最高レベルでもない普通のプレイヤーが先頭システムを倒した 人工知能 2016 年にコンピューターが勝利したことは、人工知能の開発における重要なマイルストーンと考えられていたため、ボード ゲームの囲碁で驚きました。
アメリカのアマチュア プレーヤーであるケリン ペルリンは、別のコンピューターによって以前に発見されたシステムの欠陥を利用し、14 試合中 15 勝しました。 この勝利は、悪名高いチャットボットを含む、ほとんどの最新の AI システムが持っている囲碁用の最高のコンピューター プログラムの弱点を浮き彫りにしました。 AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、、OpenAI によって作成されました。
皮肉なことに、人工知能システムの弱点を探る別のコンピューター プログラムによって、勝利の戦術が提示されました。 このプログラムを開発した、カリフォルニアに本拠を置く調査会社 FAR AI の最高経営責任者である Adam Gleave 氏は、次のように述べています。 このプログラムは、いわゆる「盲点」を見つけるために、最も人気のある囲碁システムの つである KataGo に対して 万回以上のゲームをプレイする必要があった、と彼は言いました。 ペルリンによれば、プログラムによって発見された戦略は「完全に些細なことではないが、非常に難しいわけでもない」ため、平均的な人はそれを完全に習得することができる.
この勝利は、最も難しい戦略ボード ゲームと見なされることが多いこのゲームで、AI が人間に対する議論の余地のない優位性を証明したように見えてから 年後にもたらされました。 同社が開発したAlphaGoシステム ディープマインドGoogle が所有する は、2016 年に世界チャンピオンの李世ドルを 4 対 1 で破りました。 2019年、韓国の選手はAIの開発のために競技会への参加をやめました.彼は、人が彼を打ち負かすことができなくなると宣言しました. さて、イ・セドルは少し結論を急ぎました。
囲碁では、19 人のプレーヤーが交互に 19x のグリッドでマークされたボードに黒と白の駒を置き、対戦相手の駒を囲み、最大の領域を占有しようとします。 膨大な数の組み合わせがあるということは、コンピューターが実際にすべての潜在的な将来の動きを評価できるわけではないことを意味します。 ペルリンが使用した戦術は、石の大きな「ループ」をゆっくりと紐で結び、敵のグループのつを取り囲み、気を散らすことでした. AI ボードの他の隅に移動します。 そして、包囲がほぼ完了したときでさえ、ボットは脆弱性に気付きませんでした。 「しかし、人がそれに気付くのは非常に簡単だろう」とプレーヤーは付け加えた.
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最先端の Go マシンの一部に弱点が発見されたことは、最先端の囲碁マシンを支えるディープ ラーニング システムに根本的な欠陥があることを示しています。 AI. カリフォルニア大学バークレー校のコンピューター サイエンスの教授であるスチュアート ラッセルが言うように、システムは過去に遭遇した特定の状況しか「理解」できず、人間ができる方法ですべてを一般化することはできません。 「これは、私たちが超人的な知性を機械に帰することに性急に過ぎたことをもう一度示しています」とラッセルは言いました。
Pelrin が使用する戦術はめったに使用されない可能性があります。つまり、AI システムは、脆弱性を「理解」するのに十分な類似のゲームでトレーニングされていないことを意味します。
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