Phần mềm trí tuệ nhân tạo AlphaGo bắt đầu học GO, một trong những trò chơi chiến lược lâu đời nhất và khó nhất trên thế giới mà không có sự hỗ trợ của con người. Phần mềm, được cập nhật với phiên bản có tên Zero, mang lại cho nó một lợi thế đáng kinh ngạc so với các đối thủ cạnh tranh là con người. Có một câu hỏi cần được trả lời trong tâm trí bối rối.
AlphaGo là một trong những phần mềm trí tuệ nhân tạo và kiến trúc máy học tốt nhất thế giới được lập trình trên trò chơi cờ vây tiên tiến từ Viễn Đông. Phần mềm này nổi lên khi nó đánh bại con người cách đây rất lâu nhưng sau đó lại bị đánh bại bởi một nhà vô địch cờ vây. Phần mềm được cập nhật với tên AlphaGo Zero, đã được nâng lên một mức độ mà nó có thể học trò chơi cờ vây mà không cần sự hỗ trợ của mọi người và mang lại cho nó sự vượt trội vượt trội so với các đối thủ đầu tiên.
Trí tuệ nhân tạo, thu thập dữ liệu từ hàng trăm trận đấu cờ vây nâng cao mà mọi người chơi, được triển khai bởi DeepMind, một công ty con của công ty mẹ Alpahabet của Google. Phần thú vị và hấp dẫn là cách AlphaGo Zero thực hiện điều này mà không cần hỗ trợ.
AlphaGo Zera bắt đầu bằng việc học các nước đi và luật chơi cơ bản trên một bàn cờ vây trống. Sau đó, anh ta phân tích dữ liệu từ các trò chơi do con người chơi và chơi hàng triệu trò chơi với chính mình. Thử nghiệm hàng tỷ kết hợp và di chuyển trong thời gian này, phần mềm đã trở thành một Go pro thực sự.
AlphaGo Zero: Bước đầu tiên hướng tới việc xây dựng những cỗ máy thông minh!
Nhà đầu tư lớn nhất vào trí tuệ nhân tạo và học máy hiện nay cho đến nay là Google. Mục tiêu cuối cùng của công ty là thử nghiệm phần mềm trong các lĩnh vực rất khó khăn đối với con người, để đảm bảo rằng chúng đạt được hình thức nhạy bén và linh hoạt hơn. Như vậy, theo thời gian, năng lực học tập của họ sẽ tăng lên và họ sẽ độc lập với hệ thống đám mây.
Phát triển công nghệ vật liệu và thu nhỏ mạch điện tử là điều quan trọng để các phần mềm như AlphaGo Zero hoạt động trên các máy hình người. Tất nhiên, máy móc có rất nhiều dữ liệu đào tạo để học. Tuy nhiên, một khi chúng được lập trình, như trong ví dụ này, chúng sẽ tự phân tích và tìm hiểu các dữ liệu cần thiết.
Demis Hassabis, CEO và người sáng lập DeepMind cho biết. Hassabis cho biết các kỹ thuật dùng để tạo ra AlphaGo Zero sẵn sàng được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như khám phá thuốc và khoa học vật liệu. Trên thực tế, nghiên cứu học thuật đằng sau AlphaGo Zero đã được công bố ngày hôm nay trên tạp chí Nature.
Thông qua quá trình tự học của mình, AlphaGo Zero đã nhanh chóng khám phá và học hỏi nhiều thủ thuật và kỹ thuật mà các đối thủ cờ vây của con người đã phát triển trong vài thiên niên kỷ qua:
Hassabis, đã đưa ra tuyên bố.
DeepMind, có trụ sở tại London, được Google mua lại vào năm 2014. Công ty tập trung vào việc đạt được những bước tiến lớn với trí tuệ nhân tạo, chơi game, mô phỏng và học máy, đồng thời làm việc với hàng trăm nhà khoa học trên khắp thế giới vì mục đích này. Hassabis cho biết nhóm phát triển AlphaGo Zero gồm 15 người và hàng triệu đô la đã được đầu tư vào máy tính.
Cả AlphaGo và AlphaGo Zero đều sử dụng mạng lưới thần kinh sâu cũng như phương pháp học máy được gọi là “học tập hỗ trợ”. Phong cách này được lấy cảm hứng từ cách động vật học hỏi thông qua thử nghiệm và phản hồi.
Như bạn có thể thấy, trong thời đại của chúng ta, nơi người tạo ra thông tin vượt trội hơn, các kiến trúc sư của công nghệ tạo ra thông tin mà không cần sự hỗ trợ của con người đã bắt đầu xuất hiện. Nó có sợ không? Chúng ta phải làm quen với nó và tham gia vào quá trình sản xuất này từ đâu đó.
Nguồn: https://www.technologyreview.com/s/609141/alphago-zero-shows-machines-can-become-superhuman-without-any-help/
