AI ile savaşta insanlar hala mücadele edebilir mi?
OpenAI'nin bu ayki performansı şu şekilde özetlenebilir: Sivil bir ustayı elleri bağlıyken dövdükten sonra başını çevirdi ama en iyi takım tarafından "öğretildi". OpenAI için "dünyaya düşen" beş sorumuz var.
Yaklaşık yarım ay önce, Dota çevresinde küçük bir şey oldu: halka açık bir etkinlikte, yapay zeka OpenAI canlı kanalda binlerce izleyici ve yüzbinlerce kişi tarafından izlendi. Yarı profesyonel oyunculardan oluşan bir takımı kolayca mağlup eden insanlar, sadece son sette işleri zorlaştırarak "utanmadan" bir tur geri aldılar. Bu gün insanlara, 2017'nin başlarında doğan AlphaGo'nun dehşetini hatırlattı. Oyundan sonra OpenAI bir çok tartışmayla karşılaştı, bazıları oyunun kurallarını ve bazıları da yapay zekanın "hile" olup olmadığını sorguladı Kısacası iki kelimeydi: "memnun değil".
Bu bağlamda OpenAI ekibi, kendilerini kanıtlamak için DOTA2 finallerinde TI8 ay sonunda en iyi profesyonel takımlara meydan okuyacaklarını belirtti. Ağustos sonunda birbirini izleyen iki "insan-makine savaşı" ile, insan oyuncular OpenAI'nin "yeterli sınıflar" gerçeğini anlamasına izin vermek için kendi güçlerini kullandılar. OpenAI ile insanlar arasındaki anlaşmazlık da geçici olarak sona erdi, ancak bu tetiklendi Birçok soru cevaplanmadı.
OpenAI'nin Ağustos'taki iki karşılaşması neden önce kazandı sonra da kaybetti?
Ağustos ayının başındaki oyunda, OpenAI, ortalama 6.500 puandan fazla (en düşük sıralama da 1000) 4 yarı profesyonel oyuncu ve 1 aktif profesyonel oyuncudan oluşan bir kombinasyonla karşılaştı ve insan ırkı ilk oyundan 5 dakika önceydi. Oyuncular tarafından yapılan öldürme sayısı 0: 5'in gerisine düştü 13. dakikada, insanlar tamamen ezildi ve oyunu "temiz" kaybetti. İkinci tur biraz daha iyiydi İnsan oyuncular yenilmeden önce yaklaşık 30 dakika "direndiler".
Ağustos ayı sonunda TI8'de durum tamamen tersine döndü. En iyi ustaların becerikli işbirliği ile AI, yenilmiş bir "çocuk" haline geldi. OpenAI'nin bu oyunlarda mikro manipülasyon gibi bazı harika özellikleri olmasına rağmen, küçük çaplı savaşlarda öldürmelerin belirlenmesi hala doğrudur ve başlangıç grubu promosyonunun strateji seçimi oldukça etkilidir. Ancak genel olarak, AI tarafından Ağustos ayı başlarında ortaya çıkan sorunlar hala çözülmedi. Örneğin, rakibin önünde sisleme yaptıktan sonra piyonları doldurmaya devam edin, gözlerini sokmak için tabanı başlatın, kazanma oranı konusunda büyük bir HATA'ya sahip olun, "gizli bıçak" öğesinin rolünü tanıyamaz (insan oyuncu AI'nın önünde görünmez olsa bile) ve piyonu sıralayın Sorunlar vb.
Başlangıç temelde, yapay zekanın seçimi çok gizemli
İki yüzleşmenin sonları neden bu kadar farklı?
İlk sebep psikolojik kalitedir.
İzleyiciler, oyuncuların seviyesini ölçerken genellikle öne çıkan anlarını bir karşılaştırma olarak kullanır, ancak genellikle psikolojik faktörlerin etkisini hafife alırlar. Profesyonel veya yarı profesyonel oyunculardan bağımsız olarak, onların yaşayan insanlar olduğunu bilmelisiniz.Mikro manipülasyonla karşı karşıya kalan, en iyi oyuncuların yapay zekasını havaya uçurmak için yeterlidir, insan oyuncular oyunun başından itibaren sürekli psikolojik baskı ile karşı karşıya kalırlar. Bu durumda, profesyonel olmayan oyuncular, özellikle takım savaşlarını kaybettikten sonra, sonraki performanslarını etkileyecek bariz ruh hali değişimlerine eğilimlidirler, yarı profesyonel oyuncular açık bir şekilde yer kaybettiklerini hissedeceklerdir.
Öte yandan profesyonel oyuncular, yoğun eğitimlerin yoğunluğundan ve yaşadıkları birçok müsabaka nedeniyle bu sorunlara yeterli psikolojik tepkilere sahiptirler. Bu nedenle, yüzleşmenin ikinci turunda, birçok üst düzey oyuncu, yapay zeka tarafından "yüzlerini göstererek" "hakarete uğramış" olsa da, performansları hala istikrarlıydı ve fazla zarar görmedi.
İkinci sebep güç açığıdır.
Ağustos başında AI ile yarışan insan oyuncular "yoldan geçen tanrılar" olarak kabul edilebilir, ancak profesyonel takımlarla karşılaştırıldığında en büyük eksiklik, uzun antrenmanların getirdiği taktiksel seçimlerin ve zımni takım anlayışının olmamasıdır. Ortaya çıkan sorun, takımın zımni bir anlayıştan yoksun olması ve takım savaşı koordinasyon sorunları, yoldan geçenler için önemli olmayan küçük hatalar gibi farklı koşullar altında takım ve taktik seçimi, doğru AI karşısında ölümcül bir boşluktur. Bu sorunlar yapay zeka tarafından güçlendiriliyor ve tabii ki oyuncuların performansları bize sunuluyor.
Bu eksiklikler profesyonel ekipler tarafından telafi edildiğinden, yapay zekanın stratejik seçim konusundaki eksiklikleri ortaya çıktı.
Oyunun ilk gününde, AI'nın ilk 30 dakikadaki güçlü performansına rağmen, kritik takım dövüşünün 25-30 dakikası mağlup olduktan sonra, AI birden bire oynayamaz göründü, sadece vahşi oynamak için zayıf bir hamle varmış gibi görünmedi. Ve kontrollü kahraman etrafta dolaştı ve sonunda insanlar tarafından kolayca yenildi.
Oyunun ikinci gününde, efsanevi Çin koç takımı mikro yönetimdeki zirve durumu kadar iyi olmasa da, taktik okuryazarlığı ve profesyonel kariyer yıllarının genel durumu, özellikle de yapay zekanın yeterince yemesine izin veren B Shen Baodao'nun güçlü para kapma yeteneği hala oradaydı. Çile. Başka bir deyişle, daha iyi uygulama ve taktik seçimleri olan en iyi insan oyuncular karşısında, yapay zeka tarafından belirlenen yüksek kazanma oranı rutini insanlar tarafından kırıldığında, esneklikten yoksun yapay zekanın zayıflığı doğal olarak açıkça önümüzde gösterilecektir.
Durum açıkça geride kaldığında, AI gerçekten% 70'in üzerinde bir kazanma oranına sahip olduğuna karar veriyor mu? Küstah "BUG" Ar-Ge ekibi, ertesi gün hâlâ sorunu çözemedi.
Bu iki "haksız" yüzleşmenin önemi nedir?
Açıkçası, bu iki tur yüzleşme insan oyuncular için adil değil.
Birincisi, oyunun kurallarının adaletsizliğidir.
BP olamayacak yalnızca 18 isteğe bağlı kahraman var ve illüzyonlar ve çağrılar kullanmasına izin verilmeyen kahramanlar ve aksesuarlar üzerinde kısıtlamalar var ve AI, Ağustos ayı başlarında oyun için 5 yenilmez haberciyle bile donatılmış.
İkincisi, AI bilgi ediniminin ve yanıt hızının adaletsizliğidir.
