Обикновен играч, и дори не от най-високо ниво, победи водещата система изкуствен интелект в настолната игра Go, която беше изненада, тъй като победата, спечелена от компютъра през 2016 г., се смяташе за важен крайъгълен камък в развитието на изкуствения интелект.
Келин Пелрин, американски аматьорски играч, се възползва от пропуск в системата, открит преди това от… друг компютър, и спечели 14 от 15 игри. Тази победа подчерта слабостта на най-добрите компютърни програми за играта Go, които повечето съвременни системи с изкуствен интелект имат, включително скандалния чатбот ChatGPT, създаден от OpenAI.
По ирония на съдбата печелившата тактика беше предложена от друга компютърна програма, която изследваше системите с изкуствен интелект в търсене на слаби места. „За нас беше изненадващо лесно да използваме системата“, каза Адам Глейв, главен изпълнителен директор на базираната в Калифорния изследователска фирма FAR AI, която разработи програмата. Програмата трябваше да изиграе повече от милион игри срещу една от най-популярните системи Go, KataGo, за да намери така нареченото „сляпо място“, каза той. Според Пелрин стратегията, открита от програмата, „не е напълно тривиална, но не е и супер трудна“, така че средностатистическият човек е напълно способен да я овладее.
Победата идва седем години след като изкуственият интелект доказа безспорното си превъзходство над хората в това, което често се смята за най-трудната стратегическа настолна игра. Системата AlphaGo, разработена от компанията DeepMind, собственост на Google, победи световния шампион Лий Седол с 2016-4 през 1 г. През 2019 г. южнокорейският играч спря да участва в състезания именно заради развитието на AI - той заяви, че човек вече няма да може да го победи. Е, Лий Седол малко прибърза със заключенията.
В играта на го двама играчи се редуват да поставят черни и бели фигури върху дъска, маркирана с решетка 19x19, опитвайки се да заобиколят фигурите на противника и да заемат най-голямата площ. Огромният брой комбинации означава, че компютърът всъщност не е в състояние да оцени всички потенциални бъдещи ходове. Тактика, използвана от Пелрин, беше бавно да наниже голяма „примка“ от камъни, за да обгради една от групите на противника, разсейвайки AI се движи в други ъгли на дъската. И ботът не забеляза уязвимостта, дори когато обкръжението беше почти пълно. „Но би било доста лесно човек да го забележи“, добави играчът.
Също интересно:
Откриването на слабост в някои от най-съвременните Go машини сочи фундаментален недостатък в системите за дълбоко обучение, които са в основата на най-съвременните AI. Както казва Стюарт Ръсел, професор по компютърни науки в Калифорнийския университет в Бъркли, системите могат да „разберат“ само конкретни ситуации, които са срещали в миналото, и не са в състояние да обобщят всичко по начина, по който човек може. „Това още веднъж показва, че бяхме твърде прибързани в приписването на свръхчовешки интелект на машините“, каза Ръсел.
Вероятно тактиките, използвани от Pelrin, се използват рядко, което означава, че AI системите не са били обучени на достатъчно подобни игри, за да „разберат“ техните уязвимости.
Също интересно: