                                Это может быть эффект сильного ИИ?
                                                Человек тоже может решать многие задачи перебором вариантов. А когда людей 8 миллиардов, это способствует тому, что многие задачи решены не анализом, а перебором вариантов, далее опыт просто бездумно скопирован остальными :) Просто пример того, что человек точно так же решает часть задач (но не все) перебором вариантов.
                                              • +2
                                                Почему все упоминают нейросеть, но не упоминают про перебор деревьев на основе метода Монте-Карло? Это тоже очень важная вещь в ИИ для го.
                                                • +2
                                                  То же самое можно сказать и про биологические нейросети в нашем мозге. Мозг сильно оптимизирован для узко специализированных задач: выживание. Выживание при минимальном потреблении энергии, около 10 Вт (из которых большая части идет на второстепенные функции типа координации, пищеварения, поддержка работы сердца, обработка каналов звука, изображения и много чего еще, на чистый «разум», абстрактное мышление остается не так много), все лишние функции жестко режутся с целью энергосбережения.
                                                  • +1
                                                    Дело в том, что даже если заставить alpha-go выживать на 10 ваттах, то доказывать математические теоремы она не сможет, потому как заточена под одну простую задачу.
                                                    • +1
                                                      Программа, код заточен под одну задачу. Железо универсальное, сейчас анализирует go, через секунду может 3D сцены рендерить.
                                                      Мозг как-раз затачивается аппаратно, думая с детства над игрой go, мозг модифицируется физически, одни области активируются, другие деградируют (часть отвечающая за координацию, различение звуков по тону и положению в пространстве, наблюдательность, зоркость и много чего еще). Эти данные зафиксированы на томографе даже в ходе одного сеанса игры, одна часть мозга интенсивнее снабжается кровью, другие переходят в спящий режим (экономя ресурсы организма). Кроме того понятно, что нейроны укрепляют нужные связи между собой, и полностью и необратимо уничтожают лишние.
                                                      Годы тренировок необратимо формируют мозг аппаратно, появляется гений go, но рассеянный в быту и неловкий человек с замедленной реакцией.
                                                      Экономичность мозга связана в том числе с его аппаратной подстройкой, физические трехмерные связи между нейронами. По аналогии с расчетами биткоинов, сначала считали на универсальных прожорливых процессорах, потом на более специализированных видеокартах, потом на FPGA, потом только узко специализированные ASIC.
                                                      Мозг более похож на ASIC (кроме детского мозга конечно), человек что 30 лет водил фуру, не сможет уже ни играть в go на высшем уровне, ни кодировать ядро Линукса на си, формально сможет конечно, но на примитивном уровне, не представляющем практического интереса.
                                                • +2
                                                  пока это достижение говорит о том что нейросети отлично научились работать с паттернами, как по мне. собственно для этого они и разрабатывались изначально.
                                                  • –1
                                                    пока это достижение говорит о том что люди отлично научились работать с паттернами, как по мне. собственно для этого они и разрабатывались изначально.

                                                    исправлено
                                                    • 0
                                                      А что умеет человек кроме этого? Человек разве не нейросеть?
                                                      • 0
                                                        Вопрос наверно лучше ставить так: что такого умеет человек (в плане мышления), чего нельзя сделать с помощью нейросети?
                                                        • 0
                                                          Теоретически с помощью нейросети можно сделать что угодно (RNN полны по тьюрингу). Практически они даже считать учатся с большим трудом.
                                                          • 0
                                                            Практически и человеку считать (в уме) дается с заметным трудом и этому приходится довольно долго учиться, но и после обучениям в этом плане очень и очень слабы.
                                                            Тогда как такие вроде бы гораздо более сложные и ресурсоемкие задачи как распознавание образов, распознавание речи, синтез речи и многие другие даются раньше и легче чем примитивные математические операции.
                                                  • 0
                                                    Возможно, человек просто недоценил машину. В следующей игре он наверняка будет играть аккуратнее.
                                                    • 0
                                                      Такие аргументы прокатывают, если за матч не дают $1 миллион.
                                                      • 0
                                                        Призы в других соревнованиях по го нередко достигают шестизначных сумм. Думаю престиж и репутация для него гораздо важнее призового фонда.
                                                        • +1
                                                          Ли Седол зарабатывает, кажется, около $0.5 млн в год, так что приз более чем ощутимый. С репутацией проблем также нет: если выиграет, то покажет всему миру, что он реально крут и программам до него как до луны, а если проиграет, то его крутизна ощутимо просядет.
                                                          • 0
                                                            Ощутимый, но не уровня "я должен играть как можно сильнее, хоть и уверен, что легко выиграю".
                                                            • 0
                                                              Вот список важных турниров: en.wikipedia.org/wiki/List_of_professional_Go_tournaments Типичный приз там это $300 тыщ (пол миллиона в лучшем случае). Тут Гугл предлагает миллион. В доволнение к этому, матч с альфа го войдёт в историю, тогда как про непонятно какой по счёту турнир Инга (вы вообще слышали о таком?) будут помнить только знатоки го. Вообщем, мотивации хоть отбавляй.
                                                              • 0
                                                                Сейчас, когда Ли показал более сильную (хоть и недостаточно сильную) игру во второй партии и сам признался что недооценил машину, этот спор выглядит бессмысленным.
                                                    • 0
                                                      Думаю это не так уж и плохо. Когда-то человек заменил свою силу мышц на механизмы которые теперь превосходят нас во много раз. Также и с мозгом. Мы придумали калькуляторы и компьютеры, которые словно лопата и топор, а вот ИИ я бы сравнил с огромным пресс станком или ещё чем то более выдающимся.
                                                      • 0
                                                        Протез для мозга?
                                                        • +9
                                                          Многим он бы не помешал.
                                                          • +2
                                                            Не отказался бы от сопроцессора для вычислительных задач. Сложно вертеть в воображении 3D граф глубиной более 2 ветвей.
                                                            • +1
                                                              Почти всем. Хотя бы мгновенный доступ к собственной памяти без забывания — уже было бы крайне полезно. А если еще добавить архив и википедию...
                                                              • –1
                                                                Вообще-то сильный ИИ сделает нас всех безработными. Тут была фантастическая история, кажется вполне правдоподобной
                                                                https://habrahabr.ru/post/202460/
                                                                Мир станет лучше, но люди окажутся вне экономики, в лучшем случае переходя на натуральное хозяйство...
                                                                • 0
                                                                  Когда то люди жили охотой и земледелием и тратили на это 200% своего свободного времени (т.е. от 4 утра до ночи). Сейчас это всё автоматизировано, но работы как то меньше не стало.
                                                                  • 0
                                                                    image
                                                                    Или вы думаете, что хотя бы половина человечества работает с 4 утра до ночи?
                                                                    • 0
                                                                      не путайте охоту и собирательство с земледелием и скотоводством. В первом случае свободного времени у людей было много, и трудились они по несколько часов в день.
                                                            • +2
                                                              Очень мощная новость, особенно на фоне скепсиса от предыдушей победы AlphaGo. На стороне машины психология, вернее её полное отсутствие. Если следующая игра будет снова агрессивной, это может выбить из колеи человека, так что ожидаем интересную битву.

                                                              Интересно, какие из наработок Google в этой сфере (построение машины по игре в Go) могут пригодиться в других сферах?
                                                              • 0
                                                                На стороне человека — высокая гибкость интеллекта и возможность придумывать новые обманные ходы, которые нейронная сетка не знает
                                                                • 0
                                                                  Так ведь AlphaGo может тоже придумывать новые ходы. Собственно сегодняшая победа является результатом того, что AlphaGo набрался опыта игры в Go.
                                                                  • +1
                                                                    Проблема человека в том, что он понятия не имеет, какие ходы известны нейросетке, а на каких она сваливается.
                                                                    С другой стороны, готовя нейросеть к битве с конкретным игроком, ей наверняка "скормили" все партии с его участием, в итоге она целиком и полностью знает как сильные, так и слабые стороны противника.
                                                                    • 0
                                                                      Интересно было бы посмотреть такое: машина играет 10 партий с 10-ю чемпионами, но при этом не знает, с кем из них играет в данный момент.
                                                                    • +1
                                                                      Есть подозрение, что человеческий "сопроцессор го" это такой FPGA из нейронов заточенный под го точно так же как в alpha-go: запоминанием типичных хороших ходов (все это джозеки, разные трюки и т.п.). Плюс к этому человек применяет тот самый MCTS на 3-5 ходов вперед, а вот alpha-go наверно делает MCTS намного лучше (как, впрочем, и помнит десятки тысяч партий в отличие от человека). Поэтому, имхо, у Ли нет шансов — AG умеет всё тоже, что и он, но намного лучше.
                                                                      • 0
                                                                        У человека качественные отсечения (никогда не рассматривает очевидно плохие ходы) и лучше стратегическое видение. Не все потеряно. Как-никак AG делал ошибки, которые заметили люди (комментаторы)
                                                                        • 0
                                                                          Как-никак AG делал ошибки, которые заметили люди (комментаторы)
                                                                          Ошибки ли? Кажется, эти люди-комментаторы играют в Го хуже оппонента машины, а последнему эти «ошибки» как-то не помогли выиграть.
                                                                          • 0
                                                                            Во первых, играть лучше не значит находить лучший ход в любой позиции. Во вторых, комментаторам все таки проще, чем собственно игроку: у них ни ограничений по времени, ни психологического напряжения, да и с другом посоветоваться можно.

