DeepMind poodhalil AlphaZero, neporazitelnou AI pro Go i šachy

DeepMind poodhalil AlphaZero, neporazitelnou AI pro Go i šachy
, , aktualita
Projekt DeepMind poodhalil více údajů o umělé inteligenci pro hraní deskových her díky publikaci článku na toto téma. AlphaZero se totiž dokáže učit bez pomoci člověk a umí nejen hru Go, ale zvládá i klasické šachy nebo hru shogi.
reklama
DeepMind sice varuje před umělou inteligencí ve vojenství, vyvíjí však systémy AI pro jiné účely. Už nějakou dobu skouší např. systémy pro hraní deskových her. Už v květnu loňského roku tu byla AlphaGo, která porazila světového mistra v této hře, koncem roku 2017 pak prezentovala AI s názvem AlphaZero, která dotáhla celý koncept ještě dál a my se o něm můžeme dozvědět opět trochu více informací. Projekt DeepMind totiž publikoval vědecký článek pojednávající o AlphaZero, takže pokud máte zájem, můžete si o této umělé inteligenci přečíst mnohem více podrobnosti.
 
 
Ve zkratce můžeme říci, že obvykle systémy umělé inteligence pracují na tom principu, že jim lidé předhodí vstupy a očekávané chování. Tyto vstupy (např. různé situace z her mistrů) se přechroustají matematickými rovnicemi, jejichž tvary si umělá inteligence sama ladí tak, aby dosahovala očekávaných výsledků, byla schopna na základě vstupů reprodukovat chování z minulosti a posléze tak na základě těchto zkušeností aplikovat nabyté znalosti i na nové situace (tedy "myslet"). I proto je např. vývoj autonomních aut záležitostí především najetí velkého množství kilometrů nutných pro ladění systému na různé situace a není to až tak o tom, že by tyto situace programovali přímo samotní programátoři. Jenže AlphaZero na to jde trochu jinak.
 
DeepMind AlphaZero
 
Lidé dali systému jen pravidla hry, ale naprosto žádné situace z minulosti, na kterých by se AI mohla učit. Ta si tak hrála sama se sebou pomocí náhodných tahů. Postupně ale vždy jedna ze stran prohrála, načež se systém snažil "pochopit", proč se tak stalo a jaká situace vedle k vítězství jednoho a porážce druhého. Postupně tak začala nacházet souvislosti mezi tahy a situacemi ve hře, až se sama naučila perfektní strategii pro dosažení vítězství. AlphaZero je nyní excelentním hráčem nejen ve hře Go, zvládá ale také shogi (japonské šachy) a klasické šachy.
 


Ceny souvisejících / podobných produktů:


reklama
Nejnovější články
Google+ skončí už v dubnu, našla se další díra Google+ skončí už v dubnu, našla se další díra
Před dvěma měsíci Google oznámil, že ukončí provoz sociální sítě Google+. Našla se však další bezpečnostní díra a společnost se rozhodla, že tuto síť odstaví ještě rychleji, a to už v dubnu 2019.
Dnes, aktualita, Milan Šurkala
Tesla ukázala reakce lidí na drtivou akceleraci Roadsteru Tesla ukázala reakce lidí na drtivou akceleraci Roadsteru
Uvedení nové Tesly Roadster se pomaličku blíží. Sice to ještě nějakou dobu potrvá, nicméně automobilka prezentovala video demonstrující drtivou akceleraci vozu, kdy je na 96 km/h za pouhých 1,9 sekundy.
Včera, aktualita, Milan Šurkala
Nová generace atomových hodin může pomoci najít temnou hmotu Nová generace atomových hodin může pomoci najít temnou hmotu
Hon na temnou hmotu probíhá už pěknou řádku desetiletí, což je dlouho na to, že ta má tvořit většinu hmoty ve známém vesmíru. S jejím nalezením, respektive spíše detekováním by ale mohly pomoci nové typy atomových hodin. 
Včera, aktualita, Jan Vítek
Intel ještě více navýšil kapitálové výdaje pro tento rok Intel ještě více navýšil kapitálové výdaje pro tento rok
Intel už jednou letos navýšil své kapitálové výdaje pro rok 2018, a to o plnou miliardu dolarů. Nyní se odhodlal kvůli svým problémům s uspokojením poptávky po 14nm čipech investovat další peníze. 
Včera, aktualita, Jan Vítek
Jak uchovat energii? MIT navrhuje "slunce v krabici" Jak uchovat energii? MIT navrhuje "slunce v krabici"
Slunce v krabici je pouze přezdívka pro zařízení s označením Thermal Energy Grid Storage-Multi-Junction Photovoltaics, čili TEGS-MPV. Dle MIT by mohlo lépe než jiné způsoby posloužit pro uložení energie.
Včera, aktualita, Jan Vítek1 komentář