İster insan tanrı ineğinin kılıcı atlayıp yapay zekanın ışık hızıyla koyuna dönüştüğü son yüzleşme turu, ister balta kralının çeşitli yapay zeka gösterileri tarafından zıplayıp kükrediği bu yüzleşme turu, en iyi insan oyuncular bile bu tür bir tepki hızını yapamaz. Bazı insanların sorgulamasına şaşmamalı: Axe'ın zıplama kükremesi sadece 0,3 saniye gecikmeli ve AI, Axe'ın atlama kükremesini "0.2 saniye" tepki hızıyla yapabiliyor. Bu hala insan tepki hızını "simüle eden" mi?
Bu iki savaşa iş açısından bakarsak, birçok sorunun makul açıklamaları olabilir. OpenAI ekibi, kendi ürünlerini sergilemek için böylesine adaletsiz bir yol kullandı ve "dikkatlice düşünmenin" amacını anlayabiliyoruz: finansman sağlarken, ürünleri yatırımcılara sunarken, "AI belirli durumlarda insanları yenebilir" ifadesini kullanmak, açıkça "AI askıya alındı Daha inandırıcı.
Yarışma için bu, teşhir için iyi bir fırsat. Ana akım medyanın ilgisini "Yapay Zekaya Karşı İnsanlara" gibi bir hileden daha fazla ne çekebilir? Seyirci için olağanüstü bir oyun görmek hem güncel hem de yenilikle tatmin edicidir.
Üzülen tek şey muhtemelen sadece profesyonel oyunculardır: bu tür kurallar altında dövüşmek kazanmak anlamsızdır - böyle bir rakibi yenmenin "onuru" nedir? Kaybederseniz, daha da uzlaşırsınız Gelecekte arenada nasıl "karışabilirsiniz"?
Milyonlarca, hatta on milyonlarca izleyicinin bakışları altında, yapay zeka ile rekabet etmek için sahnede hala çok fazla baskı var.
Bununla birlikte, bilgi edinme ve tepki hızındaki yapay zekanın özellikleri, "yapay zeka hile" sesi tarafından göz ardı edilmiştir. Aslında, bundan bahsetmeye değer olduğunu düşünüyorum: insan oyuncular muazzam bir bilgi akışıyla karşılaştığında, beyin farklı bilgilere öncelik verecektir. Çoğu durumda, geçersiz olduğunu düşündükleri bazı bilgileri aktif olarak engellerler. Örneğin, DOTA takım savaşlarında, oyuncular genellikle savaşmak için bir hedefi kovalarlar, bu nedenle genellikle "en iyi" olarak bilinen tehlikeli bir durumda olabileceklerini görmezden gelirler. Yapay zeka farklıdır.Savaşın tüm bilgilerini kapsamlı bir şekilde işleyecek ve 256 Tesla P100 güçlü bilgi işlem gücü desteği ile bu bilgiler belirtilen süre içinde işlenebilecektir. Bu tür bir küresel filtreleme ve bilgi hesaplaması, yapay zekanın insanlardan daha güçlü olduğu ve Duanhou'nun "tanrı operasyonu" AI Miaoyang'ın bunun sadece bir parçası olduğu yerdir.
Elbette bu iki yüzleşmenin yapay zeka açısından önemi burada bitmiyor. Önceki röportajlarda, OpenAI ekibi, AI'nın günde 2 milyon turda rekabet ettiğini ve bu da profesyonel oyuncular için 180 yıllık eğitime eşdeğer olduğunu belirtti. 18 yıldır antrenman yapan sıradan bir oyuncunun yerini aldı, en iyi oyuncularla karşılaştırılabilir olduğunu söylemeye cesaret edemiyor.En azından oyunun çeşitli mekaniklerine ve kahramanlarına aşinadır, ancak AI sadece 18 kahramanı öğreniyor, bahsetmiyorum bile, aslında bir üs var. Sis kesiciyi açmak gibi düşük seviyeli işlemler. Bu en azından bir şeyi kanıtlıyor: bu büyüklükteki eğitim harika görünüyor, ancak mevcut AI "algoritması" ile öğrenmenin "verimliliği" gerçekten çok düşük.
Bir dereceye kadar, AI öğrenimi daha çok bir "kara kutu" gibidir. Araştırmacılar, AI'ya yalnızca temel oyun kurallarını ve öğrenme yöntemlerini (algoritmalar) söyleyebilir ve geri kalanı yalnızca sürekli öğrenmede AI'ya güvenebilir. Anla ". Anlama sürecinde HATALAR olup olmadığına gelince, araştırmacıların yargılaması zordur (çok fazla vardır, hayalet hangi oyunun ortaya çıktığını bilir). Bu nedenle, yüksek yoğunluklu yüzleşmeyle yapay zekanın eksikliklerini gidermenin tek yolu budur.
Röportajda açıklanan bilgilerden yola çıkarak, iki karşılaşmadaki AI ekipleri çok şey kazandı:
İlk karşılaşmada ortaya çıkan sorunların çoğu, ekibin yönünü işaret etti Sonuçlardan biri açık: AI, beş yenilmez elçi yerine ortak bir haberciyi nasıl paylaşacağını "öğrendi".
İkinci çatışma sona erdi, ancak AI tarafından ortaya çıkan kazanma oranının hesaplanması ve gözlerin ayrım gözetmeksizin kısılması da geniş kapsamlıydı - özellikle AI kazanma oranı tahmininin HATA'sı. Sadece bir sayı dizisine bakmayın, ancak bu genellikle AI rekabet sürecini belirler. Stratejik seçim, açıkça kazanma oranı çok yüksek ve gerçek karşılaşmalar / takım dövüşleri bilgi geri bildirimleri tamamen zıttır, AI'nın ilerlemesi ve geri çekilmesi kolaydır - bu sorunu çözün, belki bir dahaki sefere piyasaya çıktığında, AI'nın genel gücü tekrar büyük olacaktır. sıçrama.
AI'nın "gözlerindeki" oyun ekranı şu şekildedir, kapsamlı hesaplama için küresel bilgiler yakalanır
DeepMind neden başarısız ve OpenAI "başarılı"
Alpha Dog ile karşılaştırıldığında, OpenAInin oyun yolu sorunsuz bir şekilde ilerledi. Mart 2017de OpenAInin ilk çalıştırılabilir sürümünün resmi lansmanından geçen yıl Ağustosta TI7 finallerinin resmi görünümüne kadar, OpenAI çarpıcı gölgelerine güvendi. Mo, ortadaki 1V1 teke tekinde en iyi profesyonel Dendi'yi kazandı ve böylece iyi bir başlangıç yaptı. 11 aylık eğitim ve algoritma optimizasyonunun ardından, OpenAI Five'ın ilk sürümü, yoldan geçen bir takımı 5VS5'te 6000 puanla belirli kurallar altında yenebilir. Ağustos ayı başında OpenAI Five, 18 kahramanı nasıl kullanacağını öğrenmiş ve yaklaşık 6000 puanla yoldan geçenlere karşı oynamıştı.Ağustos sonunda yapay zekanın performansı da oldukça etkileyiciydi, bu da insanların beğenisini kazandı. Gelecek güven dolu.
Öte yandan Alpha Dog (DeepMind), StarCraft 2'ye meydan okumak için Blizzard ile yaptığı işbirliğinin duyurulmasından bu yana sessiz kaldı. Sonuç olarak, 9 ay sonra StarCraft 2 projesini terk edeceğinin ani duyurusu oyuncuları şaşırttı. Aynı şey yapay zeka üzerine de çalışıyor. Alpha Dog'un arkasında bir Google ekibi bile var. Hem finansman hem de teknoloji teorik olarak OpenAI ekibinden daha iyi. Neden ikisinin "kaderi" tamamen farklı?
Birincisi, başlangıcın "zorluğunun" farklı olmasıdır.
