Das Jahr unseres Computers schlug uns in allen Spielen

Im Laufe des 20. Jahrhunderts diente das Schachspiel als Referenzpunkt für künstliche Intelligenzforscher (AI), die John McCarty in den frühen 1950er Jahren als Ausdruck erschien.

1997 gelang es dem IBM-Programm, dem “Deep Blue”, den besten Schachmeister Garry Kasparov der Welt zu besiegen und damit den ersten von Menschen gemachten Computersieg in einem Spiel zu gewinnen.

Normalerweise haben KI-Entwickler weiterhin Fortschritte gemacht, um komplexere Spiele zu behandeln, um ihre optimisierten Algorithmen zu testen. In den letzten 12 Monaten gelang es KI, eine hohe Anzahl von Grenzen zu überwinden und Menschen in einer Vielzahl von Spielen zu schlagen, von dem alten Go-Spiel bis zum Papier, dynamisches und interaktives Spiel, “Texas Hold-Em Poker”.

Meine HerausforderungenW W W W W Wgegeben

In den späten 1997 s, nachdem ein Computer schließlich besiegt den großen Schachmeister, sagte ein Princeton-Astrophysiker, dass “wahrscheinlich 100 Jahre dauern würde, um einen Computer in Go zu schlagen, vielleicht noch mehr”.

Durch diese Herausforderung ernst zu nehmen, konzentrierten sich Informatiker auf das alte chinesische Strategiespiel, das sehr einfach zu spielen ist, aber extrem komplex, um vollständig zu meistern.

Im Mai 2017 gelang es “Alpha Go Master”, den Champion Ke Jie, der beste Spieler der Welt in Go, zu besiegen. Aber vielleicht überraschend war die Oktober-Show von “Google” eines noch raffinierteren Produkts, das es geschafft hat, “Alphago Master” zu schlagen. So ein Engel, der eine andere KI schlug.

“Alphago Zero” war ein revolutionärer Algorithmus, der durch das Lernen von sich selbst vollkommen verbessert wurde. Das System spielte einfach gegen sich ständig und konnte jedes Spiel zu spielen beherrschen. Und im Dezember 2017 konnte eine noch bessere Version dieses Systems, die von der Firma erstellt wurde, “DeepMind”, genannt “AlphaZero”, in wenigen Stunden ein Meisterspiel spielen.

Mastering the blog

Während Go ein reiches Spiel der Komplexität ist, war Poker- Besitz eine separate Herausforderung für KI. Um Poker zu gewinnen, erfordert die Fähigkeit in der Kunst der Täuschung. Um zu bluffen und zu identifizieren, wenn Sie bluffed werden, sind die wichtigsten Fähigkeiten, die zu gewinnen in diesem berühmten Kartenspiel.

Nach mehr als einem Jahrzehnt der Versuche, im Januar 2017 hielt das Team der Carnegie Mellon University ein wahres Schauspiel, wo ihr KI-System “Der Buchus” verbrachte 20 Tage mit 120 000 Händen “Texas Holdhere” ohne Limit gegen vier Profis. Untere “Der Buchus” hatte 1,7 Millionen $ mehr als eines der vier Profis, die Tausende von Dollar im Blitz verloren hatten.

Einer der Profis sagte sogar, dass es so aussieht wie ich gegen jemanden, der betrügt, wie er meine Briefe beobachtete. Ich bin ihm nicht von betrügen. Aber ich sage nur, wie gut es war”

Perfection

Im Jahr 2015 gründete Elon Musk und eine kleine Gruppe von Schöpfern ein Unternehmen namens “Open Ai” und im August 2017 entschied sich das Team, das Elektronikspiel “Dota 2”, ein sehr beliebtes und kompliziertes Spiel, das online gespielt wurde und ein ernstes Geschäft in der Welt der elektronischen Spiele ist. Nach nur zwei Wochen Übung gelang es dem “Open Ai”-System, einige der besten Spieler in der Version eines gegen einen zu schlagen. Jetzt arbeitet das Team daran, dieses System als Team von fünf Spielern zu spielen.

Aber einige Spiele sind härter für Die KI, die wie viele andere und Klassiker besitzen, aber extrem schwierig, war das 1980 “Ms Pac-Man” Videospiel besonders schwierig. Nach vielen Operationen hat das Unternehmen “Maluba”, gekauft von “Google”, einen Frühling geschaffen, der 999 990 erreicht hat, dass niemand oder Er jemals angekommen war.

Sogar ein Team der Universität von “Falmouth” hat kürzlich einen Systemalgorithmus erstellt Wer sie behaupten kann von ihren eigenen Spielen träumen, damit wir spielen können. Called “Angelina”, dieses System Er verbessert sich von Tag zu Tag, auch jetzt in der Lage, Spiele mit Seiten der Inspiration in Zeitungen und sozialen Medien zu erstellen.

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Vielleicht die bedeutendste und erschreckende Entwicklung im Jahr 2017 war der Fortschritt bei der Verbesserung des Selbst - Beeinträchtigung der Systeme. Diese Programme können sich lehren, wie man völlig neue Fähigkeiten meistern kann.

Wir möchten erweiterte Algorithmen wie diese verwenden, um alle Arten von Problemen zu lösen, die die echte Welt betreffen. Wenn ähnliche Techniken auf andere Naturprobleme wie Gesundheit, Energieverbrauchsreduzierung oder die Suche nach neuen revolutionären Materialien angewendet werden können. Die Ergebnisse haben das Potenzial, das menschliche Verständnis zu fördern und haben einen positiven Impuls in unserem Leben”, bemerkt Demis Hassabis, Mitbegründer und Generaldirektor von “DeepMind”