Paprastas žaidėjas ir net ne aukščiausio lygio žaidėjas nugalėjo pirmaujančią sistemą dirbtinis intelektas stalo žaidime „Go“, kuris buvo netikėtas, nes 2016 metais kompiuterio iškovota pergalė buvo laikoma svarbiu dirbtinio intelekto plėtros etapu.
Kelyn Pelrin, amerikiečių žaidėja mėgėja, pasinaudojo sistemos trūkumu, kurį anksčiau atrado… kitas kompiuteris, ir laimėjo 14 žaidimų iš 15. Ši pergalė išryškino geriausių „Go“ žaidimui skirtų kompiuterinių programų, kurias turi dauguma šiuolaikinių dirbtinio intelekto sistemų, įskaitant liūdnai pagarsėjusį pokalbių robotą, silpnumą. ChatGPT, sukurta OpenAI.
Laimėjimo taktiką, kaip bebūtų ironiška, pasiūlė kita kompiuterinė programa, tyrinėjanti dirbtinio intelekto sistemas, ieškant silpnųjų vietų. „Naudotis sistema mums buvo stebėtinai lengva“, – sakė programą sukūrusios Kalifornijoje įsikūrusios tyrimų įmonės FAR AI vadovas Adamas Gleave'as. Programa turėjo žaisti daugiau nei milijoną žaidimų prieš vieną populiariausių „Go“ sistemų „KataGo“, kad surastų vadinamąją „akląją zoną“, – sakė jis. Pasak Pelrin, programos atrasta strategija nėra „visiškai triviali, bet ir ne itin sudėtinga“, todėl paprastas žmogus yra pakankamai pajėgus ją įvaldyti.
Pergalė pasiekta praėjus septyneriems metams po to, kai pasirodė, kad dirbtinis intelektas įrodė savo neginčijamą pranašumą prieš žmones šiame žaidime, kuris dažnai laikomas sunkiausiu strateginiu stalo žaidimu. Įmonės sukurta AlphaGo sistema DeepMind2016 m., priklausantis „Google“, 4:1 nugalėjo pasaulio čempioną Lee Sedolą. 2019-aisiais Pietų Korėjos žaidėjas varžybose nustojo dalyvauti būtent dėl dirbtinio intelekto vystymosi – jis pareiškė, kad žmogus nebegalės jo įveikti. Na, Lee Sedolas padarė skubotas išvadas.
Go žaidime du žaidėjai pakaitomis deda juodas ir baltas figūrėles ant lentos, pažymėtos 19x19 tinkleliu, bandydami apsupti priešininko figūrėles ir užimti didžiausią plotą. Didelis derinių skaičius reiškia, kad kompiuteris tikrai negali įvertinti visų galimų būsimų žingsnių. Pelrino naudojama taktika buvo lėtai suverti didelę „kilpą“ akmenų, kad apsuptų vieną iš priešininko grupių ir atitrauktų dėmesį. AI juda kituose lentos kampuose. Ir robotas nepastebėjo pažeidžiamumo net tada, kai apsupimas buvo beveik baigtas. „Tačiau žmogui būtų gana lengva tai pastebėti“, – pridūrė žaidėjas.
Taip pat įdomu:
Kai kurių naujausių „Go“ mašinų silpnumo atradimas rodo esminį gilaus mokymosi sistemų, kuriomis grindžiamos moderniausios technologijos, trūkumą. AI. Kaip teigia Kalifornijos universiteto Berklyje kompiuterių mokslų profesorius Stuartas Russellas, sistemos gali „suprasti“ tik konkrečias situacijas, su kuriomis susidūrė praeityje, ir negali visko apibendrinti taip, kaip gali žmogus. „Tai dar kartą parodo, kad mes pernelyg skubėjome mašinoms priskirti antžmogišką intelektą“, – sakė Russellas.
Tikėtina, kad Pelrin naudojama taktika retai naudojama, o tai reiškia, kad dirbtinio intelekto sistemos nebuvo apmokytos pakankamai panašių žaidimų, kad „suprastų“ jų pažeidžiamumą.
Taip pat įdomu: