Parasts spēlētājs un pat ne augstākā līmeņa spēlētājs uzvarēja vadošo sistēmu mākslīgais intelekts galda spēlē Go, kas nāca kā pārsteigums, jo 2016. gadā datora izcīnītā uzvara tika uzskatīta par nozīmīgu pavērsienu mākslīgā intelekta attīstībā.
Amerikāņu amatieru spēlētāja Kellina Pelrina izmantoja sistēmas trūkumu, ko iepriekš atklāja… cits dators, un uzvarēja 14 no 15 spēlēm. Šī uzvara atklāja Go spēlei paredzēto labāko datorprogrammu vājumu, kas piemīt lielākajai daļai mūsdienu AI sistēmu, tostarp bēdīgi slavenā tērzēšanas robota. ChatGPT, ko izveidoja OpenAI.
Ironiskā kārtā uzvarētāju taktiku piedāvāja cita datorprogramma, kas pētīja mākslīgā intelekta sistēmas, meklējot vājās vietas. "Mums bija pārsteidzoši viegli izmantot sistēmu," sacīja Adam Gleave, Kalifornijā bāzētās pētniecības firmas FAR AI izpilddirektors, kas izstrādāja programmu. Programmai bija jāspēlē vairāk nekā miljons spēļu pret vienu no populārākajām Go sistēmām KataGo, lai atrastu tā saukto "aklo zonu", viņš teica. Pēc Pelrina teiktā, programmas atklātā stratēģija "nav pilnīgi triviāla, bet arī ne pārāk grūta", tāpēc vidusmēra cilvēks ir diezgan spējīgs to apgūt.
Uzvara gūta septiņus gadus pēc tam, kad AI, šķiet, pierādīja savu neapstrīdamo pārākumu pār cilvēkiem, kas bieži tiek uzskatīta par visgrūtāko stratēģijas galda spēli. Uzņēmuma izstrādātā AlphaGo sistēma Deepmind, kas pieder Google, 2016. gadā uzvarēja pasaules čempionu Lī Sedolu ar 4:1. 2019. gadā Dienvidkorejas spēlētājs pārtrauca piedalīties sacensībās tieši mākslīgā intelekta attīstības dēļ – viņš paziņoja, ka cilvēks viņu vairs nespēs pārspēt. Nu, Lī Sedols izdarīja pārsteidzīgus secinājumus.
Go spēlē divi spēlētāji pārmaiņus novieto melnbaltās figūras uz dēlīša, kas apzīmēts ar 19x19 režģi, cenšoties apņemt pretinieka figūras un aizņemt lielāko laukumu. Milzīgais kombināciju skaits nozīmē, ka dators īsti nespēj novērtēt visus iespējamos turpmākos gājienus. Pelrina izmantotā taktika bija lēnām savērt lielu akmeņu "cilpu", lai apņemtu vienu no pretinieka grupām, novēršot uzmanību. AI pārvietojas citos dēļa stūros. Un robots nepamanīja ievainojamību pat tad, kad ielenkums bija gandrīz pabeigts. "Taču cilvēkam to būtu diezgan viegli pamanīt," piebilda spēlētājs.
Interesanti arī:
Vājuma atklāšana dažās modernākajās Go mašīnās norāda uz būtisku trūkumu dziļās mācīšanās sistēmās, kas ir pamatā jaunākajām tehnoloģijām. AI. Kā saka Kalifornijas Universitātes Bērklijā datorzinātņu profesors Stjuarts Rasels, sistēmas var “saprast” tikai konkrētas situācijas, ar kurām tās ir sastapušās pagātnē, un nespēj visu vispārināt tā, kā to spēj cilvēks. "Tas vēlreiz parāda, ka mēs esam bijuši pārāk pārsteidzīgi, piedēvējot mašīnām pārcilvēcisku inteliģenci," sacīja Rasels.
Visticamāk, ka Pelrin izmantotā taktika tiek izmantota reti, kas nozīmē, ka AI sistēmas nav pietiekami apmācītas līdzīgām spēlēm, lai "saprastu" to ievainojamības.
Interesanti arī: