Искусственный интеллект Google победил гроссмейстера в игре «Го», «самой сложной игре, когда-либо придуманных»

Искусственный интеллект Google победил чемпиона мира в древней настольной игре «Го»

Google только что повысил ставки в игре искусственного интеллекта (ИИ). Ученые в среду сообщили, что они создали компьютерную программу, которая может победить профессионального игрока в сложной настольной игре, возникшей в Китае, под названием «Го», описываемой как одна из «самых сложных игр, когда-либо придуманных человеком», с триллионами возможных ходов.

Этот успех напомнил о победе суперкомпьютера IBM Deep Blue над чемпионом мира по шахматам Гарри Каспаровым в 1997 году. Но «Го», стратегическая настольная игра, наиболее популярная в таких местах, как Китай, Южная Корея и Япония, значительно сложнее шахмат.

«Го считается вершиной исследований ИИ в играх», — сказал исследователь искусственного интеллекта Демис Хассабис из Google DeepMind, британской компании, разработавшей программу AlphaGo. «Это была великая задача, или священный грааль, если хотите, ИИ с тех пор, как Deep Blue победил Каспарова в шахматах.»

Доска для игры в «Го» состоит из сетки 19 на 19 пересекающихся линий. Два игрока по очереди ставят белые и черные камни на большую сетчатую доску, чтобы окружить большую часть территории. Камни одного цвета, которые могут касаться других дружеских камней, считаются живыми, в то время как те, чьи пути к побегу отрезаны, мертвы.

Но за простыми правилами скрывается игра невероятной сложности. Лучшие игроки тратят всю жизнь на освоение игры, обучаясь распознавать последовательности ходов, такие как «лестница», разрабатывая стратегии для избежания бесконечных битв за территорию, называемых «войнами ко», и развивая удивительную способность смотреть на доску и мгновенно знать, какие фигуры живы, мертвы или в подвешенном состоянии.

«Это, вероятно, самая сложная игра, придуманная людьми», — сказал соавтор исследования Демис Хассабис, компьютерный ученый из Google DeepMind в Лондоне, на пресс-конференции 26 января. «У нее 10 в степени 170 возможных позиций на доске, что больше, чем количество атомов во вселенной.»

Ключ к этой сложности — «разветвленный паттерн» Го, — сказал Хассабис. Каждый игрок в «Го» имеет возможность выбирать из 200 ходов на каждом своем ходе, по сравнению с 20 возможными ходами за ход в шахматах. Кроме того, нет простого способа просто взглянуть на доску и количественно оценить, как хорошо игрок справляется в данный момент.

На недавнем турнире, организованном Google, алгоритм под названием AlphaGo победил трехкратного чемпиона Европы по «Го» и китайского профессионала Фан Хуи с результатом пять игр против нуля. До сих пор лучшие компьютерные программы по «Го» играли только на уровне человеческих любителей. Результаты были опубликованы в журнале Nature и представляют собой крупное достижение для алгоритмов машинного обучения.

«В двух словах, публикуя эту работу как рецензируемое исследование, мы в Nature хотим стимулировать дебаты о прозрачности в искусственном интеллекте», — сказал старший редактор Танги Шуар на пресс-брифинге вчера. «И эта статья кажется лучшим случаем для этого, так как она касается, должен ли я сказать, самого сердца тайны того, что такое интеллект.»

Игра, которая впервые была сыграна в Китае и гораздо сложнее шахмат, считалась выдающейся «великой задачей» для искусственного интеллекта — до сих пор.

Результат турнира надеется, что роботы смогут показывать такие же результаты, как и люди в таких сложных областях, как анализ заболеваний, но это может беспокоить некоторых, кто боится, что мы можем быть перехитрены машинами, которые мы создаем.

DeepMind организовал поединок с чемпионом мира Ли Седолем, который пройдет в Сеуле, Корея, в марте, с призом в 1 миллион долларов на кону.

Г-н Седол сказал: «Я слышал, что ИИ Google DeepMind удивительно силен и становится все сильнее, но я уверен, что смогу выиграть хотя бы на этот раз.»

Если компьютер победит, его разработчик и руководитель Google-управляемого DeepMind, Демис Хассабис, сказал, что пожертвует выигрыш на благотворительность.

Чтобы выполнить эту задачу, AlphaGo полагается на два набора нейронных сетей — сеть ценности, которая в основном смотрит на позиции на доске и решает, кто выигрывает и почему, и сеть политики, которая выбирает ходы. Со временем сети политики обучили сети ценности видеть, как игра продвигается.

«Глубокие нейронные» сети обучаются через комбинацию «обучения с учителем» на играх человеческих экспертов и «обучения с подкреплением» на играх, которые она играет против себя.

В отличие от более ранних методов, которые пытались вычислить преимущества каждого возможного хода с помощью грубой силы, программа учитывает только наиболее вероятные выигрышные ходы, как сказали исследователи, что является подходом, который используют хорошие человеческие игроки.

«Наш поиск смотрит вперед, играя в игру много раз в своем воображении», — сказал соавтор исследования Дэвид Силвер, компьютерный ученый из Google DeepMind, который помог создать AlphaGo, на пресс-конференции. «Это делает поиск AlphaGo гораздо более человечным, чем предыдущие подходы.»

Компьютер достиг 99,8% коэффициента победы против других программ «Го» и победил трехкратного чемпиона Европы по «Го» и китайского профессионала Фан Хуи на турнире с чистым результатом пять игр против нуля.

Тоби Мэннинг, казначей Британской ассоциации «Го», который был судьей, сказал: «Игры проводились в условиях полного турнира, и у Фан Хуи не было никакого недостатка в игре с машиной, а не с человеком.

«Google DeepMind следует поздравить с разработкой этого впечатляющего программного обеспечения.»

Это первый случай, когда компьютерная программа победила профессионального игрока в полноценной игре «Го» без каких-либо ограничений, что считалось достижением, которое будет достигнуто только через десятилетие.