MENTE ARTIFICIALE CHE SVOLGE Persone pietose in GO - La rivolta delle macchine è proprio dietro l'angolo?

2024 Autore: Seth Attwood | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-16 16:08

Non molto tempo fa, il sudcoreano diventa maestro e uno dei giocatori più titolati al mondo, Lee Sedol, ha annunciato il suo ritiro e ha fatto una dichiarazione drammatica: valutare attraverso sforzi folli. Ora c'è un'entità che non può essere superata.

Lee ha parlato del computer AlphaGo, sviluppato da DeepMind, che Google ha acquistato per 650 milioni di dollari cinque anni fa. Il coreano ha perso contro l'auto nel 2016, ma da allora l'intelligenza artificiale è diventata solo più forte. In generale, la vittoria di un computer su una persona in Go è considerata una vera svolta, che può potenzialmente portare a cambiamenti su larga scala nel mondo. Il Terminator è già all'orizzonte? Scopriamolo.

I programmatori hanno a lungo testato la potenza dell'intelligenza artificiale in giochi impegnativi con il meglio degli umani. Il computer Deep Blue sviluppato da IBM ha battuto Garry Kasparov a scacchi nel 1997. Prima della partita Kasparov pensava: “E' solo una macchina. Le macchine sono stupide.

Ma dopo la sconfitta ha confessato: "Ho sentito - annusato - che a tavola c'era un nuovo tipo di mente".

Per sconfiggere Kasparov, Deep Blue ha usato una potenza di calcolo bruta: dopo ogni mossa, il programma ha calcolato tutti gli scenari possibili e ha preso una decisione in base a questi dati. Ma con Go, questo approccio non funziona a causa della quantità di dati che devono essere elaborati. In go, i giocatori, a turno, posizionano le pietre bianche e nere sul tabellone 19 per 19. L'obiettivo del gioco è occupare più territorio possibile, mentre si bloccano le pietre dell'avversario, impedendogli di ottenere un vantaggio. In generale, go è simile al gioco dei punti familiare a molti a scuola, solo più difficile.

A causa delle dimensioni della scacchiera, sono già possibili 361 varianti per la prima mossa fatta dalle pietre nere (negli scacchi - solo 20). Di conseguenza, con ogni mossa, l'albero dei potenziali allineamenti cresce solo. Dopo le prime due mosse, ci sono 400 possibili sviluppi negli scacchi e 129.960 in go. Il matematico John Tromp ha calcolato che il numero di combinazioni possibili sarà di 171 cifre.

Pertanto, nel gioco di Go, alle persone è richiesto non solo di avere intelligenza e capacità di calcolo, ma anche un potente pensiero astratto, una forte intuizione - qualità che sono scarsamente sviluppate nei computer. Uno degli sviluppatori di AlphaGo, Demis Hassabis, ha dichiarato: "Questo è un gioco molto intuitivo. I maestri di Go spesso dicono di aver fatto una mossa perché sembrava giusta". Secondo lui, i maestri sviluppano uno speciale senso estetico e una buona posizione sembra semplicemente bella.

Nonostante il fatto che i processori siano diventati ogni anno più potenti e veloci, la ricerca di mosse sull'albero delle possibilità ha permesso all'intelligenza artificiale di raggiungere solo il livello di un forte dilettante in movimento. I computer battono le persone, ma ottengono un vantaggio in poche pietre. Nel 2014, David Fotland, uno dei pionieri del go for computer, ha affermato che i programmi affrontano lo stesso problema degli umani:

“Molti giocatori raggiungono un certo picco amatoriale e non possono diventare più forti. Per superare questo plateau, è necessario fare una sorta di salto mentale e i programmi hanno gli stessi problemi. Devi guardare a tutto il tabellone, non solo alle battaglie locali . Per superare questa barriera intellettuale e simulare l'intuizione e il senso estetico dei professionisti, gli sviluppatori di AlphaGo hanno collegato reti neurali e algoritmi di deep learning.

Innanzitutto, le reti neurali di AlphaGo sono state alimentate con un database di giochi umani, che includeva circa 30 milioni di mosse. Successivamente, ha imparato a prevedere correttamente il corso di una persona il 57% delle volte, sebbene il precedente record di intelligenza artificiale fosse del 44%. Quindi gli sviluppatori hanno insegnato ad AlphaGo a giocare contro se stesso, quindi il computer ha imparato ancora meglio a evidenziare le mosse più redditizie e sviluppare nuove strategie.

Tutto ciò ha contribuito a razionalizzare i processi su cui ha lavorato Deep Blue, che ha battuto Kasparov. Ora il sistema non si limita a riprodurre tutte le combinazioni possibili, ma sa anche focalizzarsi sugli scenari più promettenti per lo sviluppo degli eventi. Inoltre, trova il suo orientamento anche in situazioni che non ha mai incontrato prima. E tale, a causa della scala di Go, è rimasto. Grazie al nuovo meccanismo, AlphaGo ha battuto tutti i giocatori di computer creati in precedenza (dando loro un vantaggio di quattro pietre) e ha iniziato a sconfiggere i professionisti.

Nell'ottobre 2015, AlphaGo ha sconfitto il due volte campione europeo francese Fan Hui. Hanno giocato cinque partite, nessuno ha avuto un vantaggio e il computer ha vinto tutte e cinque. Era la prima volta che un professionista veniva sconfitto da una macchina. Dopo la partita, Hui ha detto di aver imparato molto e questa conoscenza lo ha aiutato ad aggiungere e salire nelle classifiche internazionali.