Напомним нашим читателям, что в течение нынешнего и прошлого года программа AlphaGo, построенная на принципах искусственного интеллекта, одержала ряд выдающихся побед над высококвалифицированными игроками в древнюю китайскую игру Го, включая и чемпиона мира Ли Седоля (Lee Sedol). И не так давно представители DeepMind, подразделения компании Google, занимающегося разработкой систем искусственного интеллекта, представили новый и более мощный вариант программы — AlphaGo Zero. Во время тестовых испытаний новая программа обыграла свой предыдущий вариант, тот, который в свое время одержал победу над Ли Седолем, абсолютно «всухую», с невероятным счетом 100:0.
Напомним нашим читателям, что оригинальный вариант программы AlphaGo получил первоначальный опыт, проанализировав около 160 тысяч матчей, сыгранных в онлайн-режиме живыми людьми, членами всемирной ассоциации игры Го. После этого начального обучения программа AlphaGo начала играть сама с собой и миллионы таких «внутренних» матчей позволили ей поднять мастерство игры на недостижимый для людей уровень.
Новая система AlphaGo Zero уже не нуждается даже в первоначальных человеческих знаниях, процесс ее обучения основан только на механизме игры самой с собой. В самом начале самообучения программа делала первые шаги (ходы) абсолютно произвольно и случайно, запоминая те комбинации, которые ведут к победе и поражению. И за 29 миллионов таких игр, сыгранных самой с собой всего за три дня, система AlphaGo Zero стала самым лучшим игроком на земном шаре.
И в заключение следует отметить, что некоторые идеи, воплощенные в жизнь специалистами DeepMind при создании системы AlphaGo, были использованы компанией Google в практических целях. Благодаря работе искусственного интеллекта компании удалось существенно сократить расходы на охлаждение информационных центров, а общая сумма прибыли, полученной всеми отделами компании Alphabet, составила уже порядка 40 миллионов фунтов стерлингов. Более того, алгоритмы, лежащие в основе новой системы AlphaGo Zero, могут быть достаточно легко адаптированы для решения множества проблем научного и технического плана, к примеру, для разработки новых лекарственных препаратов, конструкционных материалов и всего другого, где необходимо делать качественный выбор их «математического океана» всех возможных вариантов решений.
Обсуждение закрыто.