최고 수준도 아닌 평범한 플레이어가 선두 시스템을 이겼습니다. 인공 지능 2016년 컴퓨터가 거둔 승리가 인공지능 발전의 중요한 이정표로 여겨졌기 때문이다.
미국 아마추어 선수인 Kellyn Pelrin은 이전에 다른 컴퓨터에서 발견한 시스템의 결함을 이용하여 14개 게임 중 15개를 이겼습니다. 이 승리는 악명 높은 챗봇을 포함하여 대부분의 현대 AI 시스템이 가지고 있는 바둑 게임을 위한 최고의 컴퓨터 프로그램의 약점을 강조했습니다. ChatGPT, OpenAI에서 생성.
아이러니하게도 승리의 전술은 약점을 찾기 위해 인공 지능 시스템을 탐색하는 또 다른 컴퓨터 프로그램에 의해 제공되었습니다. 이 프로그램을 개발한 캘리포니아 소재 리서치 회사인 FAR AI의 CEO Adam Gleave는 "우리가 시스템을 사용하는 것은 놀라울 정도로 쉬웠습니다."라고 말했습니다. 이 프로그램은 소위 "사각지대"를 찾기 위해 가장 인기 있는 바둑 시스템 중 하나인 KataGo에 대해 백만 번 이상의 게임을 해야 했습니다. Pelrin에 따르면 프로그램에서 발견한 전략은 "완전히 사소하지도, 그렇다고 아주 어렵지도 않다"고 하여 보통 사람이라면 충분히 숙달할 수 있다고 합니다.
가장 어려운 전략 보드 게임으로 여겨지는 게임에서 AI가 인간보다 우월함을 입증한 지 년 만에 승리했습니다. 회사에서 개발한 AlphaGo 시스템 Deepmind는 2016년 세계 챔피언 이세돌을 4-1로 이겼다. 2019년 한국 선수는 AI의 발달로 인해 대회 참가를 중단했습니다. 그는 더 이상 사람이 그를 이길 수 없을 것이라고 선언했습니다. 글쎄, 이세돌은 약간 성급하게 결론을 내렸다.
바둑 게임에서 두 명의 플레이어가 번갈아 가며 19x19 격자로 표시된 보드에 흑백 조각을 놓고 상대방의 조각을 둘러싸고 가장 큰 영역을 차지하려고 합니다. 엄청난 수의 조합은 컴퓨터가 실제로 모든 잠재적인 미래 움직임을 평가할 수 없다는 것을 의미합니다. Pelrin이 사용하는 전술은 상대방의 그룹 중 하나를 둘러싸기 위해 돌의 큰 "루프"를 천천히 끈으로 묶어 산만하게 만드는 것입니다. 일체 포함 보드의 다른 모서리로 이동합니다. 그리고 포위가 거의 완료되었을 때에도 봇은 취약점을 알아채지 못했습니다. "하지만 사람이 알아차리기는 꽤 쉬울 것입니다."라고 플레이어는 덧붙였습니다.
또한 흥미로운 점:
일부 최첨단 바둑 기계에서 발견된 약점은 최첨단 바둑을 뒷받침하는 딥 러닝 시스템의 근본적인 결함을 지적합니다. 일체 포함. University of California at Berkeley의 컴퓨터 과학 교수인 Stuart Russell이 말했듯이 시스템은 과거에 경험한 특정 상황만 "이해"할 수 있으며 사람이 할 수 있는 방식으로 모든 것을 일반화할 수는 없습니다. "이것은 우리가 초인적 지능을 기계에 돌리는 데 너무 성급했다는 것을 다시 한 번 보여줍니다." 러셀이 말했습니다.
Pelrin이 사용하는 전술은 거의 사용되지 않을 가능성이 높습니다. 이는 AI 시스템이 취약점을 "이해"할 만큼 유사한 게임에 대해 충분히 훈련되지 않았음을 의미합니다.
또한 흥미로운: