Počítače vs. lidé: další bod pro umělou inteligenci
Po prohře šachové partie, či ve znalostní soutěži s počítači IBM (Deep Blue a Watson) utrpěla lidská nadřazenost nad stroji další ránu: Počítač loni poprvé porazil člověka ve hře Go, považované dosud pro strojovou inteligenci za příliš obtížnou.
Proti počítači vybaveném systémem pokročilé umělé inteligence AlphaGo, vyvinutou britskou výzkumnou společností DeepMind, kterou v roce 2014 získali Google, nastoupil Fan Hui - profesionální hráč čínské asociace Go. Hrálo se celkem 10 her - 5 oficiálních a 5 neoficiálních s hodinovým limitem a 30 s na tah, přičemž Fan Hui vyhrál proti AlphaGo dva neoficiální zápasy, ale ztratil všechny oficiální hry.
Síla AlphaGo spočívá podle tvůrců systému v úspěšné aplikaci technologie neuronových sítí pro zpracování informací takovým způsobem, který je postaven na nervových spojeních v lidském mozku. DeepMind si klade za cíl vyvinout algoritmus obecného učení, který může být aplikován na mnoho problémů místo předem naprogramované AI, schopné dělat jen jednu věc (např. hrát Go, nebo šachy). AlphaGo je tvůrci charakterizován spíše trochu jako hybrid těchto dvou přístupů, kdy se neuronová síť pro obecný účel „školí" tím, že má přístup k velkému množství Go her mezi kvalifikovanými lidmi. Takto získané „znalosti" v rámci procesu posiluje možnost hrát obrovské množství her proti sobě a detailně je vyhodnocovat. Neuronové sítě zúží výběr vhodných řešení na několik doporučených variant, z nichž potom ve druhé fázi, využívající technologii stromového vyhledávání, je zvolena ta, která by měla být optimální pro daný případ. Takže program už nemusí kalkulovat obrovské množství variant, ale rychle směřuje k té nejvhodnější z již předvybraných. Hluboké neuronové sítě používané pro umělou inteligenci a její učení se od těch běžných liší mj. tím, že fungují jako vícevrstevné - v případě AlphaGo probíhají výpočetní operace ve 13 vrstvách nad sebou najednou.
537
