اختراق الذكاء الاصطناعي من Google: ماذا يعني وكيف يؤثر عليك

الإعلانات

في 27 يناير ، أعلنت جوجل أن AlphaGo ، وهو الذكاء الاصطناعي ما ليس الذكاء الاصطناعيهل الروبوتات الذكية والعاطفة ستسيطر على العالم؟ ليس اليوم - وربما ليس على الإطلاق. اقرأ أكثر التي طورتها شركتها الفرعية DeepMind ، فازت على بطل Go Go Fan Fan Hui في مباراة من خمس مباريات.

ربما سمعت بهذه الأخبار لأنها تتصدر عناوين الصحف حول العالم ، ولكن لماذا يهتم الناس كثيرًا بها؟ ماذا يعني كل ذلك؟ إذا لم تكن على دراية بلعبة Go أو أهميتها للذكاء الاصطناعي ، فقد تشعر بالضياع قليلاً.

لا تقلق ، لقد قمنا بتغطيتها. إليك كل ما تحتاج إلى معرفته عن الاختراق وكيفية تأثيره على الأشخاص العاديين مثلي ومثلك.

لعبة الذهاب: بسيطة ولكنها معقدة

Go هي لعبة إستراتيجية صينية قديمة حيث يتقاتل لاعبين للاستيلاء على الأراضي. بدوره ، يضع كل لاعب - أبيض ، والآخر أسود - الحجارة على تقاطعات شبكة 19 × 19. عندما تكون مجموعة من الأحجار محاطة بالكامل بأحجار اللاعب الآخر ، يتم "التقاطها" وإزالتها من اللوحة.

في نهاية اللعبة ، "كل" بقعة فارغة "مملوكة" للاعب المحيط بها. تعتمد درجات كل لاعب على مقدار المساحة التي يمتلكها (أي مقدار المساحة الفارغة التي أحاط بها) بالإضافة إلى عدد قطع الخصم التي تم التقاطها أثناء اللعب.

في حين أن معظم الناس يعتقدون على الأرجح أن الشطرنج هو ملك الألعاب الإستراتيجية ، فإن Go في الواقع أكثر تعقيدًا. وفقًا لويكيبيديا ، هناك 10⁷⁶¹ ألعاب Go الممكنة مقارنة بـ 10¹²⁰ قدرت الألعاب المحتملة للشطرنج.

هذا التعقيد ، إلى جانب بعض القواعد الباطنية والتركيز على اللعب عن طريق الغريزة ، يجعل Go لعبة صعبة للغاية بالنسبة لأجهزة الكمبيوتر للتعلم واللعب على مستوى عال.

العالم المذهل للذكاء الاصطناعي للعب اللعبة

في المخطط الكبير للأشياء ، لا يبدو تصميم الذكاء الاصطناعي الذي يلعب لعبة أمرًا جديرًا بالاهتمام السعي ، خاصة عندما تعمل شركة Watson AI من IBM بالفعل للمساعدة في تحسين الرعاية الصحية ، وهي منطقة تحتاج إلى كل المساعدة التي يمكنها احصل على. فلماذا قضت Google الكثير من الساعات والدولارات لإنشاء الذكاء الاصطناعي أثناء اللعب؟

على أحد المستويات ، يساعد الباحثين في الذكاء الاصطناعي على اكتشاف أفضل طريقة لتعليم أجهزة الكمبيوتر على القيام بالأشياء. إذا تمكنت من تعليم الكمبيوتر لحل كيفية العثور على أفضل التحركات في لعبة لعبة الداما أو Tic-Tac-Toe ، يمكنك الحصول على نظرة ثاقبة لتعليم كمبيوتر مختلف كيفية يوصي بالأفلام على Netflix 4 خوارزميات التعلم الآلي التي تشكل حياتكقد لا تدرك ذلك ولكن التعلم الآلي موجود بالفعل في كل مكان من حولك ، ويمكن أن يمارس درجة مدهشة من التأثير على حياتك. لا تصدقني؟ قد تفاجأ. اقرأ أكثر أو ترجمة الكلام على الفور أو التنبؤ بالزلازل.

ستستفيد العديد من الاستخدامات للذكاء الاصطناعي التي رأيناها حتى الآن من تحسين قدرات حل المشكلات واستخراج الأنماط ، والتي تصادف أنها مهمة أيضًا للذكاء الاصطناعي الفعال في لعب الألعاب.

عملت Deep Blue ، بطل الشطرنج AI ، باستخدام كمية هائلة من القوة الحسابية وتقنيات القوة الغاشمة لتقييم جميع التحركات التالية الممكنة - ما يصل إلى 200.000.000 وظيفة في الثانية. وبينما كانت هذه الإستراتيجية فعالة بما يكفي للتغلب على بطل العالم السابق للشطرنج ، إلا أنها ليست طريقة "شبيهة بالإنسان" بشكل خاص للعب الشطرنج. كما يتطلب من المبرمجين "شرح" قواعد اللعبة لمنظمة العفو الدولية.

