부지깽이 또는 마술 : 우리가 DeepMind에 잃는 다음 게임은 모인다

Go-playing 인류는 단호한 패배를 겪었습니다. 화요일 밤, Google의 인공 신경 네트워크 인 AlphaGo가 Lee Sedol을 이겼습니다. 호모 사피엔스 처음부터 일방적으로 느낀 4 대 1 시리즈를 완성하면서 제공해야했습니다. Go는 체커, 체스, 스크래블 및 위험 인공 지능으로 정복 된 게임 목록 인류가 다음에 무엇을 잃을까요?

우리는 다음 게임이 체스 나 고개처럼 보이지 않을 것임을 알고 있습니다. 인공 지능으로 태클을 돌리는 것과 같은 것이 아무것도 없기 때문입니다. 우리는 그런 종류의 게임을 다 써 버렸습니다.

"Go는 결정 론적 완벽한 정보 게임 중 가장 높은 산이었습니다."인공 지능 프로그래머 인 Bruce Wilcox는 Go-playing 알고리즘을 여러 개 만들었습니다.(그는 이후 Go에서 더 지능적인 인위적인 대화를하기 위해 이사를갔습니다.) "법적인 움직임을 사용하여 미래를 예측하고 이사회를 평가에 이끌어주었습니다."

결정 론적 게임은 본질적으로 주어진 입력이 항상 정확하게 알려진 출력과 일치하는 게임입니다. 체스에서 루크를 3 칸 이동하려면 정확히 3 칸 이동하십시오. 펑키 한 일은 아무 일도 일어나지 않습니다 - 하나님은 체스 판으로 주사위를 굴리지 않습니다. 예를 들어 Magic: The Gathering에서 카드를 그리는 것과는 대조적입니다. 당신은 카드 하나를 가지고 있다는 것을 알고 있습니다. 개연성 주어진 카드를 뽑을 수는 있지만, 결국 당신이 끝낼 것을 정확히 알 수는 없습니다. 어쩌면 그것은 섬일 것입니다. 아마 Lovecraftian 촉수 짐승 일 수도 있습니다. 또한, 매직 또는 확실히 포커에는 숨겨진 정보가 있습니다. 다른 플레이어는 알 수없는 카드를 쥐고 있습니다.

이동 또는 체스에는 허풍이 없습니다.

불완전 함으로 컴퓨터가 불가능하다는 의미는 아닙니다. 컴퓨터 포커 연구 그룹 (Computer Poker Research Group)이있는 알버타 대학 (University of Alberta)은 컴퓨터 과학자들이 제한된 텍사스 홀드 (Texas Hold) 과학 이것은 인상적인 알고리즘이며 의사 결정을 내릴 수있는 "억"의 손에 의존하지만 몇 가지주의 사항이 있습니다. 즉, 포커는 tic-tac-toe와는 달리 해결 될 수 없지만, 확률 적으로 반복해서 승리 할 수 ​​있습니다. 캐나다인들은 $ 1,000의 빅 블라인드마다 플레이어가 1 달러를 버는 것이 최선이라고 말한다.

정확히 언제 컴퓨터가 무제한으로 포커 프로를 이길 지 예측할 때, 여러 플레이어 게임은 어리석은 일입니다. Go는 적어도 10 년은 걸렸습니다. 물론, AlphaGo가 역사에 나서기까지는. 엘론 머스크 (Elon Musk)가 트위터에 쓴 것처럼, "이 분야의 많은 전문가들은 AI가 이것을 달성하는 데 10 년이 걸렸다 고 생각했다."

이 알고리즘은 또한 두 명의 플레이어 만 처리 할 수 ​​있습니다. 전체 테이블 또는 심지어 제한없는 게임은 현재 컴퓨터가 소집 할 수있는 것 이상입니다. 무제한 게임에서 카네기 멜론 대학 (Carnegie Mellon University) 프로그램은 지난 5 월 라스베가스 전시회에서 전문가들에게 건전하게 패했습니다. 한 연구원이 L. A. Times 경기 결과 통계적으로 유의미하지는 않았다. - 결국 4 명의 포커 프로가 누적으로 70 만 달러를 벌었 다. A.I. 앞에 갈 수있는 방법이 있습니다. 포커 게임의 삶을 모방 할 수 있습니다.

컴퓨터는 허풍을 쳐야합니다. "포커와 같은 숨겨진 정보가있는 게임은 상대방을 오도하는 심리 때문에 관심이 있습니다."라고 Wilcox는 지적합니다. 우리의 세계에 오신 것을 환영합니다.