Tek bir oyundaki StarCraft 2 ve DOTA2'nin karmaşıklığı tamamen farklıdır. İlki, bir büyüklük sırasına göre önemli ölçüde daha yüksektir; bahsetmeye gerek yok, DeepMind ayrıca, oyun API'lerini kullanmak yerine haritadaki öğeleri tanımlamak için doğrudan görüntüleri kullanmaya çalışıyor. Arayüz, çeşitli oyun verilerini doğrudan alır, bu da şüphesiz zorluğu büyük ölçüde artırır (ve nihai etki iyi değildir). OpenAI, haritadaki çeşitli bilgileri oyunculardan daha sezgisel olarak elde edebilen V tarafından sağlanan API arayüzünü doğrudan kullanır. Başka bir deyişle, DeepMind, normal AI geliştirme sürecini (basitten karmaşığa, zayıftan güçlüye) doğrudan atlamaya çalıştı ve işlenmesi için güçlü AI gerektiren StarCraft 2'yi doğrudan seçti (elbette, DOTA 2 de bir dereceye kadar aittir). Bir sonraki güçlü yapay zeka seviyesine aittir.) Başarısızlık, yüksek olasılıklı bir olaydır.Aslında, DeepMind ekibi, başarısızlığın nedenini açıklarken, geliştirme sürecinde karşılaşılan sorunların beklenenden daha zor olduğundan da bahsetmiştir.Güncel derin öğrenme algoritması Darboğazlar ve diğer sorunlar.
İkincisi, ikisi farklı kaynak gereksinimleri ile karşı karşıyadır. Video oyunları ve Go her ikisi de oyun olsa da, AI karar verme açısından bakıldığında, ikisinin ihtiyaç duyduğu kaynaklar (esas olarak hesaplama gücü) karşılaştırılamaz.
İlk olarak, satranç oyununun sunduğu bilgiler sınırlıdır ve her hareketin ardışık kaç olasılıklara sahip olduğu bir bakışta açıktır;
İkinci olarak, ilk hareket, yükseltme ve hırsızlık gibi kurallar açık ve nettir ve oyunun her iki tarafının herhangi bir eylemi açıkça görülebilir;
Üçüncüsü, hedeflere ulaşmak için açık standartlar vardır ve belirsizliğe yer yoktur. Bu öncüllerle, AI'nın karşılaştığı tek engel, Go teorisindeki neredeyse astronomik olası hareket sayısıdır ve bu AI, insan hesaplama gücünü çok aşarak tüm olasılıkları "tüketebilir" ve sonra bu temelden geçebilir. Anahtar algoritmaların optimizasyonu (derin öğrenme), AI'nın Go'ya hakim olmasını sağladı.
Bu üç standardı StarCraft 2 ve DOTA2'ye uygularsanız, AI'nın karşılaştığı zorluğun yeni bir seviyeye yükseldiğini göreceksiniz. Zafer hedefinin net olması dışında, diğer iki özellik mevcut değildir:
Özellik 1: Her iki oyunda da "savaş sisi" olsa da, sisin arkasına gizlenmiş bilgi miktarı çok farklı.
DOTA2 sisinin arkasındaki bilgi miktarı nispeten "sınırlıdır": rakip yalnızca 5 kahramana sahip olabilir, vahşi doğadaki canavarlar sabit bir yenileme süresine sahiptir ve sağlanabilecek para miktarı tahmin edilebilir. Rakibin kahramanı görüş alanında olmasa bile yapabilecekleri çok sınırlıdır (ekonomi ve ikmal seviyesi sınırlıdır). StarCraft 2'de sisin arkasında yapılabilecek çok şey var, rakip tavuk mu çalıyor? Madencilik var mı? Tırmanma teknolojisi mi yoksa isyan mı? Her kararın arkasında sayısız dal vardır. AI için her kararın ardındaki mantıksal zincir çok uzundur ve rakibin özel davranışının arkasındaki anlamı anlamalarını zorlaştırır. Bu aşamada, DeepMindın algoritması, yapay zekanın öğrenme verimliliğini artırmasına yardımcı olamaz. Yapay zeka için insan oyuncuların oyunlarının videolarını izlemek kör pratik yapmaktan daha etkilidir. Yalnızca 9 ay içinde "üssü uçurmayı" öğrenmiş bir yapay zeka için şu anda düşünülebilir. Verimliliğinin basit bilgisayarları geçmesi muhtemelen yıllar önce.
İkinci özellik, Go 3'ün 361. gücü ile karşılaştırıldığında, oyunun StarCraft 2 ve DOTA 2 arasındaki karmaşıklığı bir dereceye kadar arttı.
Örneğin, DOTA2'nin devasa kahraman havuzu ve BP'nin ürettiği kahraman kombinasyonundaki değişiklik, OpenAI bunu kaldıramaz. 18 kahramanı kullanmayı "öğrenmeden" bir yıl kadar önce nasıl olur? Kahraman havuzunun daha da genişlemesi ile OpenAI'nin algoritmasının gelişmeyeceği ve öğrenme hızının sadece daha yavaş ve daha yavaş olacağı düşünülebilir. Aksine, StarCraft 2 daha zordur, her şeyden ayrı olarak, StarCraft 2'nin birimleri sadece çeşitli değil, aynı zamanda sayıları da fazladır.Aynı silahların ve farklı savaş güçlerinin kombinasyonlarının sayısı bile çok farklıdır.Bu durumda, AI nedir? karar verme? Bu büyüklükteki bilgi işlem gücü artık yapay zekanın taşıyabileceği kadar değil. Bu TI8 sergi oyunu gibi, OpenAI'nin 256 yüksek performanslı cihazı çok fazla yer kapladı.Algoritma geliştirilmeden önce hesaplama gücünün giriş ve çıkış oranı çok düşük ve aynı zamanda AI tasarımının orijinal amacını da ihlal ediyor (maliyet ).
AI için gerekli bilgi işlem gücü ekipmanı orijinal bilgisayar kadar büyükse, AI'nın popülerleşmesine yardımcı olmayacaktır. Yapay zeka her cep telefonunda çalışabildiğinde, yapay zeka dönemi gerçekten gelecek
Son olarak, OpenAI nasıl tanıtılacağını ve kendi kendine paketleneceğini biliyor. 1'den 1'e, yoldan geçen 5V5'e ve ardından yarı profesyonel ekiplere kadar, OpenAI her adımı istikrarlı bir şekilde attı.İnsan ekipler için belirlenen birçok kısıtlama sadece tartışmalara neden olmadı, aynı zamanda OpenAI'nin "hızlı evrim" imajını başarıyla şekillendirdi. Aksine, DeepMind ekibinin daha samimi olması ve yapay zekayı doğrudan cehennem-zor bir ortama koyması gerekiyor.Yakının 9 aydır suistimal edilmesi hayrete düştü. Durumun düzelmediğini görünce, basitçe duyuruyor. Pes etmek. OpenAI'nin dayak gücüne göre DeepMind, StarCraft 2'de haritanın tamamen açılmasıyla başlamalı ve tek birim sınırlaması mı başlıyor?
Yapay zeka neden oyunlarla her zaman mücadele ediyor?
Deep Blue'dan Alpha Dog'a, OpenAI'ye, Satranç'tan Go'ya, DOTA2'ye, yapay zeka her ünlü olduğunda, insanları meraklandıran bir oyunun "düşüşü" eşlik ediyor: Yapay zeka neden oyun oynamaya devam edemiyor?