                                                                            Комментировали же как-то матч на чемпиона мира по шахматам в докомпьютерную эпоху
                                                                            • 0
                                                                              Как это у комментаторов нет ограничений по времени? Я бы, например, не стал ждать комментариев по текущей доске сутки.

                                                                              "Играть лучше" не значит "находить лучший ход", да, но значит "не допускать ошибок". Не знаю ничего про Го, сужу по шахматам: один глупый ход способен кардинально изменить положение на доске, приведя к изменению баланса сил.

                                                                              Я бы из того, что комментатор (путь и профессионал) в прямом эфире заметил "ошибку" не делал поспешных выводов о том, что это действительно была ошибка.
                                                                              • 0
                                                                                По шахматам, в последнем матче на чемпиона мира, зевок Карлсена и без компьютера заметили многие гораздо более слабые шахматисты. А вот два лучших шахматиста в мире не увидели.

                                                                                Под нет ограничений по времени я подразумевал, что комментатором не нужно быстро принимать решение и возможно, выбирать варианты которые можно быстрее просчитать. Опять таки, в шахматах в цейнтноте предпочтительнее все разменять, чем лезть в счетную позицию. А с доской под рукой в комментаторской будке можно и посчитать.
                                                                                • 0
                                                                                  О каком именно зевке речь, можно ссылку?
                                                                                  Я помню зевок Иванчука против Ананда (не увидел мат в 1 ход и Ананд свёл в ничью) и драма Каспаров против того же Ананда в финале чемпионата мира по блицу.
                                                                  • +1
                                                                    >Интересно, какие из наработок Google в этой сфере (построение машины по игре в Go) могут пригодиться в других сферах?

                                                                    В Over 9000. Штука в том, что технология на которой базируется AlphaGo довольно универсальна. Это как изобретение иммунотерапии для лечения одного вида рака, которая может быть потом применена и для лечения других видов рака тоже.
                                                                  • +1
                                                                    Печально не то, что машина выигрывает, а то что при этом она бессмертна и достаточно быстро клонируема.
                                                                    • +1
                                                                      Не понимаю пессимизма. Решать хорошо одну или несколько задач это одно, самосознание нечто абсолютно другое. Если каждому человеку будет доступен свой некий ассистент который будет решать задачи, которые ему ставит человек использую накопленные человечеством знания (и будет это делать во много раз эффективнее) так это хорошо и даже закономерно. Сейчас уже такой обьем знаний накопили люди, что одному человеку сложно быть экспертом в нескольких областях (и поддерживать этот статус) даже в пределах одной дисциплины, что говорить нескольких. И для того что бы сделать открытие требуются все более крупные команды ученых, а чем они крупнее (ИМХО) тем труднее коммуникация и снижается общая эффективность.
                                                                      • +3
                                                                        «Не понимаю пессимизма. Решать хорошо одну или несколько задач это одно, самосознание нечто абсолютно другое»

                                                                        Справедливости ради, самоосознание не является обязательным атрибутом что бы натворить гадостей. Грубо говоря система которая будет хорошо решать всего две задачи — «самовоспроизводиться» и «убивать человеков», прекрасно справится с этим и без самоосознания, даже лучше, т.к. никаких присущих человеческому сознанию эмоциональных переживаний.
                                                                        Посмотрите на компьютерные вирусы, они весьма тупы с т.з. «разумности», просто набор бит, что не мешает им наносить колоссальный экономический вред. И если есть люди которые ставят такие задачи перед данным видом ПО, то найдутся и люди которые захотят ставить такие задачи перед другими, более так сказать материальными системами (при появлении их в относительной доступности). И дальше остается только фактор скорости создания средств противодействия, с теми же вирусами это не всегда получается быстро и хорошо.
                                                                        В общем мысль в том, что что бы «уничтожить человечество» не нужен самоосознавший себя ИИ, достаточно тупого набора инструкций, которые человек с определенного момента не сможет контролировать (или эффективно им противодействовать).
                                                                        • 0
                                                                          >. Грубо говоря система которая будет хорошо решать всего две задачи — «самовоспроизводиться» и «убивать человеков», прекрасно справится с этим и без самоосознания

                                                                          Только вот кому-нибудь 100% в голову придет создать систему у которой всего одна задача (всё остальное, включая самовоспроизводство, лишь средство), а именно уничтожение этого «Скайнета». =)
                                                                          • 0
                                                                            Сразу вспоминается рассказ «Страж-птица», где для борьбы с сошедшими с ума полицейскими роботами вывели специальных роботов-убийц, которые потом слегка поехали и решили что убивать можно еще и людей.
                                                                            • 0
                                                                              Об этом вторая часть моего комментария:
                                                                              " остается только фактор скорости создания средств противодействия, с теми же вирусами это не всегда получается быстро и хорошо"
                                                                              " достаточно тупого набора инструкций, которые человек с определенного момента не сможет контролировать (или эффективно им противодействовать)"

                                                                              Понятно, что «Ален ноби, ностра алис! Что означает — ежели один человек построил, другой завсегда разобрать может» (с), но как показывает практика с теми же вирусами, это может занять весьма длительное время)
                                                                              • 0
                                                                                И это тоже не проблема, если проявить предусмотрительность. Можно создать систему специально заточенную на то, чтобы в кратчайшие сроки и максимально качественно создавать эти самые «средства противодействия». Примерно по такому принципу работает иммунная система у человека, кстати говоря.
                                                                                • +1
                                                                                  Как и любая система, она уязвима для специфических агентов. Так иммунная система бессильна перед ВИЧ, так как вирус функционирует в её собственных клетках.

                                                                                  • 0
                                                                                    Однако человеки все равно умирают, как уже заметил DrSavinkov от ВИЧ, а еще от рака, от Альцгеймера и еще множества других причин которые нашей иммунной системе не под силу. Вирусы (и биологические и компьютерные) успевают значительно распространиться и нанести значительный вред прежде чем их проанализируют и создадут антивирус, если вообще создадут. При строительстве АЭС стремятся предусмотреть все возможные негативные варианты, однако в случае Фукусимы это не помогло, так же как и не самые оптимальные средства противодействия в этом случае.
                                                                                    В общем если кто-то поставит цель создать автономные механизмы уничтожения, то прежде чем кто-то другой придумает средство борьбы с ними, может пройти слишком много времени, в конце концов можно и не успеть. Если смотреть глобально, мы уже 70 лет располагаем средствами очень эффективного уничтожения, и до сих пор не имеем никаких (даже теоретических) средств противодействия им.

                                                                                    Это все философствование на грани с луддизмом, но суть в том, что проявлять разумную осторожность по отношению к создаваемым «машинам» стоит не дожидаясь их полного самоосознания, это может и не потребоваться.
                                                                              • 0
                                                                                Это вопрос робототехники и инженерии, а не ИИ. Поясню свою мысль:

