Обичен играч, па ни од највисоко ниво, го победи водечкиот систем вештачка интелигенција во играта на табла Go, која беше изненадување, бидејќи победата што ја освои компјутерот во 2016 година се сметаше за важна пресвртница во развојот на вештачката интелигенција.
Келин Пелин, американска играчка аматер, ја искористи грешката во системот што претходно ја откри... друг компјутер и победи во 14 од 15 игри. Оваа победа ја истакна слабоста на најдобрите компјутерски програми за играта Go што ги имаат повеќето модерни системи со вештачка интелигенција, вклучувајќи го и озлогласениот четбот Разговор GPT, создадена од OpenAI.
Победничката тактика беше понудена, доволно иронично, од друга компјутерска програма која ги истражуваше системите со вештачка интелигенција во потрага по слаби точки. „Ни беше изненадувачки лесно да го користиме системот“, рече Адам Глив, главен извршен директор на калифорниската истражувачка компанија FAR AI, која ја разви програмата. Програмата мораше да игра повеќе од милион игри против еден од најпопуларните Go системи, KataGo, за да ја пронајде таканаречената „слепа точка“, рече тој. Според Пелрин, стратегијата откриена од програмата „не е целосно тривијална, но не е ниту супер тешка“, така што просечниот човек е сосема способен да ја совлада.
Победата доаѓа седум години откако вештачката интелигенција ја докажа својата неоспорна супериорност над луѓето во она што често се смета за најтешка стратешка игра на табла. Системот AlphaGo развиен од компанијата Deepmind, во сопственост на Гугл, го победи светскиот шампион Ли Седол со 2016-4 во 1 година. Во 2019 година, јужнокорејскиот играч престана да учествува на натпревари токму поради развојот на вештачката интелигенција - тој изјави дека некое лице повеќе нема да може да го победи. Па, Ли Седол малку избрзал со заклучоци.
Во играта на go, двајца играчи наизменично поставуваат црно-бели фигури на табла означена со мрежа од 19x19, обидувајќи се да ги опкружат фигурите на противникот и да заземат најголема површина. Огромниот број на комбинации значи дека компјутерот навистина не може да ги процени сите потенцијални идни потези. Тактиката што ја користеше Пелин беше полека да наниже голема „јамка“ од камења за да опкружи една од противничките групи, одвлекувајќи го вниманието ВИ се движи во другите агли на таблата. И ботот не ја забележа ранливоста дури и кога опкружувањето беше речиси завршено. „Но, би било многу лесно човек да го забележи тоа“, додаде играчот.
Исто така интересно:
Откривањето на слабост во некои од најсовремените Go-машини укажува на фундаментална маана во системите за длабоко учење кои се во основата на најсовремените ВИ. Како што вели Стјуарт Расел, професор по компјутерски науки на Универзитетот во Калифорнија во Беркли, системите можат да „разберат“ само специфични ситуации со кои се сретнале во минатото и не се во можност да генерализираат сè на начин на кој човек може. „Ова уште еднаш покажува дека сме биле премногу избрзани да им припишуваме натчовечка интелигенција на машините“, рече Расел.
Веројатно е дека тактиките што ги користи Pelrin ретко се користат, што значи дека системите за вештачка интелигенција не се обучени доволно за слични игри за да ги „разберат“ нивните ранливости.
Исто така интересно: