Сиолошная

Пересмотрел этим чудесным воскресным вечером фильм "AlphaGo" про создание и тестирование системы, обыгравшей в 2016м человека в Го.

Го — это древнекитайская игра, возникшая от 2 до 5 тысяч лет назад. Количество возможных ходов и стратегий в ней куда больше оных у шахмат (примерно в 10 раз больше потенциальных ходов на каждом витке игры, а количество уникальных комбинаций расположений фигур на доске больше, чем атомов во Вселенной). Долгое время считалось, что компьютер либо не сможет обыграть человека, либо это произойдет очень нескоро, "не в течение ближайших 10 лет".

Однако в 2016м году дочерняя компания Google, DeepMind, после долгих месяцев/лет разработки выставили систему против самого сильного игрока. Она победила Lee Sedol с счётом 4-1, хотя до начала общественность и сам профессиональный игрок думали, что счёт будет 0-5 в пользу кожаных.

В фильме очень много интересных сцен, показывающих, как люди не могли принять факт превосходства машины. То говорили "Она даже над первым ходом думает больше 3 минут", то смеялись с очередного хода. Однако произошедшее на той неделе (было 5 игр в разные дни) изменило всё сообщество Го и полностью перевернуло понимание игры.

Хотел выделить два момента:
— (таймкод) знаменитый "ход 37", который предложила сделать AlphaGo. Его никто не понимал до конца игры, когда стало ясно, какую стратегию выбрала модель, и какой это было ловушкой. Люди были уверены, что это просто ошибка — а сами прозевали момент поражения.
— (таймкод) Lee Sedol говорит, что переосмыслил для себя понятие креативности (ходов в игре), и что на самом деле это всё обычные ходы, которые хорошо просчитаны. Если человек думает иначе - он ошибается. И это очень перекликается с тем, какой сейчас шум поднимается вокруг сгенерированных изображений и текстов. "Они не созданы людьми, там нет креатива". Примерно такое же сопротивление, как у игроков в Го до первого матча и, соответственно, первого поражения 🙂

P.S.: в последующие годы исследователи DeepMind улучшили алгоритм настолько, что новая модель из 100 игр не проиграла ни одной той модели, что использовалась для матча против Lee Sedol. Так что шансов у человеков (почти) нет. Более того эта продвинутая система сыграла сама с собой пару десятков игр, которые были предоставлены общественности для анализа. Многие мастера пытались разобрать ходы и научиться из этого. Думаю, то же нас ждёт с приходом AI — будем потихонечку через трубочку и порционно впитывать новые знания и понимание.

YouTube

AlphaGo - The Movie | Full award-winning documentary

With more board configurations than there are atoms in the universe, the ancient Chinese game of Go has long been considered a grand challenge for artificial intelligence.

On March 9, 2016, the worlds of Go and artificial intelligence collided in South…

www.group-telegram.com/us/seeallochnaya.com/491

12.5K viewsedited  Jul 9, 2023 at 16:08

Пересмотрел этим чудесным воскресным вечером фильм "AlphaGo" про создание и тестирование системы, обыгравшей в 2016м человека в Го.

Го — это древнекитайская игра, возникшая от 2 до 5 тысяч лет назад. Количество возможных ходов и стратегий в ней куда больше оных у шахмат (примерно в 10 раз больше потенциальных ходов на каждом витке игры, а количество уникальных комбинаций расположений фигур на доске больше, чем атомов во Вселенной). Долгое время считалось, что компьютер либо не сможет обыграть человека, либо это произойдет очень нескоро, "не в течение ближайших 10 лет".

Однако в 2016м году дочерняя компания Google, DeepMind, после долгих месяцев/лет разработки выставили систему против самого сильного игрока. Она победила Lee Sedol с счётом 4-1, хотя до начала общественность и сам профессиональный игрок думали, что счёт будет 0-5 в пользу кожаных.

В фильме очень много интересных сцен, показывающих, как люди не могли принять факт превосходства машины. То говорили "Она даже над первым ходом думает больше 3 минут", то смеялись с очередного хода. Однако произошедшее на той неделе (было 5 игр в разные дни) изменило всё сообщество Го и полностью перевернуло понимание игры.

Хотел выделить два момента:
— (таймкод) знаменитый "ход 37", который предложила сделать AlphaGo. Его никто не понимал до конца игры, когда стало ясно, какую стратегию выбрала модель, и какой это было ловушкой. Люди были уверены, что это просто ошибка — а сами прозевали момент поражения.
— (таймкод) Lee Sedol говорит, что переосмыслил для себя понятие креативности (ходов в игре), и что на самом деле это всё обычные ходы, которые хорошо просчитаны. Если человек думает иначе - он ошибается. И это очень перекликается с тем, какой сейчас шум поднимается вокруг сгенерированных изображений и текстов. "Они не созданы людьми, там нет креатива". Примерно такое же сопротивление, как у игроков в Го до первого матча и, соответственно, первого поражения 🙂

P.S.: в последующие годы исследователи DeepMind улучшили алгоритм настолько, что новая модель из 100 игр не проиграла ни одной той модели, что использовалась для матча против Lee Sedol. Так что шансов у человеков (почти) нет. Более того эта продвинутая система сыграла сама с собой пару десятков игр, которые были предоставлены общественности для анализа. Многие мастера пытались разобрать ходы и научиться из этого. Думаю, то же нас ждёт с приходом AI — будем потихонечку через трубочку и порционно впитывать новые знания и понимание.

BY Сиолошная