/nginx/o/2024/10/18/16426805t1hbc77.png)
/nginx/o/2018/12/07/11637029t1hd824.jpg)
Google'i iseõppiv algoritm õpetas endale inimlike taustateadmisteta selgeks kolm keerukat strateegiamängu, sillutades teed universaalsele tehisintellektile.
Puhtalt lehelt alustanud tehisintellektist sai pärastlõunaks maailma parim malemängija
Juhime tähelepanu, et artikkel on rohkem kui viis aastat vana ning kuulub meie arhiivi. Ajakirjandusväljaanne ei uuenda arhiivide sisu, seega võib olla vajalik tutvuda ka uuemate allikatega.
«Erinevalt tavapärastest maleprogrammidest, millesse lisatakse nende programmeerimisel tuhandeid reegleid ja meetodeid, alustab AlphaZero puhtalt lehelt. Peale üldiste mängureeglite pole sellel mängitavast mängust mingid teadmisi,» selgitas Demis Hassabis, Deepmindi juht uurimust tutvustaval pressikonverentsil ERR Novaatoris.
Iseenda vastu enam kui 60 miljoni mängu mängimisel suutis AlphaZero lüüa üheksal juhul kümnest ka maailma parimat shogi-programmi (jaapani kabe) ja 61 protsendil juhtudest go-maailmameistri (go on Hiinast pärit lihtsate reeglite, ent ülikeeruliste strateegiatega mäng) seljatanud AlphaGo Zerot.
Kui keskmine malemeister mõtleb iga kord sadade käikude peale, siis AlphaZero hindas kümnete tuhandete positsioonide headust.
Uuring ilmus ajakirjas Science.