우리는 꽤 오랫동안 알파벳, 특히 이름으로 세례를받은 사람 Deepmind북미 기업 내에서 인공 지능 세계와 관련된 다양한 프로젝트의 개발을 담당하고있는은 다양한 보드 게임에서 모든 인간 경쟁자를 이길 수있는 소프트웨어 개발에 힘 쓰고 있습니다.
특히 소프트웨어에 대해 이야기하고 싶습니다. 알파 제로, 우리가 오랫동안 이야기했고 계속 발전해온 수개월이 지난 지금까지 거의 모든 게임에서 이미 세계 최고의 플레이어로 입증 된 정도로 발전했습니다. 알고 있습니다. 이 모든 것의 최고 또는 적어도 이것이 DeepMind가 우리에게 보장하는 것은 AlphaZero는 단지 훈련입니다.
AlphaZero는 이미 인간이 만든 가장 복잡한 여러 보드 게임에서 세계 최고의 선수입니다.
확실히 기억 하겠지만, 몇 달 전에 AlphaZero 개발을 담당 한 엔지니어들은 이미 다른 보드 게임에서 인간보다 훨씬 더 나은 프로젝트를 만들었습니다. 이 모든 시간이 지난 후 분명히 책임자는 인공 지능 소프트웨어의 큰 개선 이 새 버전은 이전 버전과 마주하게됩니다. 결과는 인상적이었습니다. 몇 시간 후에이 버전은 이미 세계 최고였습니다.
이러한 개선 능력으로 인해 제작자가 체스 나 장기와 같은 다른 보드 게임에 그 능력을 발휘하기로 결정한 것은 놀라운 일이 아닙니다.이 게임은 이미 두 가지면에서 모두 세계 최고가되었지만 개인적으로는 가장 눈에 띄는 것은이 소프트웨어가 '배우다', 책임있는 사람들이 그들은 그녀에게 게임의 규칙을 보여주고즉,이 소프트웨어는 세계 최고를 추구하는 것이 아니라 훈련 일뿐입니다.
AlphaZero는 스스로 훈련 할 수 있습니다.
이것이 바로 우리가 마지막에서 추출 할 수있는 것입니다. 종이 AlphaZero의 개발을 담당하는 사람들이 게시 한 곳에서 코드 구현 및 테스트 측면에서 비용이 많이 드는 개발 후 기하 급수적으로 성장할 수있는 능력이 있습니다.. 모든 것의 예는 AlphaZero가 Go를 배우기 위해 게임 규칙을 추가하고 이미 세계 최고인 버전을 상대로 플레이하도록 만들었다는 것입니다. 알파 제로가 몇 시간 만에 100 승, 0 승.
이것을 다른 보드 게임에 외삽하면 비슷한 일이 발생했음을 알 수 있습니다. 체스 어디에서 규칙을 알고 단 4 시간의 교육AlphaZero는 세계에서 가장 강력한 체스 엔진 중 하나 인 Stockfish를 이길 수있었습니다. 우리는 새로운 예가 장기, 체스와 매우 유사하지만 일본에서 시작된 게임입니다. 단 XNUMX 시간의 훈련 타의 추종을 불허했습니다.
DeepMind가이 소프트웨어에 대해 가지고있는 목적은 무엇이든 스스로 학습하게하는 것입니다.
분명히 지금 쯤이면 AlphaZero가 마침내 보드 게임의 전문가가되고 있다는 사실을 깨달았을 것입니다. 사실은 프로젝트의 엔지니어와 과학자들이이 목적을 추구하지 않고 오히려 그들의 목표가 훨씬 더 크다는 것입니다. 다른 많은 영역에서 구현합니다. 그들은 무엇이든 배울 수있는 알고리즘을 추구합니다, 인간에게 일어나는 일과 매우 유사합니다.
아직 갈 길이 멀어 보일지 모르지만 사실 인 것 같지만, 우리는 그들이 인공 지능 엔진으로 DeepMind에서 이루고있는 엄청난 진전을 고려해야합니다. 일정한 속도로 진화하고 정제하다 우리가 상상할 수있는 것보다 확실하고 빨리 마침내 우리는 설명 할 필요없이 그 자체로 무엇이든, 작업, 일을 배울 수있는 인공 지능과 마주하게 될 것입니다.
추가 정보 : MIT