Þessir leikir þar sem gervigreind berja menn

Table of Contents

Dögun ofurtölva og skákáskorunin

Tímabil ofurtölva er ekki lengur fjarlæg framtíðarsýn, heldur áþreifanlegur veruleiki sem er að gjörbylta ýmsum geirum, þar á meðal herkænskuleikjum eins og skák. Þessar vélar með stórkostlegan tölvuafli bjóða upp á kjörinn leikvöll til að kanna landamæri gervigreindar og takast á við skákáskorunina með því að spyrja grundvallarspurningarinnar:

Hverjir eru raunverulegir möguleikar ofurtölva þegar þeir eru beittir í skák, sem hefur alltaf verið staðall mælikvarði á greind og stefnu?

Þróun ofurtölva á sviði skák

Á fimmta áratugnum var hönnun fyrstu skákforritanna þegar farin að sýna möguleika tölvunnar. En það er tilkoma ofurtölva eins og Djúpblár afIBM sem raunverulega gerði hlutverk þessara einstöku véla að veruleika. Árið 1997 ögraði Deep Blue heimsmeistaranum Garry Kasparov og vann leikinn og lagði áherslu á kraft tölvunnar á þeim tíma.

Síðan þá hefur tækniþróun haldið áfram á veldishraða, með sífellt flóknari reiknirit og sífellt meiri vinnslugetu.

Reiknikraftur í þjónustu skákstefnunnar

Ofurtölvur nútímans eru búnar fjölkjarna örgjörvum, mjög sérhæfðum skjákortum og magnbundnu og eigindlegu geymsluplássi sem er langt umfram það sem var á tímum Deep Blue.

Notkun tauganeta og djúpnáms gerir þeim kleift að líkja eftir milljónum leikja og aðferða á örfáum mínútum, tölvuafl sem gefur vélum getu til að standa sig betur en hæfileikaríkustu leikmennirnir.

Útreikningur á nokkrum milljónum hreyfinga fyrirfram
Greining á sögulegum gagnagrunnum á skákleikjum
Hæfni til að læra af mistökum og aðlagast

Deep Blue gegn Kasparov: söguleg tímamót

Átökin sem settu mark sitt á gervigreindarheiminn sem og skákheiminn áttu sér stað árið 1997, þar sem Garry Kasparov, ríkjandi heimsmeistari, var andvígur. Djúpblár, ofurtölva þróuð af IBM. Milljónir manna fylgdu viðburðinum af ástríðu og fjarlægði ósigrleika mannsins í skák gegn vélum af stalli sínum. Þessi árekstur var ekki bara einföld íþróttakeppni, heldur söguleg tímamót í skilningi á getu gervigreindar.

Samhengi átaksins

Árið 1996, á fyrsta fundi þeirra, vann Kasparov Djúpblár. Hins vegar, IBM hafði gert töluverðar endurbætur á ofurtölvunni sinni fyrir endurkeppnina 1997. Reiknikraftur Djúpblár var þá metið á 200 milljónir staða á sekúndu, talsverður kostur miðað við getu manna.

Áskorunin fyrir gervigreind

Þessi viðureign var meira en bara skák. Um var að ræða prófun í fullri stærð á getu vélar til að taka flóknar og stefnumótandi ákvarðanir í skilgreindu umhverfi. Sigurinn á Djúpblár styrkti þá hugmynd að gervigreind gæti framkvæmt verkefni sem áður voru frátekin fyrir mannlega upplýsingaöflun og opnaði dyrnar að mörgum framtíðarforritum.

Framvinda leiks Kasparov gegn Deep Blue

Leikurinn fór fram í sex leikjum. Kasparov vann þann fyrri en kom á óvart í þeim síðari með óvæntri sókn frá Djúpblár. Þessi þáttur sáði efa í huga meistarans, sem gerði mistök í eftirfarandi leikjum, sem stuðlaði að síðasta tapi hans 3,5 gegn 2,5 í hag. Djúpblár.

AI og áhrif þess á herkænskuleiki

Samþætting gervigreindar í herkænskuleiki takmarkast ekki við að veita leikmönnum hæfari sýndarandstæðinga. Það er að endurmóta hvernig leikir eru hannaðir, spilaðir og jafnvel skynjaðir af almenningi. Svona:

– Bættir sýndarandstæðingar: gervigreind gerir það mögulegt að búa til ómannlega óvini með háþróaða stefnumótandi getu og sem geta aðlagast aðgerðum leikmanna í rauntíma.
– Djúpt nám: nútíma gervigreind kerfi treysta á vélanám, sérstaklega djúpt nám, til að greina milljónir leikja og fá bestu aðferðir.
– Sérsniðin upplifun: gervigreind getur stillt erfiðleika og leikstíl út frá spilaranum, sem veitir sérsniðna upplifun.
– Þróun nýrrar leikjatækni**: gervigreind gerir kleift að koma á gangverki sem aldrei hefur sést áður, þökk sé getu þess til að stjórna flóknum kerfum.

Merkileg frammistaða gegn mannameisturum

AI hefur tekið stórkostlegum framförum, sem sést af hæfileika sumra gervigreindar til að sigra fagmenn í afar flóknum herkænskuleikjum, eins og sést með Deep Blue vs Kasparov. En nú eru önnur sláandi dæmi:

– DeepMindAlphaGo: þetta gervigreind skráði sig í sögubækurnar með því að sigra Go heimsmeistarann Lee Sedol árið 2016.

– OpenAI Fimm: Hannað af OpenAI, þetta gervigreind vann fagteymi í samkeppnistæknileiknum Dota 2.

Þessir sigrar eru ekki bara kynningarglæfrar heldur merki um dýpri skilning og árangursríka innleiðingu gervigreindar í sífellt fjölbreyttara samhengi.

AlphaGo og framtíð gervigreindar í leikjum

AlphaGo sem upphafspunktur fyrir enn fullkomnari gervigreind

Árangurinn afAlphaGo er bara fyrsta skrefið í tæknilegu ferðalagi sem nær langt út fyrir leikinn Go. Síðan þá, DeepMind þróað AlphaZero, enn öflugri útgáfa sem er fær um að læra og ná tökum á nokkrum borðspilum án mannlegrar íhlutunar.

AlphaZero þannig slá fyrri útgáfur afAlphaGo, en einnig forrit sérhæfð í skák og shogi. Þessi framþróun í átt að almennri gervigreind vekur upp spurninguna um framtíð gervigreindar í margvíslegu og fjölbreyttu samhengi, langt umfram leiki.

Framtíðarsjónarmið og hagnýtar afleiðingar gervigreindar í leikjum

AI nýsköpun hættir ekki þar. Forritin á sviði leikja eru margvísleg og geisla út í átt að nokkrum ásum:

– Sérsnið og aðlögun tölvuleikja að upplifun notenda.
– Endurbætur á uppgerð leikja með gervigreind sem geta endurskapað raunhæfa mannlega hegðun í aðferðum, erindrekstri eða hagfræði.
– Notaðu í alvarlegum leikjum fyrir fræðslu-, læknis- og fagþjálfunarforrit.
– Framfarir í rafrænum íþróttum þar sem gervigreind gæti nýst við þjálfun, en einnig sem keppendur og leikjafélagar.
– Auknar fræðilegar rannsóknir á ákvarðanatöku, stefnumótun og sálfræði.

Þessir leikir þar sem gervigreind berja menn