Bunun büyük bir nedeni, elbette, tanıtım ihtiyacıdır.YZ teknolojisi, son yıllarda aniden ortaya çıkmıyor.Ail teknolojisi, çığır açan derin öğrenme algoritmalarının ortaya çıkmasından önce 40 yıldan fazla bir süredir laboratuvarda bulunuyor. Aslında, yeni bir teknolojinin doğuşundan yaygın bir şekilde uygulanmasına kadar, en zor şey sadece teknik darboğazın atılımı değil, aynı zamanda uzun Ar-Ge sürecine büyük kaynakların sürekli yatırımıdır. Her karar vericinin / yatırımcının AI teknolojisi konusunda net olmadığı göz önüne alındığında (nihai sonuçlar ortaya çıkmadan önce bile bilim adamları bile araştırma yönlerinin doğru olup olmadığını söyleyemezler) Öyleyse, AI teknolojisinin ilerlemesini göstermek için halkın anlayabileceği bir taşıyıcı olmalı? Bu standarda göre oyun çok uygundur: Birincisi, yaygın olarak biliniyor, onu hiç anlamayanlar bile makalenin basit bilim popülerleştirmesi yoluyla bir veya ikisini anlayabiliyor; İkincisi, oynanışı, AI'nın gücünü iyi gösterebilecek belirli bir karmaşıklık derecesine sahip. .
İkincisi, oyunun kendisinin özellikleridir. İnsanların ortaya çıktığı andan itibaren, yemek ve uyumak dışındaki "eğlence" aktiviteleri hayatımızın bir bölümünü sıkıca işgal etti.Hayvanlar bile nasıl oynanacağını ve oynanacağını biliyor, insanlardan bahsetmiyorum bile? İnsanlar gelişmiş beyinleri sayesinde farklı kurallara sahip birçok karmaşık eğlence icat etmişlerdir.Satranç, kartlar ve video oyunları en iyileri arasındadır. Bu oyunları küçümsemeyin, bir dereceye kadar insan toplumunun kurallarının gerçekte yansıması ve tezahürü olabilirler. Örneğin, satranç ve kart oyunlarının strateji oyunu, takım çalışması ve çevrimiçi oyunlarda toplu karar verme vb. Aynı zamanda, bu oyunların çoğunun, yapay zeka karar verme yeteneklerini geliştirme amacına ulaşmak için bilim insanlarının yapay zeka davranışının sonuçlarını çok sezgisel olarak görmelerine ve ilgili hata ayıklama işlemlerini gerçekleştirmelerine olanak tanıyan bir "nihai hedef" vardır ve tüm sürecin herhangi bir olumsuz etkisi olmayacaktır. Oyun deneyimi, istismara uğramış oyuncular için biraz daha kötü olabilir.
Ke Jie gibi en iyi Go oyuncusu için yapay zekaya bakan ruh hali "güneşin köpeği" olarak tanımlanabilir.
Üçüncü neden, oyunun bilgi miktarı ve risklerinin kontrol edilebilir olmasıdır. Bilgi miktarı açısından, oyun ne kadar karmaşık olursa olsun, bilgi miktarı hala tahmin edilebilir ve tahmin edilebilir.Gerçekte, AI'nın girebileceği diğer alanlar, bilgi yalnızca karmaşık ve gizli değildir ve AI'nın bunu tam olarak anlaması imkansızdır. Yakın zamanda yayınlanan "Xihong Şehrindeki En Zengin Adam" filminde böyle bir sahne var: Başrol oyuncusu, 1 milyar nakit harcamak için, kimsenin istemediği hurda hisse senetlerini satın almak için para harcamak için borsaya özel olarak gitti ve sonuç olarak, hisse senedi fiyatı bu büyük miktardaki fondan kaynaklanıyordu. Gelir hızla arttı ve sonunda kahraman bir servet kazandı. Bir filmin kahramanı gibi ani bir heves için, yapay zeka sebebini ve riski nasıl değerlendireceğini nasıl biliyor? Bu nedenle, yapay zekanın hastaları tedavi etmesine, hisse senedi stoklarına ve politika yapmasına izin vermek için büyük bir risk almaktansa, oyunlar yoluyla insan düşüncesine hakim olmak için yapay zekayı eğitmek daha iyidir.
AI'ya nasıl bakmalıyız?
