Самую сложную игру в мире выиграла программа

imageСамый известный Го — игрок проиграл в схватке с искусственным интеллектом. Разработчики искусственного интеллекта уже планируют внедрение своих разработок в область медицины. Но, означает ли единственная победа в игре такой смелый шаг в эволюции медицины и человечества в целом. На что рассчитывает компания и как к этому относятся эксперты, читайте в нашей статье.

Игрок китайской гола Ke Jie проиграл две игры AlphaGo. Искусственный интеллект Google DeepMind AlphaGo победил мирового игрока Go Go Ke Jie. AlphaGo одетжал свою победу в игре после победы во второй игре в трехчастном матче. Это было действительно зрелищно – человек против искусственного интеллекта, эмоции против расчетных программ.
Основатель DeepMind Demis Hassabis сказал, что Ke Jie играл «отлично» и «толкнул AlphaGo до предела».
После поражения Ke Jie сказал репортерам: «Я немного грущу, мне даже не по себе, потому что я до сих пор думаю, что играл очень хорошо».
Ke Jie в конечном итоге подал в отставку.

В Go игроки по очереди размещают камни на сетке 19 на 19, соревнуясь, чтобы взять под контроль большую часть территории. Она считается одной из самых сложных в мире игр. Это считается намного сложнее, чем шахматы. AlphaGo создала свой опыт, изучая старые игры и играя тысячи игр против себя.

Компания заявляет, что в конечном итоге планируется развернуть свой искусственный интеллект «в областях медицины и науки». Профессор Ноэль Шарки, компьютерный исследователь из Шеффилдского университета, сказал, что до создания общего интеллекта еще далеко.
«Это невероятное достижение, и большинство экспертов считают, что победа над ИИ в Го была на расстоянии в 20 лет, поэтому DeepMind лидирует на поле, но этот ИИ не обладает общим интеллектом. Он не знает, что играет в игру и не может сделать тебе чашку чая после этого».

Профессор Нелло Кристианини из Бристольского университета добавил: «Это машинное обучение в действии, и это доказывает, что машины очень способны, но это не общий интеллект, никто этого еще не построил».
Виды интеллекта, проявляемые машинами, которые хорошо играют в игры, считаются очень узкими. Хотя они могут создавать алгоритмы, полезные в других областях, мало кто думает, что они близки к универсальным способностям решения проблем людей, которые могут найти хорошие решения практически для любой проблемы, с которой они сталкиваются.

Профессор Кристианини добавил, что в то время как конкуренция на игровом уровне прекрасна, это не должно регулировать то, как мы рассматриваем наши отношения с интеллектуальными машинами в будущем.«Мы должны сосредоточиться на хороших вещах, которые мы можем извлечь из них, и будьте осторожны, чтобы не создавать ситуации, в которых мы оказываемся в прямой конкуренции с машинами».

Оба эксперта согласились, что такие алгоритмы могут быть адаптированы к другим областям, таким как здравоохранение. DeepMind уже приступила к работе с национальной службой здравоохранения Великобритании для разработки приложений и других инструментов для диагностики.

Запись опубликована в рубрике Новости Интернета с метками . Добавьте в закладки постоянную ссылку.