{"id":7298,"title":"\u041a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 \u0431\u0435\u0440\u0443\u0442 \u0441 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u043e\u0435","url":"\/redirect?component=advertising&id=7298&url=https:\/\/vc.ru\/finance\/287640-predstavte-chto-vy-dolzhny-vernutsya-na-20-let-nazad-v-proshloe-kakie-sovremennye-tehnologii-zahvatite-s-soboy&placeBit=1&hash=4693aaf51fe37b122309350bd15ef7991e11843fbc9183a8a592e9af3c9af557","isPaidAndBannersEnabled":false}
Офтоп
BinaryDistrict Russia

История соревнований ИИ и человека: кто кого

Люди проигрывают искусственному интеллекту на собственной территории — компьютеры уже выигрывают у нас в шахматы, го, покер и даже Dota 2. Мы составили краткий обзор таких противостояний и попробовали разобраться, какие прикладные задачи могут решать игровые алгоритмы в будущем.

Первые компьютерные шахматы и шашки

В 1914 году испанский инженер и математик Леонардо Торрес-и-Кеведо, который изобрел одну из первых систем радиоуправления, представил шахматный автомат. Он был достаточно примитивным и умел разыгрывать только эндшпиль — финальную стадию партии — но ни один из мастеров того времени не смог выиграть у автомата Торреса.

Шахматный автомат Торреса

Начавшаяся в том же году Первая, а вскоре после нее и Вторая мировые войны остановили дальнейшие разработки. Следующий важный этап для искусственного интеллекта наступил только в 1955 году — тогда и появился сам термин «искусственный интеллект». Его придумал американский ученый Джон Маккарти, а через три года он создал язык программирования Lisp, который стал основным в работе с ИИ.

В 1956 году другой инженер Артур Сэмюэл создает первый в мире самообучающийся компьютер, который играет в шашки. Сэмюэл выбрал именно шашки из-за элементарных правил, которые при этом требуют определенной стратегии. Компьютер обучался на простых гидах по игре, которые можно было купить в магазине. В них описывались сотни партий с хорошими и плохими ходами. Через три года Сэмюэл ввел понятие машинного обучения.

Артур Сэмюэл играет в шашки с компьютером IBM 701, 1959 год

Интересный факт: в 1966 году Джозеф Вейценбаум представил Элизу, первого в истории чат-бота. Элиза могла говорить на английском на любые темы. Вейценбаум разработал ее, чтобы сымитировать прием у психотерапевта. Он специально выбрал сложную ситуацию, в которой многое опирается на умение слушать и распознавать главное в репликах собеседника — компьютер того времени этого не мог. Разработчик таким образом хотел показать, насколько ненатуральным будет общение человека и компьютера, но при тестах оказалось, что люди испытывали в разговоре с Элизой чувства и эмоции, как с полноценным собеседником.

Первые проигрыши людей

В 1985 году университет Карнеги-Меллон начал разработку ChipTest, компьютера для игры в шахматы. В 1988 к проекту присоединилась IBM и прототип переименовали в Deep Thought. Через год его решили проверить в деле и пригласили Гарри Каспарова, который без труда победил в обеих играх.

В 1995 IBM представила Deep Thought II, который позже назвали Deep Blue, сделав отсылку к прозвищу компании, Big Blue. Через год состоялся первый матч Каспарова и улучшенного компьютера. Человек снова выиграл: в шести партиях Каспаров три раза победил и один раз проиграл, два матча закончились вничью.

Еще через год, в мае 1997, сильно улучшенный Deep Blue одержал в ответном матче две победы, один раз проиграл и трижды сыграл вничью, став первым компьютером, выигравшим у действующего чемпиона мира по шахматам.

Матч Гарри Каспарова и Deep Blue, 1997 год

Уже в начале 2000-х компьютеры стабильно выигрывали у мировых чемпионов, и шахматы стали первой игрой, в которой люди уступили компьютерам.

ИИ для сложных игр

Разработчики искусственного интеллекта начали искать новый вызов в более сложных и непредсказуемых играх, для которых нужны более комплексные алгоритмы. После победы Deep Blue астрофизик из университета Принстона заявил, что «пройдет 100 лет перед тем, как компьютер сможет обыграть человека в го — может, даже больше». Ученые приняли вызов и начали разрабатывать машины для этой игры с простыми правилами, в которой тем не менее очень сложно стать мастером.

Первые компьютеры, которые действительно могли составить конкуренцию человеку, появились только в этом десятилетии. В 2014 году Google DeepMind представила алгоритм AlphaGo, который два года соревновался с людьми на равных, но одержал первую значимую победу только в октябре 2015, одолев чемпиона Европы.

Через год на популярном азиатском сервере Tygem, где играют и мировые чемпионы, появился пользователь под ником Master. За несколько дней он провел 60 матчей и ни разу не потерпел поражения, чем вызвал возмущения и подозрения в нечестной игре. 4 января 2017 года Google раскрыла, что все это время под ником скрывалась улучшенная версия AlphaGo.

В мае 2017 AlphaGo — все тот же, который прославился в сети под ником Master — сразился с Кэ Цзе, первым игроком го в мировом рейтинге, и победил в трех матчах из трех, а уже в октябре Google DeepMind выпустила версию, которая была мощнее Master. AlphaGo Zero самообучался вообще без участия человека, просто бесконечно играя сам с собой. Через 21 день он достиг уровня Master, а через 40 уже был лучше всех предыдущих версий.

Кэ Цзе во время игры с AlphaGo, 2017 год

В декабре 2017 вышел AlphaZero, еще более мощный вариант AlphaGo Zero. Он смог стать лучше предшественника за 8 часов, одновременно достигнув уровня гроссмейстера в шахматах. Так го стала второй игрой, в которой люди больше не могут выиграть.

Искусственный блеф

Го и шахматы подчиняются строгим правилам, и тренировка искусственного интеллекта в них — дело времени. Но есть игры, в которых человеческий фактор выходит на первый план. Например, покер — во многом психологическая игра, построенная на эмоциях, неверабальной коммуникации, умении блефовать и распознавать блеф.

В 2017 году, после более чем 10 лет попыток и неудач, две команды независимо друг от друга разработали свои модели ИИ, способные обыграть профессионалов в покер. Университет Альберты представил DeepStack, нейросеть, обладающую искусственной формой интуиции, а исследователи уже знакомого университета Карнеги-Меллон показали Libratus AI. Нейросеть за 20 дней провела 120 тысяч игр против профессионалов, которые собирались каждый вечер, чтобы обсудить возможные лазейки и недоработки в Libratus. Каждый игровой день анализировала и нейросеть, совершенствуясь по его итогам.

Меньше чем за месяц Libratus выиграла у профессионалов $1,7 млн (пока что виртуальных), а один из участников эксперимента так описал свои впечатления: «Это как играть с кем-то, кто видит все твои карты. Я не обвиняю нейросеть в нечестной игре, просто она действительно настолько хороша».

Илон Маск и Dota 2

В 2015 году Илон Маск и Сэм Альтман, президент Y Combinator, основали компанию OpenAI, чтобы создать открытый и дружественный искусственный интеллект.

В 2017 году в рамках эксперимента команда разработчиков решила натренировать свою нейросеть в Dota 2 — игре, в которой две команды по пять человек сражаются друг с другом, используя множество комбинаций более сотни героев. У каждого из них есть свой набор навыков, а игроки могут собирать предметы для усиления персонажа. Это крупнейшая игра в современном киберспорте.

За две недели нейросеть смогла обучиться и победить нескольких лучших игроков мира в режиме один на один, и сейчас ее создатели готовятся выпустить версию для основного режима, пять на пять.

Другие победы

В начале 2018 алгоритмы от Alibaba и Microsoft превзошли человека в тесте на понимание прочитанного текста.

В марте 2018 года небольшой робот собрал кубик Рубика за 0,38 секунды. Рекорд среди людей — 4,69 секунды.

В мае 2018 искусственный интеллект стал лучше людей распознавать рак кожи.

Что теперь

По данным опроса более чем 350 экспертов в области искусственного интеллекта, скоро алгоритмы смогут победить нас в любой игре, через 10 лет научатся водить лучше нас, а к 2050 году будут проводить операции точнее нас.

Сами же исследователи, создав нейросети, которые за несколько дней достигают сверхчеловеческих способностей в играх, теперь пытаются найти им применение в реальной жизни. Google DeepMind использует AlphaGo Zero для исследования сворачивания белка, пытаясь найти лекарство от болезней Альцгеймера и Паркинсона.

«Наша конечная цель — использовать прорывы вроде AlphaGo для решения всех видов насущных проблем в реальном мире», — говорит Демис Хассабис, СЕО компании. «Если такие алгоритмы можно применить и в других ситуациях, как, например, изучение сворачивания белка, снижение уровня потребляемой энергии, или создание новых революционных материалов, то это сильно продвинет вперед все человечество и положительно скажется на наших жизнях».

Искусственный интеллект активно идет и в бизнес — не только в лабораториях Google, но и в российских компаниях: «Тинькофф» использует искусственный интеллект для одобрения кредитов, а «Газпромбанк» распознает улыбки клиентов с помощью компьютерного зрения.

{ "author_name": "BinaryDistrict Russia", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 24, "likes": 46, "favorites": 32, "is_advertisement": false, "subsite_label": "flood", "id": 39184, "is_wide": true, "is_ugc": true, "date": "Fri, 01 Jun 2018 14:44:28 +0300", "is_special": false }
0
24 комментария
Популярные
По порядку
Написать комментарий...

пока они не научились генерить мемчики лучше человека, можно спать спокойно.

18

Последний абзац убил все впечатление о статье. Вот уж воистину, не пришей к звезде рукав...

7

ну надо же было статейку завернуть под формат вц

2

Людей компьютеры давно побеждают. Про битву alphazero и stockfish не написали. Где уникальность в том, что ИИ победил шахматную программу, которая анализирует сотни миллионов ходов, а ИИ только несколько тысяч, т.е на уровне интуиции играет. Соль в том что ИИ за 4 часа научилась играть в шахматы.

1

Это всё 1на1, хрень. Даже простой набор скриптов уровня "Very Hard 1997" тебя в большинстве комп. игр порвет. Вот 5 на 5 когда ИИ выиграет в доту у даже средненькой про тимы, тогда уже можно начинать волноваться/восхищаться.

А пока это всё пыль в глаза.

–4

Я не понимаю как это соревноваться 5 на 5 в доту. Компьютер в любом случае обыгрывает людей. Я думаю в доте больше роль играет физика, а не навыки, например кто быстрее среагирует и т.д. Естественно ИИ быстрее будет и визуально видит больше чем человек. Тут не на равных игра.

0

Понимание игры в Д2 5х5 куда важнее, чем физическая реакция. Например, моя реакция уже давно не та: по меркам киберспорта я уже старец. Выигрываю не за счёт реакции, а за счёт глубинного понимания игры: его сложно запрограммировать, но это вопрос времени, разумеется.

0

Комментарий удален

Вот вам ещё одна попытка соревнования, которая по мнению настоящего эксперта, мастера по шахматам и мастера по шахматной композиции, известного в своё время Анатолия Григорьевича Кузнецова может быть решена человеком быстрее, чем компьютером.
Пока ещё эту задачу свыше 40 лет не решили ни человек, ни компьютер.
Умеющие - дерзайте!

0

20014 год.... интересно:)

3

Анатолий Григорьевич просто из будущего задачу прислал, которую ИИИ придумал.

0

Я вообще не считаю ИИ как интеллект, потому как он только копирует действия человека и решает быстрее. Так что Каспаров проиграл интеллекту кучке людей помноженной на вычислительные мощности

–2

"AlphaGo Zero самообучался вообще без участия человека, просто бесконечно играя сам с собой".
Вас этот отрезок в статье не смущает?

1

Комментарий удален

Комментарий удален

Первое: думаю, FarmBot подходит под описание - https://farm.bot/
Второе: про доить коров, пожалуйста - https://www.businessinsider.de/automation-dairy-farms-robots-milking-cows-2017-6?r=US&IR=T

1

Какое отношение имеет искусственный интеллект, к обычному перебору вариантов? В шахматах конечное число вариации ходов. Это как пытаться выиграть у соперника, который должен назвать число на одно больше, чем ты. 🙈

0

Перебери все варианты в Го или Доте :)

1

В го 10/400степени вариантов игры.в шахматах 10/120степени в шашках 10/40степени.это 10и 40нолей.

