구글의 A.I. 고대 게임에서 승리하기 위해 레이스에서 페이스 북을 제압

화요일 자정 조금 전까지 마크 주커 버그 (Mark Zuckerberg)는 구글에서의 경쟁에 대한 선제 공격을 시작했다.

"중국 고대 중국 게임은 최고의 인간 선수가 여전히 최고의 인공 지능 선수를 이길 수있는 마지막 게임 중 하나입니다."

주커 버그 (Zuckerberg)는 약 12 ​​시간 후에, 구글이 글쎄 사실, 그것의 인공 지능은 어떤 인간이 아니라 세계에서 최고 중 하나 인 인간 선수를 때렸다. Google의 칭찬 업적 - 결과가 저널에 게시되었습니다. 자연 수요일 오후에 DeepMind의 연구자가 인공 신경망 인 AlphaGo를 개발하여 Fan Hui를 5 경기에서 0 점으로 이겼습니다.

한편 Zuckerberg는 화요일 밤 같은 포스트에서 페이스 북이 가까워지고 있다고 썼다. "과학자들은 컴퓨터를 Go에서 20 년 동안이기도록 가르치려고 노력 해왔다. 우리는 가까워지고 있습니다. 지난 6 개월 동안 우리는 A.I를 만들었습니다. 0.1 초의 빠른 속도로 움직일 수 있으며 구축에 수년이 걸린 이전 시스템만큼 뛰어납니다."

고 (Go) 게임은 예수의 이야기보다 오래되었지만 컴퓨터가 이길 수있는 것으로 악명 높게 남아 있습니다. 알고리즘은 틱택 (Tic-Tac-Toe), 체스 (Chess), 체커 (Checker)에서 인간을 뭉개 버리지 만, 우주에서 원자보다 많은 수의 이동은 컴퓨터가 무차별 적으로 승리를 거두기에는 너무 벅차다. 코드는 지금까지 인간의 최고 챔피언이 될 수 없었습니다.

수십 년 동안 컴퓨터 과학자들은이 게임에서 A.I. 산성 시험. 일부 전문가에 따르면 Google의 AlphaGo는 10 년 앞선 것으로 나타났습니다. Kasparov-killer Deep Blue (http://en.wikipedia.org/wiki/Deep)와는 달리 푸른 (chess_computer), 가능한 움직임을 통해 크런치 수 있고 최선을 선택, 구글의 알고리즘은 상대의 움직임과 기계 학습을 예측 결합하여 첨단 시스템입니다.

Google 공식 블로그:

우리는 인간의 움직임이 57 %의 시간 (AlphaGo가 44 %가되기 전의 이전 기록)을 예측할 수있을 때까지 인간 전문가가 수행 한 게임에서 3,000 만 건의 움직임으로 신경 네트워크를 훈련했습니다. 그러나 우리의 목표는 단지 ​​그들을 모방하는 것이 아니라 최고의 인간 선수를이기는 것입니다. 이를 위해 AlphaGo는 신경망 사이에서 수천 개의 게임을하고 보강 학습 (reinforcement learning)으로 알려진 시행 착오적 인 과정을 사용하여 연결을 조정함으로써 새로운 전략을 발견하는 것을 배웠습니다. 물론이 모든 작업에는 엄청난 양의 컴퓨팅 성능이 필요하므로 Google Cloud Platform을 광범위하게 사용했습니다.

바둑이란 무엇입니까? 인공 지능을 사용하여 이길 수없는 2500 년 된 보드 게임입니다. pic.twitter.com/UEyGIxh42I

- Google (@google) 2016 년 1 월 27 일

이제,이 컴퓨터는 A.I.을 스윙 할 수있는 많은 음란물처럼 느껴질 수 있습니다. 고대 보드 게임에서 더 열심히 거시기. 그러나 최종 게임은 이러한 프로그램의 기본 원리를 취하고 좀 더 일반화 된 기계 학습의 토대를 마련하는 것입니다.

Zuckerberg는 환경 문제를 해결하고 질병을 분석 할 수있는 A.I.의 능력을 촉구했습니다. 기자 회견에서, 구글의 AlphaGo 헤드 프로그래머는 구글의 신기술을 처음으로 적용하는 것이 제품 추천 일 것이라고 말했다.