Oyunda yapay zeka her ilerleme kaydettiğinde oyuncular endişelenecek.Kötüistler, bu eğilime göre er ya da geç dünyaya yapay zekanın hakim olacağına inanıyor. Köle. Bu argüman mantıklı görünüyor: Go gibi satranç ve kart oyunlarında, profesyonel satranç oyuncularının seviyesi zaman içinde sürekli olarak gelişiyor, ancak şimdi yapay zekanın ortaya çıkışı tüm insanlara doğrudan "Atma, ben gidiyorum. "Tavan", insanlar nasıl çaresiz hissetmezler? Başlangıçta, yapay zekanın hesaplama gücü insanlarınkinden çok daha fazlaydı ve karar verme artık insanlarınkinden daha güçlü.Yaratıcılık ve bilimsel araştırmalarla uğraşan birkaç insan dışında, çoğu insanın değeri nedir?
Aslında, AI'nın oyun alanındaki başarılarını bir "yıkım oyunu" olarak gören insanlar, insan zihninin (A), ilkenin (Q), elementin (öz) ve kalitenin (tanrı) gücünü genellikle hafife alırlar. AI boğa mısınız? Seninle oynayamaz mıyım Oyun geliştiricileri, yapay zekayı oyuncuları kötüye kullanmaya zorlayacak kadar çılgın mı olacak? Ayrıca, AI'nın çoğu insanla ne ilgisi var? AI olmadan Go seviyemizin dünyadaki ilk seviyeye ulaşması mümkün mü? Yapay zeka olmadan, StarCraft 2 ve DOTA2 merdiven sıralamalarımızın canlıları gözden kaçırması mümkün değil mi? Yapılamayacağına göre, belirli bir insan tanrısı veya YZ arasındaki fark nedir?
Balık havuzlarında yüzen çoğu oyuncu için merdivenin tepesinin insan mı yoksa köpek mi olduğu önemli değildir.
Diğer bir yanlış anlama ise, oyun alanındaki yapay zeka kan istismarının bir amaç değil, sadece bir araç olduğudur. Daha önce de belirtildiği gibi, AI'nın oyun alanını seçmedeki devam eden çabalarının nihai amacı, insan karar verme ve tahmin yeteneklerini taklit etmeyi öğrenmek ve böylece insanların karar vermesine yardımcı olmaktır.
Ancak bu hedefe ulaşmak için, yapay zekanın hâlâ uzun bir yolu var, özellikle de örneklerin sayısı çok az olduğunda, yapay zeka, "büyük" eğitim yoluyla deneyime ve sezgiye dayalı insan kararlarını nasıl simüle edebilir? Örneğin, oyun alanında, bazı profesyonel oyuncular yakalanan ipuçlarına göre rakibin taktiklerini yargılayabilir, ancak AI sürekli olarak kendi kendini eğitmeli ve veri biriktirmelidir. Veritabanında böyle bir rakip olmadığında, AI "aptal olacaktır". Aynı şey yatırım alanında da geçerli Tencent ve Alibaba gibi şirketler halka açıldığında, yapay zeka değerlerini nasıl değerlendiriyor? Tarihteki benzer şirketlerin durumunu analiz ediyor musunuz? Ancak Tencent ve Alibaba'da tek başına şube yok, tarihsel veriler nerede? Apple, Microsoft ve Google tek veri örnekleridir.Bu şirketlerin gelecekteki gelişim beklentileri nasıl tahmin edilir? Bunu bir yatırım ustası olarak değiştirmeyi düşünmek zorunda mısınız?
İnsan işinin yapay zeka ile değiştirilmesine gelince, aslında paniğe gerek yok.Bazı montaj hattı üretim endüstrilerinde (Foxconn gibi) halihazırda çok sayıda robot kullanıldığını ve bunların işgücü piyasası üzerinde fazla bir etkisi olmadığını bilmelisiniz (gerçekten hepinize izin verelim) Korkarım çok az insan fabrikada işe gitmek ister. Sonuçta bu bir işgücü sıkıntısı çağı. Bir süpürme robotu almak her zaman tam zamanlı bir temizleyici kiralamaktan daha ucuzdur.
