¿Qué opinas de que AlphaGo de Google derrote a un maestro de Go humano por primera vez?
Hace un mes, el fundador de DeepMind, Demis Hassabis, dijo que pronto habría sorpresas sobre la investigación de Go, y el número del 28 de enero de la revista "Nature" presentará la empresa de inteligencia artificial de Google en forma de portada. Una inteligencia artificial llamada AlphaGo desarrollada por DeepMind ha derrotado al campeón europeo de Go y jugará contra el campeón mundial Lee Sedol en marzo. Este programa utiliza dos redes neuronales profundas, la red de políticas y la red de valores, que reducen en gran medida la complejidad del espacio de búsqueda que debe considerarse. La primera reduce la amplitud de la búsqueda y la segunda reduce la profundidad de la búsqueda, de forma muy parecida. El cerebro humano se basa cuando juega Go. La intuición rápidamente se fija en el pensamiento estratégico.
Hablando de eso, con un poco de tiempo, figuras como Wu Qingyuan y Lee Chang-ho en su apogeo (incluso si continúan aprendiendo) no pueden aprender habilidades informáticas (¿la computadora a la que me refiero? es una PC de nivel medio en 2015, ¿no? Clúster de servidores, similar a las computadoras normales que ejecutan Pocket Fritz 4)
Hoy (3-12-2016) AlphaGo ha liderado a Lee Sedol 3:0
Esto no es demasiado inesperado. Recuerdo que alguien dijo hace diez años que este problema podría resolverse en diez años. Quizás ya tenía algunas ideas en ese momento.
En la medida en que este problema se pueda resolver, Google realmente ha hecho una gran contribución. Creo que muchos de los mismos problemas aparentemente difíciles no son que no puedan resolverse, sino que estamos dispuestos a resolverlos. ¿Cuánta energía gastas en ello? Creo que esta inspiración es muy importante, especialmente cuando aparecen nuevas tecnologías como las redes profundas. Hay muchos lugares donde se pueden lograr nuevos avances simplemente aplicándolos.
Para ser honesto, leí las ideas de AlphaGo, que no son muy diferentes de mis ideas anteriores. En enero de 2015, leí un artículo sobre el uso de redes neuronales convolucionales para jugar al ajedrez (las redes neuronales pueden eventualmente derrotar a los humanos). en Go), sentí una sensación de iluminación y se me ocurrieron ideas para mejorar (el programa en el documento en realidad tiene fallas obvias, y eliminar las fallas es una solución más completa. idea), el verdadero avance a nivel teórico Fue ese artículo. La redacción de ese artículo determinó que AlphaGo solo tardó alrededor de un año en alcanzar este nivel. La contribución de Google radica en mejorar y practicar mejor la teoría, no es así. El programa en ese artículo, que utiliza una red neuronal relativamente pura, es muy difícil de alcanzar el nivel superior.
Lo que vale la pena reflexionar es: ¿por qué el Go, como juego para orientales, no es algo que podamos resolver nosotros mismos? Creo que alguien en China debió haber visto la solución, ya que un aficionado como yo puede ver algunas pistas.