في الآونة الأخيرة ، تم تطوير عملية تسمى تعلم عميق، والتي مهدت أساسا الطريق لأجهزة الكمبيوتر لتعليم أنفسهم ، وهذا غير تماما سباق للذكاء الاصطناعي Microsoft vs Google - من يقود سباق الذكاء الاصطناعي؟يحرز باحثو الذكاء الاصطناعي تقدمًا ملموسًا ، وبدأ الناس يتحدثون بجدية عن الذكاء الاصطناعي مرة أخرى. العملاقان اللذان يقودان سباق الذكاء الاصطناعي هما Google و Microsoft. اقرأ أكثر .

من خلال التعلم العميق ، يمكن للكمبيوتر استخلاص أنماط مفيدة من البيانات - بدلاً من إخبار المبرمجين بالأشكال التي يجب أن يبحث عنها - واستخدام هذه الأنماط لتحسين قراراته. إذا نجح التعلم العميق ، يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف أنماط أكثر فعالية مما يمكن التعرف عليه كبشر.

تم عرض هذا النوع من التعلم في العام الماضي ، عندما كشفت شركة أبحاث الذكاء الاصطناعي المملوكة لشركة Google DeepMind عن ذكاء اصطناعي علّم نفسه للعب 49 لعبة مختلفة ألعاب أتاري Atari Arcade - تشغيل ألعاب فيديو Retro في HTML5 [MUO Gaming]أي شخص يلعب ألعاب الفيديو اليوم يدين بامتنان كبير لأتاري وللمؤسسين والمهندسين الذين عملوا في الشركة خلال سنوات تكوينها. كان أتاري مسؤولاً عن العديد من ... اقرأ أكثر بعد إعطاؤها المدخلات الخام فقط. (يمكنك أن ترى تعلم كيفية لعب Breakout أعلاه.)

العملية هي نفسها مثل تعلم لعبة فيديو بدون شرح أو شرح. أنت تشاهد لفترة من الوقت ، ثم حاول الضغط على الأزرار العشوائية ، ثم ابدأ في اكتشاف الأشياء ، ووضع الاستراتيجيات ، ثم المضي في التفوق.

وتفوق ذلك. قام DeepMind AI بتدمير خصوم بشريين على المستوى الاحترافي في بعض هذه الألعاب ، مثل Video Pinball. كان الوضع أسوأ بكثير في الألعاب الأخرى ، بما في ذلك السيدة باك مان ، ولكن كان لها سجل مثير للإعجاب بشكل عام.

AlphaGo: المستوى التالي للذكاء الاصطناعي

استخدم AlphaGo ، الكمبيوتر الذي هزم Fan Hui في Go ، استراتيجية التعلم العميق هذه لعدم هزيمتها في خمس مباريات.

بدلاً من استخدام حساب القوة الغاشمة مثل Deep Blue ، حدد AlphaGo خطوته التالية باستخدام ما تعلمته في التدريب يحد من نطاق التحركات التي يحتمل أن تكون فعالة ، ثم تشغيل المحاكاة لمعرفة التحركات التي من المرجح أن تؤدي إلى إيجابية النتائج.

مختلفين الشبكات العصبية أحدث تكنولوجيا الكمبيوتر التي يجب أن تراها لتصدقتحقق من بعض أحدث تقنيات الكمبيوتر التي تم إعدادها لتغيير عالم الإلكترونيات وأجهزة الكمبيوتر على مدى السنوات القليلة القادمة. اقرأ أكثر عملت شبكة السياسات وشبكة القيمة معًا لتقييم التحركات واختيار أفضل خطوة في كل دور.

نظرًا لتعقيد Go ، فإن نهج القوة الغاشمة على جميع التحركات المحتملة ليس ممكنًا كما هو الحال في الشطرنج. لذا استفاد AlphaGo من المعرفة التي اكتسبها خلال مرحلة التدريب ، والتي كانت تتألف من مشاهدة 30 مليون حركة قام بها خبراء بشريين ، يتعلمون التنبؤ بتحركاتهم ، ويخرجون باستراتيجياتهم الخاصة ، ويلعبون ضدهم الآلاف مرات.

باستخدام التعلم المعزز ، تم تطوير وتعزيز عمليات صنع القرار حتى أصبح AlphaGo أفضل الذكاء الاصطناعي في العالم. في 500 مباراة ضد أجهزة كمبيوتر Go الأكثر تقدمًا ، فازت بـ 499 منها - حتى بعد منح هذه البرامج تقدمًا رباعيًا.

وبطبيعة الحال ، فاز AlphaGo على فان هوي ، بطل الذهاب الأوروبي الحالي. تم تحقيق النصر في الواقع في أكتوبر من عام 2015 ، ولكن تم تأجيل الإعلان ليتزامن مع إصدار ورقة بحث DeepMind في طبيعة. في مارس ، سيواجه AlphaGo لي سيدول ، اللاعب الأكثر هيمنة في العالم على مدى السنوات العشر الماضية.

حسنا ، ماذا يعني كل ذلك؟

لماذا يتصدر هذا عناوين الأخبار حول العالم؟ لعدة أسباب ، في الواقع.

أولاً ، اعتقد الكثير من الناس أن هذا مستحيل مع التكنولوجيا الحالية. ذكرت معظم التقديرات أن الذكاء الاصطناعي لن يتغلب على لاعب Go العالمي من الدرجة الأولى لمدة عشر سنوات أخرى على الأقل. يمكن لشبكات القيمة في AlphaGo تقييم أي لعبة Go قيد التشغيل حاليًا والتنبؤ بالفائز النهائي ، وهي مشكلة تقول Google إنها "صعب جدا كان يعتقد أنه مستحيل ".

ثانياً ، إن استخدام التعلم العميق والمستقل مهم جداً. هذا يدل على أن الذكاء الاصطناعي الحالي يمكن أن يجمع البيانات ويستخرج الأنماط ويتعلم التنبؤ بذلك أنماط ، وفي نهاية المطاف تطوير استراتيجيات حل المشكلات التي تكون معقدة وفعالة بما يكفي للتغلب على الإنسان من الطراز العالمي.

وعلى الرغم من أن الفوز في Go لن يغير العالم ، فإن حقيقة أن الكمبيوتر كان قادرًا على التوصل إلى هذا المستوى من الإستراتيجية باستخدام خوارزميات التعلم الخاصة به أمر مثير للإعجاب للغاية.

إن هذا التعلم العميق هو الذي جعل الباحثين في منظمة العفو الدولية متحمسون حقًا بشأن AlphaGo. يعتقد الكثيرون أن التعلم المستقل هو الخطوة الأولى نحو صنع ذكاء اصطناعي قوي. يشير الذكاء الاصطناعي القوي إلى جهاز كمبيوتر يمكنه حل المهام الفكرية على قدم المساواة مع البشر (وهو أمر صعب للغاية ، ويرجع ذلك إلى حد كبير إلى تعقيد وكفاءة الدماغ البشري). هذا هو نوع الذكاء الاصطناعي الذي تراه فيه العديد من أفلام الخيال العلمي انتباه ، الإنترنت! أفضل الأفلام عن الذكاء الاصطناعيأصدرت هوليوود الكثير من الأفلام الرائعة التي تستكشف قضايا الذكاء الاصطناعي على مر السنين ، وهنا 10 من أفضل الأفلام حول الذكاء الاصطناعي نوصيك بنقل السماء والأرض إلى ... اقرأ أكثر .

ولهذا السبب ، فإن إنشاء ذكاء اصطناعي يمكن أن يتصرف بطرق تشبه الإنسان يمثل مشكلة كبيرة. إن استخراج الأنماط وتطوير الاستراتيجيات أمر نقوم به طوال الوقت ، ولا نستخدم أساليب القوة الغاشمة عند اتخاذ القرارات.

من الصعب جدًا الحصول على جهاز كمبيوتر للقيام بذلك بدون الكثير من الإرشادات ، ولكن بفضل AlphaGo ، نعرف الآن أن الذكاء الاصطناعي القوي ليس ممكنًا فحسب ، ولكنه أقرب مما كنا نعتقد.

بالطبع ، لا يزال الذكاء الاصطناعي أثناء اللعب بعيدًا جدًا عن الذكاء الاصطناعي الذكي بشكل عام. إنه يفعل شيئًا واحدًا ، وهو أمر بسيط مثل الذكاء الاصطناعي الذي يمكن أن يحصل عليه - حتى الذكاء الاصطناعي الذي كان يلعب في Atari قادرة على لعب 49 مباراة مختلفة الذكاء الاصطناعي في لعبة الفيديو المستقبلية سيخيفك بشدةلعبة فيديو AI ليست بهذه الروعة - حتى الآن. ومع ذلك ، مع التطورات التكنولوجية الأخيرة ، قد يتغير ذلك قريبًا. اقرأ أكثر - لكن التعلم المستقل الفعال لـ AlphaGo يمكن أن يكون الخطوة الأولى نحو تحول نموذجي كبير في الذكاء الاصطناعي.

ماذا تعتقد؟

ليس هناك شك في أن فوز AlphaGo على Fan Hui أمر مهم ، ولكن ما إذا كان يستحق العناوين الرئيسية في جميع أنحاء العالم أمر مطروح للنقاش.

هل تعتقد أن هذه مشكلة كبيرة؟ هل نحن خطوة واحدة أقرب إلى نهاية العالم الروبوت مايكروسوفت والذكاء الاصطناعي و نهاية العالم الروبوتمايكروسوفت تعطي مجموعة من الروبوتات المستقلة نظرة جادة. هل هذه بداية النهاية للبشر ، أم مجرد خطوة أخرى إلى الأمام في الدفع من أجل الذكاء الاصطناعي الآمن؟ اقرأ أكثر ? أم أنك لست معجبا بذكاء اصطناعي يمكنه فقط لعب لعبة؟ شارك أفكارك أدناه ودعنا نتحدث عنها.

ائتمانات الصورة: الذهاب لعبة بواسطة vvoe عبر Shutterstock ، تاتيانا بيلوفا عبر Shutterstock.com, Mciura عبر ويكيميديا ​​كومنز, زربور عبر Shutterstock.com