Googles A.I. Beats Facebook i Race for at vinde på Old Game of Go

Lidt før midnat Pacific tid på tirsdag lancerede Mark Zuckerberg en prædiktiv strejke mod hans konkurrence på Google med en udtale, som han sandsynligvis vidste var forkert:

"Det gamle kinesiske spil Go er et af de sidste spil hvor de bedste menneskelige spillere stadig kan slå de bedste kunstige intelligens spillere."

Zuckerberg vidste sikkert, at omkring tolv timer senere ville Google trompet det Nå, faktisk, sin kunstige intelligens havde slået en menneskelig spiller, og ikke kun et menneske, men et af verdens bedste. Googles hilse præstation - resultaterne heraf blev offentliggjort i tidsskriftet Natur på onsdag eftermiddag - er det, at dets DeepMind forskere havde udviklet AlphaGo, et kunstigt neuralt netværk, der slog Fan Hui med en score på fem kampe til nul.

I mellemtiden skrev Zuckerberg i samme post tirsdag aften, at Facebook nærmer sig: "Forskere har forsøgt at lære computere at vinde hos Go i 20 år. Vi nærmer os, og i de sidste seks måneder har vi bygget en A.I. som kan gøre bevægelser i så hurtigt som 0,1 sekunder og stadig være så god som tidligere systemer, der tog år at bygge."

Spillet af Go er ældre end Jesu historie, men forbliver notorisk svært for computere at slå. Algoritmer knuse mennesker på tic-tac-toe, skak og tjekker, men det rene antal bevægelser i Go (mere end der er atomer i universet) har været for meget for computere til at brute-force deres vej til sejr. Koden kunne ikke være den bedste mennesker Go champs - indtil nu.

I årtier har computerforskere overvejet at vinde spillet noget af en A.I. syretest. Googles AlphaGo er forud for kurven, ifølge nogle eksperter, med ti år. I modsætning til Kasparov-killer Deep Blue (http://en.wikipedia.org/wiki/Deep Blå (chess_computer), som kunne knuse gennem de mulige bevægelser og vælge det bedste, er Googles algoritme et avanceret system, der kombinerer forudsigelse af modstanderens bevægelser og maskinindlæring.

Fra Googles officielle blog:

Vi trænede de neurale netværk på 30 millioner fly fra spil, der spilles af menneskelige eksperter, indtil det kunne forudsige den menneskelige bevægelse 57 procent af tiden (den tidligere post før AlphaGo var 44 procent). Men vores mål er at slå de bedste menneskelige spillere, ikke bare efterligne dem. For at gøre dette, lærte AlphaGo at opdage nye strategier for sig selv ved at spille tusindvis af spil mellem sine neurale netværk og justere forbindelserne ved hjælp af en prøve- og fejlproces, der kaldes forstærkningsindlæring. Alt dette kræver selvfølgelig en stor mængde computerkraft, så vi har udstrakt brug af Google Cloud Platform.

Hvad er Go? Det er et 2.500 årigt brætspil, der næsten er umuligt at slå ved hjælp af kunstig intelligens. pic.twitter.com/UEyGIxh42I

- Google (@google) 27. januar 2016

Nu kan det føles som en masse skrogabaloo over, hvis computer kan svinge sin A.I. pik hårdere på et gammelt brætspil. Men slutspillet er at tage de underliggende principper bag disse programmer og lægge grunden til mere generaliseret maskinindlæring.

Zuckerberg påberåbte A.I.'s evne til at tackle miljøproblemer og analysere sygdom. På en pressekonference sagde Googles chef AlphaGo-programmør, at en sandsynlig første anvendelse af Googles nye teknologi ville være produktanbefalinger.