Речь идет об усовершенствованной версии алгоритма Alpha Go — Alpha Zero. За 14 часов новая версия освоила го, шахматы и японскую сеги, обойдя по уровню игры лучшие специализированные алгоритмы. Для победы и достижения гроссмейстерского уровня алгоритму не требовалось ничего, кроме правил игры и нескольких часов тренировок с самим собой.
После 8 часов игр с самим собой Alpha Zero смог обыграть свою предыдущую версию Alpha Go. Напомним, она создавалась специально для игры в го и в мае обыграла лучшего мирового игрока Кэ Цзе. Шахматы — более простая игра, поэтому на них у алгоритма ушло в два раза меньше времени. После чего он обыграл лучший шахматный алгоритм Stockfish. А на обучение японским шахматам ушло всего 2 часа, и тут он тоже победил лидирующий мировой алгоритм.
Важно, что Alpha Zero — универсальный игровой алгоритм: его не программировали на определенную игру, он обучился каждой сам. При этом он не просто стал более совершенным с точки зрения производительности, он стал требовать гораздо меньших вычислительных мощностей. Для работы старой версии мощности были распределены по разным компьютерам, на которых в общей сложности стояло 48 тензорных процессоров (TPU). Когда новый алгоритм покорял го, то был запущен на единственной машине с 4 TPU.
Очевидно, что для инженеров Google игры в шахматы и го тренировка перед чем-то более практически применимым. Пока нельзя утверждать, что команда создала полноценный искусственный интеллект, но разбираясь в различных настольных играх, он уже является более широко мыслящим алгоритмом, по сравнению с аналогами. Да и нередко сценарии игр можно применить в реальной жизни. Недавно Демис Хассабис, глава DeepMind, признался, что скоро их ИИ-проекты перейдут от игр к научным исследованиям. «Разработка лекарств, белков, квантовая химия, новые материалы — только подумайте, возможно, не за горами появление сверхпроводника, работающего при комнатной температуре», — перечислил он возможные в будущем сферы применения алгоритма ИИ.
Оценили 11 человек
10 кармы