0

В шахматы нельзя считать победой A.I. так как ИИ постоянно корректировали программисты и шахматист во время матча. Так что Каспаров сражался и с СС и с другими шахматистами в одном лице Deep Blue.

–7

про SQUAD явное преувеличение, люди до сих пор доминируют: https://arxiv.org/pdf/1606.05250.pdf

0

Перспективное направление. Уровень ИИ в настоящее время позволяет его использовать для решение некоторых локальных задач, не более того. Прогресс, как вода, точит камень и однозначно будет бурный выход наружу. Важно удержать русло, чтобы не получилось как с энергией атома в период холодной войны)

0

Искусственный интеллект, когда комп сам присылает смс с левого номера шахматисту с текстом: « за 7.000$ сольёшь партию?», а когда ему сливают, сообщает, что его с кем то путают.

0

Про "Libratus" интересно, какой принцип заложен в работу.

Всё таки шахматы и "Го" это набор предустановленных правил. Вычислительная мощность позволяют просчитывать множество комбинаций ходов (своих и ответных), прогнозировать их "успешность" на основе истории и принимать решение о следующем ходе.

С покером и "Libratus" такое не сработает, потому что в шахматах только один переменный фактор, на который надо реагировать - ходы соперника, а в покере два фактора - ходы соперника и его неизвестная комбинация карт.

0

по принципу положительного математического ожидания и построения спектра рук оппонента, исходя из истории его раздач. Покер "в короткую" - это лудомания, построенная на везении.

0

Использовать ИИ для одобрения кредитов... ммммм

0

Комментарий удален

Комментарий удален

Буду аплодировать стоя, когда ИИ будет соревноваться со мной в количестве отказов от женщин...

–2
Читать все 24 комментария
Будущее наступит во вторник на OneRetailConf
120 полезных инструментов цифрового маркетинга в 2021 году

Одна из самых больших проблем, с которыми сталкиваются специалисты цифрового маркетинга, — это поиск правильного набора инструментов для повседневного использования.

Дефицит цифровых кадров в России и их подготовка

Весь мир переходит в цифровую среду. Пока в ежегодном глобальном рейтинге конкурентоспособности Россия занимает 43-е место, но задерживаться на нем не намерена. Для этого правительство запустило программу «Цифровая экономика РФ», которая будет поддерживать цифровую экономику в стране и подготовку необходимых кадров.

Объявлены победители Finlanding
«Российский рынок акций был и остаётся одним из самых привлекательных в мире»

Виталий Исаков, директор по инвестициям УК «Открытие» («Открытие Инвестиции»).

Как мы запустили MVP, получили первые продажи за 1,5 месяца и сэкономили 1 млн рублей

Рассказываем, как команда Minisol за 1,5 месяца помогла клиенту превратить идею в перспективный стартап и сколько стоил каждый этап.

«Типографика в будущем»: дизайнер описывает, как дизайн и шрифты показывают футуризм в научной фантастике Статьи редакции

Разбирает «Валли», «Бегущего по лезвию» и другие фильмы, показывает, как создать свой шрифт «из будущего».

Принцип «Всё смотрю». Часть 1

Стереотипный образ руководителя: серьёзный дядя или серьёзная тётя в костюме за большим столом принимает важные решения на совещании. Реальные руководители такое, конечно, тоже делают, но мне кажется, что довольно редко. Гораздо чаще хорошие руководители заняты непрезентабельной и весьма тяжёлой работой — они собственноручно следят за работой…

Прокрастинация: как перестать откладывать на потом и 4 способа которые мне помогли

Каждый раз, когда я начинаю думать о сложной или неприятной задаче, я чувствую внутреннее сопротивление. Например, когда нужно практиковать английский, писать сценарий или работать над сложным проектом.

Таргет как волшебная палочка

Восхваление возможностей таргета в Инстаграм приводит к тому, что многие владельцы бизнеса уверены в его абсолютной способности быстро приводить к ним новых клиентов.

«Spotify: История продукта». Как мы разработали алгоритмы музыкальных рекомендаций

Из онлайн-библиотеки — в сервис персонализированных рекомендаций.

null