GoogleのA.I. Go of Ancient GameでFacebookを破って勝利へ

火曜日の太平洋時間の真夜中の少し前に、Mark ZuckerbergはGoogleでの彼の競争に対する先制攻撃を開始しました。

「Goの古代中国のゲームは、最高の人間プレイヤーが依然として最高の人工知能プレイヤーを倒すことができる最後のゲームの1つです。」

間違いなくZuckerbergは、約12時間後にGoogleがそれを打ち立てることを知っていた まあ、実際に その人工知能は、人間だけでなく、世界でも有​​数の人間を殴った。グーグルの賞賛 - その結果はジャーナルに掲載されました 自然 水曜日の午後 - DeepMindの研究者たちは、人工のニューラルネットワークであるAlphaGoを開発した。これは、Fan Huiを5試合で0まで引き上げた。

一方、Zuckerberg氏は火曜日の夜の同じ記事で、Facebookが近づいていると書いています。私たちは親密になりつつあり、そして過去6ヶ月間で私たちはA.Iを作り上げました。それは0.1秒という早さで動きを生み出すことができ、それでも構築するのに何年もかかった以前のシステムと同じくらい良いことができます。」

囲碁のゲームは、イエスの物語よりも古いですが、コンピュータを破るのは難しいことで有名です。アルゴリズムは人間を三目並べ、チェス、そしてチェッカーで押しつぶしますが、Goの動きの数が膨大であるため（宇宙には原子がある以上に）、コンピュータが勝利への道を強要するには多すぎます。コードはこれまでで最高のヒューマン・ゴーチャンピオンになることはできませんでした。

何十年もの間、コンピュータ科学者たちはゲームに勝つことをA.I.のようなものと考えてきました。酸性テスト。一部の専門家によると、GoogleのAlphaGoは10年で曲線の先を行く。 カスパロフキラーディープブルー（http://ja.wikipedia.org/wiki/Deep 青 Googleのアルゴリズムは、可能性のある動きを絞り込み、最適なものを選択することができる（chess_computer）です。相手の動きの予測と機械学習を組み合わせた高度なシステムです。

Googleの公式ブログから：

私たちは、人間の動きが57％の確率で予測できるようになるまで、人間の専門家によって行われたゲームからの3000万の動きについてニューラルネットワークをトレーニングしました（AlphaGo以前の前の記録は44パーセント）。しかし、私たちの目標は、単に彼らを模倣するのではなく、最高の人間プレーヤーを倒すことです。これを行うために、AlphaGoは、ニューラルネットワーク間で何千ものゲームをプレイし、強化学習として知られる試行錯誤のプロセスを使用して接続を調整することによって、それ自体のための新しい戦略を発見することを学びました。もちろん、これらすべてに膨大な量のコンピューティング能力が必要なので、Google Cloud Platformを多用しました。

Goとはこれは2500年前のボードゲームで、人工知能を使って勝つことはほぼ不可能です。 pic.twitter.com/UEyGIxh42I

- Google（@google）2016年1月27日

今、これはそのコンピュータがそのA.Iを振ることができる上にたくさんのhullabalooのように感じるかもしれません。古代のボードゲームではディックが難しくなります。しかし、最終的には、これらのプログラムの背後にある基本原則を採用し、より一般化された機械学習の基礎を築くことです。

ZuckerbergはA.I.が環境問題に取り組み、病気を分析する能力を呼び起こした。記者会見で、グーグルのヘッドAlphaGoプログラマーはグーグルの新技術の最初の応用は製品の推奨になるだろうと述べた。