Retki su momenti kada možemo odlučno da tvrdimo da je čovek pobedio mašinu, u nekim igrama, a ovo je jedan od njih. Naime, ranije ove godine, amater je pobedio jedan od najbolje rangiranih sistema veštačke inteligencije u igri Go.
U igri Go, dva igrača naizmenično postavljaju crno i belo kamenje na tablu, nastojeći da zaokruživanjem protivnikovog kamenja zatvore najveću količinu prostora. Ogroman broj kombinacija znači da je skoro nemoguće da kompjuter proceni sve potencijalne buduće poteze.
Kelin Pelrin, američki igrač, rangiran jedan nivo ispod najvišeg ranga amatera, pobedio je mašinu iskoristivši ranije nepoznatu ranjivost koju je identifikovao drugi računar. Interesantno je da je direktna konfrontacija sa AI sistemom, u kojoj je Pelrin pobedio u 14 od 15 mečeva odigrana bez direktne podrške nekog računara.
Trijumf, o kojem se nije mnogo govorilo, istakao je slabost u najboljim Go kompjuterskim programima, piše Ars Technica.
Taktiku koja je praktično vratila čoveka na vrh u uzbudljivom Go svetu predložio je drugi kompjuterski program koji je analizirao AI sisteme tražeći slabosti. Pelrin je tu taktiku naučio i sproveo gotovo nemilosrdno.
Odlučujuća pobeda, iako uz pomoć naučene taktike koju je predložio drugi kompjuter, dolazi sedam godina nakon što je veštačka inteligencija preuzela neprikosnovenu prednost nad ljudima u onome što se često smatra najkompleksnijom od svih igara ovog tipa.
AlphaGo, sistem koji je osmislila istraživačka kompanija DeepMind u vlasništvu Google, pobedio je svetskog Go šampiona Lija Sedola 2016. godine. Sedol je svoje povlačenje iz takmičenja, tri godine kasnije pripisao usponu veštačke inteligencije, rekavši da je to “entitet koji se jednostavno ne može pobediti”. Izgleda da nije bio u pravu.
AlphaGo nije javno dostupan, ali se sistem koji je Pelrin pobedio smatra jednako dobrim. Pelrin je iskoristio činjenicu da njegov protivnik razume samo specifične situacije koje je već iskusio u prošlosti, ali ima problem da generalizuje strategiju tako jednostavno kao što to ljudi mogu.
Benchmark.rs