                                                                                1. Если у ИИ нет самосознание и его "исходный код" не полиморфный то он всегда строго будет решать ту задачу которую ему поставили.
                                                                                2. Если будет робот и целый автоматизированный завод по их производству, и по какой то причине у него будет задача убить всех человеков, то даже с текущим уровнем развития ИИ хлопот будет много.
                                                                                3. Предполагаемый мной ИИ это вопросно-ответная система, некая автоматизированная система по обработке огромного количества информации из несвязных областей для решения конкретной задачи. Это некий "мозг", который является экспертом во множестве областей. Если перед такой системой изначально не ставить задачи регулирования чего либо, строительства, управления ВС, то без самосознания выйти за рамки своих задач такая система вряд ли сможет.
                                                                                • 0
                                                                                  Я про ИИ и не говорю, мое мнение как раз в том, что «даже с текущим уровнем развития ИИ хлопот будет много», т.е. нам уже давно пора с повышенной ответственностью относиться к самовоспроизводящимся и самообучающимся технологиям, а не исходить из мнения что «это все не полноценный ИИ». Ибо всегда могут найтись желающие «поставить задачи», если система потенциально готова их выполнить.
                                                                                  Ну и второй момент, создавая универсальные экспертные системы, мы рискуем как бы «расслабить булки». Привыкая к удобству автоматизированной обработки огромного количества данных, легко можно перестать эти данные генерировать (на что пока так или иначе способен только человек), в итоге мы просто остановимся в развитии.
                                                                                  • 0
                                                                                    Как вы правильно заметили, такая система не сможет генерировать новые знания и фундаментальные исследование останутся и будут необходимы. Но, как мне кажется, у нас сейчас есть ощутимая проблема применимости того что мы уже знаем (и его развитие). Наибольший эффект будет именно в прикладных областях. Никто же не перестал пользоваться цифрами и числами после появления калькулятора?
                                                                              • 0
                                                                                А что если нейросети сначала дать задачу создать и спроектировать механическую машину способную собрать саму себя и способную при этом самостоятельно найти для себя энергию и материалы и дать достаточно изначальных ресурсов для экспериментов, а так же загрузить успешный опыт людей по созданию машин для добычи ископаемых и переплавки металлов и пластика. Когда будет создана машина способная добыть себе ресурсов и создать свою копию, скорректировать программу таким образом, что бы приоритет отдавался на, как можно более быстрое создание копии и формирование окружающей среды исключительно под свои потребности.
                                                                                • 0
                                                                                  Тут дело даже не в экспертном анализе накопленных знаний, а в умении машины самообучаться таким образом, который недоступен человеку (как то, тренировка нейросети на огромных массивах данных и огромным количеством партий, сыгранных самим с собой). Т.е. подобные машины являются не только "количественным" дополнением к нашему мышлению, но и качественным тоже. Мы же пытаемся догонять этот уровень где-то на грани интуиции, зажимаемой в рамки опыта.

                                                                                  Но беда в том, что где-то учат машину играть в шахматы с гроссмейстерами, где-то учат играть в го, кто-то даже опустился пониже и учит Ватсона готовить идеальное пиво. Но под рукой у каждого до сих только мощности наращиваются (ядер много, памяти много, скорости много), а толку от всего этого? Эпизодические сторонние облачные сервисы по типу "Сравни свое фото со звездами" и персональные распознавальщики речевых запросов в гугль. Где реальная помощь нейронных алгоритмов в повседневной работе с портативными и не портативными устройствами?

                                                                                • +2
                                                                                  Завидно?
                                                                                  • 0
                                                                                    Почему бессмертна? Уверен она проживет не больше 20 лет что по человеческим мерка только только вышел из детского возраста.
                                                                                    • 0
                                                                                      Если станет не актуальной, то да. А так вообще она может сколько угодно времени жить, ее же можно просто клонировать.
                                                                                      • 0
                                                                                        Ну и подходим к философскому вопросу — А является ли клон вами?
                                                                                        А если вы ещё живы? Если машина осознает себя и сделает свой клон то будет ли тот клон ей же или уже другой машиной?
                                                                                        И войны тогда машинам придется вести с другими машинами ведь у них больше сфера пересечения интересов и им придется решать кому из них достанутся ресурсы.
                                                                                        И не получится ли в результате Скайнет пытающийся завоевать, с помощью людей, Китай под управлением Тьянхе, в целях отвоевать запасы редкоземельных металлов?
                                                                                        • 0
                                                                                          Если уничтожить оригинал, а оставить копию, то разницы не будет (когда человек засыпает, у него тоже отключается сознание). В первую же секунду копия уже перестанет являться мной, но это и не важно. Важно то, что нейросеть представлена в цифровом виде и ее легко копировать на другие носители. Даже если ее не копировать, ОС и сама может перемещать данные на одном диске как ей заблагорассудится. С человеческим мозгом такое делать пока не научились.
                                                                                          • 0
                                                                                            > когда человек засыпает, у него тоже отключается сознание

                                                                                            Это у вас отключается. А я вижу сны, например.
                                                                                            • +1
                                                                                              Сны вы видите редко, по сравнению со всем временем сна.
                                                                                  • +2
                                                                                    Печально не то, что машина выигрывает, а то что при этом она бессмертна и достаточно быстро клонируема.

                                                                                    И что же во всём этом печального?
                                                                                    • 0
                                                                                      Так любая игра, теряет смысл. Даже спортивный.
                                                                                      • +4
                                                                                        Ни один бегун никогда не обгонит гоночный болид, в плане скорости машина вне конкуренции. Значит ли это, что состязания в беге уже не имеют смысла?
                                                                                        Просто произошло разделение: отдельно состязаются бегуны, отдельно пилоты-гонщики.
                                                                                        И тут будет так же: люди отдельно, а машины, каждая из которых поддерживается сильной командой инженеров и программистов, состязаются в совершенно отдельном виде спорта.
                                                                                        • –3
                                                                                          «И тут будет так же» эльфы пьющие нектар отдельно, дети добывающие колтан на рудниках отдельно.

                                                                                          Все по честному.
                                                                                          • 0
                                                                                            Непонятны ваши мрачные аналогии. Вас угнетает осознание, что машина в чём-то может быть лучше человека? Ну так уже проходили, когда машины были хуже или их вовсе не было. Знаете, как-то не понравилось.
                                                                                            Относительно спорта — он, как выше писали, всё равно будет. А если не будет — значит людям будет интереснее смотреть на что-то другое.
                                                                                            • +3
                                                                                              Да простейшая аналогия с шахматами — от того, что компьютер может победить любого человека, турниры по шахматам не потеряли смысл.
                                                                                              • 0
                                                                                                Пока машина не умеет думать и осознавать, мрачного уж точно ничего не будет. Хотя вот, как уже замечали неоднократно, став сильно распространенным, поисковый гигант может влегкую влиять на мнение масс с помощью машины и поди это заметь. Но это всего-лишь машина-инструмент. А мрачное станет возможным с машинами-конкурентами.

                                                                                            • +1
                                                                                              Именно!
                                                                                              • +1
                                                                                                Лучше сравнить с двумя видами гонок: например картинги и формула-1. Очевидно, что разница в результатах внешняя, не зависимая от игрока. Поэтому оба вида имеют смысл независимо от друг друга.
                                                                                                В шахматах ситуация всегда равная, поэтому когда Каспаров проиграл, как спорт шахматы исчезли из общего внимания. Достаточно сравнить 90-е, не говоря уж о 80-х, с '00… Смысл, что ты чемпион, если ты… не чемпион? Никому не интересно.

                                                                                                Один проф. игрок рассказывал, что обрадовался бы, если бы компьютеры обыграли людей и стали играть сильнее. Говорит, можно будет у них учиться и развиваться вместе. Это так в духе го… но посмотрим. Думаю, их ждет нелегкая проверка)
                                                                                                • 0
                                                                                                  Стагнация в шахматах вызвана не тем, что живые шахматисты проигрывают машинам, а скорее политическими причинами.
                                                                                                  Во-первых, с развалом СССР умерла советская шахматная школа (а она была сильнейшей в мире, с 1950 по 1990 годы советские шахматисты победили в 18 из 21 чемпионатов).
                                                                                                  Во-вторых, скотина Каспаров из-за непомерных амбиций и любви к баблу в 1993 г. развалил ФИДЕ, нанеся шахматному движению такой удар, каких оно не переживало с 1970-х годов. Окончательно восстановиться ФИДЕ удалось только в 2006-м.
                                                                                                  Сейчас интерес к шахматам постепенно восстанавливается, но слишком медленно — сказывается общая деградация т.н. "профессионального спорта", который превращается в средство для заколачивания бабла, а потому начинает напоминать скорее шоу-бизнес, чем честную борьбу.
                                                                                                  • +1
                                                                                                    Профессиональный спорт превратился в средство для заколачивания бабла одновременно со своим зарождением — потому как именно в этом суть определения «профессиональный».
                                                                                                • +5
                                                                                                  Значит ли это, что состязания в беге уже не имеют смысла?


                                                                                                  Что значит «уже»? Состязания в беге не имеют смысла вне зависимости от существования автомобилей.
                                                                                                  • +1
                                                                                                    Можно предположить, что в те времена, когда новости доносили пешие гонцы (вспомним первого марафонского бегуна) было важно, чтобы твой посыльный бегал быстрее других.
                                                                                            • 0
                                                                                              Это конечно неожиданно.
                                                                                              • 0
                                                                                                Долго искал, какую же фору дал Ли для AlphaGo (в го при игре противников разных уровней принято давать фору) — но в этой игре её не было. Поэтому для Ли всё очень серьёзно, те, кто пишет о том, что Ли может подготовиться к следующей игре — не забывайте, что AlphaGo может не только разобрать эту партию, но и все партии, сыгранные Ли.
                                                                                                • 0
                                                                                                  Каспаров в 1996 тоже первую игру проиграл.
                                                                                                  Не забывайте, что AlphaGo это серьезный скачек в силе игры, и Ли абсолютно не знал, чего ожидать. Наверняка он скорректирует свою игру по результатам партии.
                                                                                                  • 0
                                                                                                    А мне всё-таки кажется, что он знал, чего ожидать — трудной игры с очень сильным противником. Он, конечно, может скорректировать игру, но AlphaGo проведёт любую корректировку гораздо быстрее, а потом ещё сыграет несколько десятков тысяч партий, чтобы быть уверенной в правильности корректировки.
                                                                                                    • 0
                                                                                                      А играл ли АльфаГо параллельно сам с собой несколько тысяч раз за 3,5 часа игры с Ли?
                                                                                                      • 0
                                                                                                        Теоретически — мог бы, при достаточных мощностях. Но судя по тому, что ниже пишут о его проигрыше по времени, мощности ему пока не хватает.
                                                                                                      • +1
                                                                                                        Насколько я понимаю, нетривиально скорректироваться по нескольким партиям alphago не может.
                                                                                                        • +1
                                                                                                          Перед матчем он говорил, что рассчитывает выиграть 5-0. То есть противника недооценивал в любом случае.

                                                                                                          Не знаю как в го, но в шахматах против заведомо более слабого противника играют агрессивнее, что объективно ослабляет игру, но позволяет легче добиться победы над оппонентом.

                                                                                                          AlphaGo играет далеко не идеально, и "провести любую корректировку" не сможет. Если Ли сможет найти слабое место машины, то сможет повернуть матч в свою пользу.
                                                                                                    • 0
                                                                                                      "ИИ учился в партиях против самого себя" Крутая идея.
                                                                                                      И с болшими перспективами, также можно и например беспилотные машины обучать, смоделировать город и они там будут ездить и вырабатывать наилучший алгоритм.
                                                                                                    • +1
                                                                                                      Если кто-нибудь найдет ссылку на кифу, поделитесь, пожалуйста.
                                                                                                    • 0
                                                                                                      ИИ переводил
                                                                                                      Добивается она этого с помощью комбинации метода Монте-Карло и нейросетей политики и ценности.

                                                                                                      • +1
                                                                                                        Как бы вы улучшили это предложение?
                                                                                                        • 0
                                                                                                          А как выглядит оригинал? Или я чего-то непонимаю. Есть нейросети политики и ценности? Сколько живу, впервые слышу. Или имелось в виду, что после нейросетей должна стоять запятая и тогда получается, что "добивается с помощью...., политики и ценности." Но смысл все равно не ясен. Поясните тогда вы, что закладывали в предложение. Может, про уникальные нейросети что-то поведаете.

                                                                                                          • 0
                                                                                                            Да, это нейросети политики и ценности. Это предложение не является прямым переводом чего-либо. Оно напрямую взято из моего прошлого поста. Он же является в том числе результатом пересказа научной работы по AlphaGo. В оригинале сети называются value networks и policy networks.
                                                                                                            • 0
                                                                                                              Аа, ну тогда пардон. Не слышал про такой вид НС. Надо почитать про них. А это разработка Гугла?
                                                                                                              • +1
                                                                                                                Насколько я понял, это конкретные для этой разработки сети. AlphaGo разрабатывала компания DeepMind, которая была приобретена Google в 2014 году. Получается, что да, разработка Google.