უბრალო მოთამაშემ და არა უმაღლეს დონეზე, დაამარცხა წამყვანი სისტემა ხელოვნური ინტელექტი სამაგიდო თამაშში Go, რომელიც მოულოდნელი იყო, რადგან 2016 წელს კომპიუტერის მიერ მოპოვებული გამარჯვება ხელოვნური ინტელექტის განვითარებაში მნიშვნელოვან ეტაპად ითვლებოდა.
ამერიკელმა მოყვარულმა მოთამაშემ კელინ პელრინმა ისარგებლა სისტემის ხარვეზით, რომელიც ადრე აღმოაჩინა... სხვა კომპიუტერმა და მოიგო 14 თამაშიდან 15. ამ გამარჯვებამ ხაზი გაუსვა Go-ს თამაშისთვის საუკეთესო კომპიუტერული პროგრამების სისუსტეს, რაც ყველაზე თანამედროვე AI სისტემების, მათ შორის სამარცხვინო ჩატბოტის ჩათვლით. ჩატი GPTOpenAI-ის მიერ შექმნილი.
გამარჯვების ტაქტიკა შესთავაზა, საკმაოდ ირონიულად, კიდევ ერთი კომპიუტერული პროგრამა, რომელიც იკვლევდა ხელოვნური ინტელექტის სისტემებს სუსტი წერტილების ძიებაში. „ჩვენთვის გასაოცრად ადვილი იყო სისტემის გამოყენება“, - თქვა ადამ გლივმა, კალიფორნიის კვლევითი ფირმის FAR AI-ის აღმასრულებელმა დირექტორმა, რომელმაც შეიმუშავა პროგრამა. პროგრამას უნდა ეთამაშა მილიონზე მეტი თამაში ერთ-ერთი ყველაზე პოპულარული Go სისტემის, KataGo-ს წინააღმდეგ, ეგრეთ წოდებული „ბრმა წერტილის“ საპოვნელად. პელრინის თქმით, პროგრამის მიერ აღმოჩენილი სტრატეგია „არ არის მთლად ტრივიალური, მაგრამ არც სუპერ რთული“, ამიტომ საშუალო ადამიანს საკმაოდ შეუძლია მისი დაუფლება.
გამარჯვება შვიდი წლის შემდეგ მოდის მას შემდეგ, რაც ხელოვნური ინტელექტი დაამტკიცა თავისი უდავო უპირატესობა ადამიანებზე, რაც ხშირად ითვლება ყველაზე რთულ სტრატეგიულ სამაგიდო თამაშად. კომპანიის მიერ შემუშავებული AlphaGo სისტემა DeepmindGoogle-ის მფლობელობაში მყოფმა მსოფლიო ჩემპიონი ლი სედოლი 2016 წელს 4-1 დაამარცხა. 2019 წელს სამხრეთ კორეელმა ფეხბურთელმა შეჯიბრებებში მონაწილეობა შეწყვიტა სწორედ ხელოვნური ინტელექტის განვითარების გამო - მან განაცხადა, რომ ადამიანი მას ვეღარ დაამარცხებდა. ლი სედოლი ცოტათი ნაჩქარევად გამოიტანა დასკვნები.
Go-ის თამაშში ორი მოთამაშე რიგრიგობით ათავსებს შავ და თეთრ ფიგურებს 19x19 ბადით მონიშნულ დაფაზე, ცდილობს მოწინააღმდეგის ფიგურებს გარს შემოუაროს და დაიკავოს უდიდესი ფართობი. კომბინაციების დიდი რაოდენობა ნიშნავს, რომ კომპიუტერს ნამდვილად არ შეუძლია შეაფასოს ყველა შესაძლო მომავალი ნაბიჯი. პელრინის მიერ გამოყენებული ტაქტიკა იყო ქვების დიდი „მარყუჟის“ ნელ-ნელა შემოხაზვა მოწინააღმდეგის ერთ-ერთი ჯგუფის გარშემო, რაც აშორებდა ყურადღებას. AI მოძრაობს დაფის სხვა კუთხეებში. და ბოტმა ვერ შეამჩნია მოწყვლადობა მაშინაც კი, როდესაც გარემოცვა თითქმის დასრულებულია. "მაგრამ ადამიანისთვის ამის შემჩნევა საკმაოდ ადვილი იქნება", - დასძინა მოთამაშემ.
ასევე საინტერესოა:
სისუსტის აღმოჩენა ზოგიერთ უახლესი Go მანქანებში მიუთითებს ღრმა სწავლის სისტემებში ფუნდამენტურ ხარვეზზე, რომელიც ემყარება უახლესი ტექნოლოგიებს. AI. როგორც ბერკლის კალიფორნიის უნივერსიტეტის კომპიუტერული მეცნიერების პროფესორი სტიუარტ რასელი ამბობს, სისტემებს შეუძლიათ მხოლოდ „გაიგონ“ კონკრეტული სიტუაციები, რომლებსაც ისინი წარსულში შეხვდნენ და არ შეუძლიათ ყველაფრის განზოგადება ისე, როგორც ადამიანს შეუძლია. „ეს კიდევ ერთხელ გვიჩვენებს, რომ ჩვენ ძალიან ვიჩქარეთ ზეადამიანური ინტელექტის მიკუთვნება მანქანებს“, - თქვა რასელმა.
სავარაუდოა, რომ პელრინის მიერ გამოყენებული ტაქტიკა იშვიათად გამოიყენება, რაც იმას ნიშნავს, რომ ხელოვნური ინტელექტის სისტემები არ იყვნენ გაწვრთნილი საკმარისად მსგავს თამაშებზე, რათა „გაიგონ“ მათი დაუცველობა.
ასევე საინტერესოა: