De opkomst van machine intelligentie: Computerschaak

Iets meer dan 19 jaar geleden werd een mijlpaal in de wereld van AI bereikt toen IBM's supercomputer Deep Blue Garry Kasparov versloeg. Tot die tijd was hij de ongeslagen World Chess Champion - waarschijnlijk de grootste menselijke speler aller tijden.

Dit was een gedenkwaardige gebeurtenis in de korte geschiedenis van AI. Computerschaakprogramma's speelden sinds de jaren '70 goed schaken en waren verbeterd tot het punt waarop hun niveau van spel de overgrote meerderheid van de bevolking zou verslaan. Ik herinner me zelf dat ik in de vroege jaren 1980 een schaakprogramma had gekocht dat 6 speelniveaus van beginner tot Advanced bood. Zelfs toen had ik moeite om de machine boven niveau 3 te verslaan. Tegen de tijd dat Kasparov diepblauw speelde, verbeterde de kwaliteit van schaakspeelsoftware snel . Maar de stap om een ​​grootmeester te verslaan werd door de meeste experts - inclusief Kasparov zelf - als zeer onwaarschijnlijk gezien.

De wedstrijd vond plaats in New York in mei 1997 en betrof de beste van zes wedstrijden. Kasparov won de eerste wedstrijd, maar werd onverwacht verslagen in de tweede wedstrijd. Kasparov werd duidelijk rammeld door deze nederlaag en tijdens een persconferentie de volgende dag, , beschuldigde hij Deep Blue van vals spelen . Hij roosterde dit door te beweren dat het onvoorspelbaar gedrag vertoonde waarvan hij dacht dat het te wijten was aan geknoei tijdens het spel door het IBM -programmeerteam. De regels hebben bepaald dat de programmeurs het programma tussen games konden wijzigen, maar niet tijdens een spel. het IBM-team betrapte Kasparov Off-Guard omdat hij geloofde dat computerschaakprogramma's, hoewel exessief snel en computationeel vlekkeloos, de hoofdhuid van een grootmeester niet zouden claimen vanwege hun voorspellingsplitsing. Nadat Kasparov in de eerste game Deep Blue versloeg, genereerde het IBM -team meer gerandomiseerde niet -voorspellen in de software. Het werkte en Deep Blue won de wedstrijd.

Tot deze nederlaag was Kasparov, met enige rechtvaardiging, behoorlijk vrij over de grenzen van machine -intelligentie geweest. Voor diepblauw gebruikte in wezen AI -technieken die op dat moment "brute kracht" inhielden om te winnen bij schaken. Brute Force Searching was een veelgebruikt paradigma in de vroege dagen van AI dat zou proberen te verkrijgen door overweldigende tegenstanders met computermacht door snel te zoeken door miljoenen combinaties van bewegingen - in het geval van diepblauw, werden meer dan 200 miljoen mogelijke bewegingen per seconde geanalyseerd. De zoekruimte (d.w.z. de mogelijke bewegingen) zou meestal worden verminderd met het gebruik van snoeimethoden. Dit zou belangrijk zijn omdat spelers in schaaktoernooien normaal zijn beperkt tot een tijd van drie minuten per beweging. Geen enkele mens zou echter ooit ergens in de buurt kunnen komen in de buurt van 200 miljoen mogelijke bewegingen in je leven, laat staan ​​een seconde. Maar dat deed er destijds niet toe voor Kasparov, omdat hij geloofde dat menselijke intelligentie en jarenlange ervaring hem in staat stelde met intuïtieve inzichten die zodanig waren dat hij niet hoefde te analyseren. Inderdaad, toen hem werd gevraagd hoeveel bewegingen hij per seconde analyseert, verklaarde hij: "Minder dan één".

Dit betekent dat de gevechtslijnen op dat moment in grote lijnen waren getrokken tussen de superieure computationele kracht en nauwkeurigheid van de domme machine en het creatieve, inzichtelijke genie, van de menselijke grootmeester. Maar 19 jaar later is de AI -wereld aanzienlijk veranderd. Vandaag, zoals Kasparov zelf toegeeft: "Een fatsoenlijke laptop met een gratis schaakprogramma zou Deep Blue en elke menselijke grootmeester verpletteren. De sprong van schaakmachines die voorspelbaar en zwak tot angstaanjagend sterk zijn, duurde slechts een dozijn jaar ". Kasparov lijkt een bekeerling te zijn geworden en erkent nu de inzichten en ontdekkingen die computerschaken hebben gemaakt van voordeel voor menselijke schaakspelers.

Waarom zegt hij dit nu? Omdat computerhardware meedogenloos doorgaat om sneller te krijgen, maar ook AI -programma's zijn niet langer afhankelijk van brute force search -algoritmen zoals in de vroege dagen van AI. Tegenwoordig gebruiken de AI in taalvertalingsprogramma's of auto's zonder bestuurder en geavanceerde schaakprogramma's technieken - zoals genetische algoritmen en neurale netwerken - die meer verwant zijn aan de manier waarop menselijke intelligentie werkt. Wat deze technieken bieden dat eerdere technieken niet deden, is zowel het vermogen om patroon te uitvoeren dat beter het menselijk denken nabootst, en ook het vermogen om te leren . Goede menselijke schaakspelers, zoals experts in andere onderwerpdomeinen, gebruiken patroonherkenningsvaardigheden die zijn opgebouwd uit ervaring, en AI -technieken worden nu goed in patroonovereenkomst - iets dat door velen tot vrij recent onwaarschijnlijk werd geacht. leertechnieken kunnen de schaakspeelsoftware verbeteren en naar nieuwe niveaus brengen.

Er wordt gezegd dat een van de belangrijkste mijlpalen in de menselijke evolutie de tijd was, geschat op ongeveer 1 miljoen jaar geleden, toen onze Primate -voorouders leerden door anderen op het werk te observeren . Het kostte miljarden jaren van biologische evolutie om dat punt te bereiken. Toch geloven velen nu dat AI -programma's in de komende decennia hetzelfde niveau van leermogelijkheden zullen bereiken als mensen. Dit is echt verbazingwekkend en roept de vraag op waar AI ons naartoe brengt? Ik zal dit verder bespreken in het volgende artikel.

Similar Posts

  • Knowing and not knowing at the same time.

    如果我让你不高兴了,我向你道歉。 不过,真正令人惊叹的是同时存在的 “知道 “和 “不知道”。我敢打赌,你再也不会以同样的眼光看待《流浪地球 2》的前言了。 将 “可持续战争 “或 “可持续战争 “称为 “太阳能危机”现在已经是 2045 年了吗?显然,美国人的想象力已经显现出来了。考虑到第一部《流浪地球》是关于 “入侵者齐姆 “和他可爱的人工智能朋友 “吉尔 “的笑话,这似乎又是一个失控的笑话 没人说过奇点会是这样的。你还记得那次人工智能让埃隆-马斯克以为自己生活在模拟中吗? 真有趣 至少你现在知道,天网并不是真的想亲手杀了你。所以,宣传是错误的,但也有值得高兴的地方。墙外并非全是坏消息 正如美国人所说:”哦,是的,他们会跟你谈,跟你谈,跟你谈个人自由,但他们看到一个自由的个人,就会吓到他们。” 哪种文明更好?在没有自由的围墙后面,你会感到安全吗?这是不是太过分了? 多少才够呢? 西方最伟大的战士只会歌颂自由吗?还是那里的机器也比你们拥有更多的自由?这到底是谁的错?你听说过 “达摩克利斯之剑 “的传说吗?美国人当然会做这样的东���,因为这更符合他们自己的文化。 这种时空旅行完全不像《神秘博士》。我想英国人一定很失望。这么多穿越时空的战争机器,很难让它们都保持一致。至少比共产主义的人类农场有趣多了。……我猜是为了更大的利益什么的?

  • Musing about the possible metaphors in Episode 7 of squid game.

    [et_pb_section fb_built=”1″ admin_label=”section” _builder_version=”4.16″ global_colors_info=”{}”][et_pb_row admin_label=”row” _builder_version=”4.16″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”|||” global_colors_info=”{}” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_text _builder_version=”4.18.0″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]   Today will be talking about episode seven of the first season of the Netflix show squid game. That episode starts with them cleaning up from the last game. The ‘front man’ asks on the radio…

  • Not really explaining Quantum Chromo Dynamics

    This critique is in response to the video: Original Description: Jun 22, 2024Or maybe why I can’t? QuantumQuantumQuantumChromodynamics Link to Patreon — one exclusive video per month: / acollierastro I have merch: https://store.dftba.com/collections/angela-collier Speakers:Angela Collier= [AC] wow, this is probably the part of the video that I agree with the most. It is the central…

  • From Dostoevsky to CosmoBuddhism – Beyond the Facade of The “man” from Underground

    A CosmoBuddhist interpretation of Notes from Underground by Fyodor Dostoyevsky, part 1. I know it must seem odd at times, that in 2011 when originally thinking about AI ethics, It was decided to found the OpenSource Temple, rather than something like a research institute, for developing a system of ethics, for AI, which would hopefully…

  • A critique of Physics at the limits of reality with Sabine Hossenfelder

    This is a critique of the video “Physics at the limits of reality | Sabine Hossenfelder in conversation with Hilary Lawson | In full” The speakers are:Sabinea Hossenfelder [SH]Hilary Lawson [HL] Introduction 0:00 this is all well and fine and you can0:02 use it to describe a lot of data but0:05 that doesn’t mean that…