Menschen können immer noch eins besser als AI zu tun

Googles AlphaGo Computer kann ein Mensch in vier von fünf Spielen letzten Monat übertroffen haben, aber Menschen noch übertreffen, wenn es darum geht, intuitive Sprünge bei der Problemlösung. Das ist das Ergebnis eines neuen Papiers in der Natur von dänischen Wissenschaftlern. Mischung der beiden Ansätze liefert das Beste aus beiden Welten – eine Verbindung von Mensch und Maschine.

Noch besser: die Forscher diese überraschende Entdeckung von Menschen dazu zu spielen Online-Spiele gemacht.

Vor ein paar Jahren wurde Jacob Sherson, ein Physiker an der dänischen Universität Aarhus, frustriert durch die Herausforderungen des Aufbaus eines Quantencomputers arbeiten. Während seine Lieblings-Radio-Programm hören, wie er eines morgens arbeiten radelten, hörte er über den Begriff der Gamification: Crowdsourcing schwierige Probleme indem man der Öffentlichkeit spielen entwickelt, um die besten Lösungen zu finden. "Warum nicht gameifizieren diese komplizierte Probleme und Fragen von Spielern auf der ganzen Welt, die uns helfen?" Sherson begründete – mit der Quantenmechanik benötigt keine Vorkenntnisse. Und im Jahr 2012, Quantum bewegt war geboren.

Was ist das Problem, das diese Spiele zu lösen versuchen? Wie alles im Zusammenhang mit der Quantenmechanik, es ist kompliziert. Wie Gizmodo bereits berichtet:

Im Gegensatz zu einem klassischen Computer mit Bits, 0 und 1 darstellen, speichert ein Quantencomputers Informationen in "Qubits." Dank der Verrücktheit der Quantenmechanik kann solch ein Qubit in zwei Staaten auf einmal werden 0 und 1, wie Schrödingers Katze gleichzeitig lebendig und tot bis eine Messung ist oder Beobachtung gemacht. Es ist eine Überlagerung der Staaten genannt.

Es gibt viele vorgeschlagene Methoden für den Aufbau eines Quantencomputers, aber die meisten haben ein gemeinsames Problem: die Quanten-Information muss von allen externen Lärm in der Umgebung abgeschirmt werden. Die geringste Störung – ein einzelnes Photon, das Atom zu stoßen, die Sie verwendet haben, zu verschlüsseln und speichern Ihre Daten, zum Beispiel – wird dazu führen, dass das gesamte System zu "decohere", so, dass die alles entscheidende Überlagerung, mit dem Ihr Qubit 0 und 1 werden zur gleichen Zeit, verloren geht. Das bedeutet Fehler in Ihren Berechnungen.

So muss jeder Quantencomputer Vorgänge sehr schnell ausführen, denn je länger es dauert, desto größer das Risiko des Verlustes Ihrer Daten Operationen. Gerade, wenn dieser Verlust ist am wahrscheinlichsten auftreten, ist eine harte Nuss zu knacken. Es gibt eine Art von "Quantum Speed Limit" auf wie schnell Daten bearbeitet werden können. Dies bestimmt wiederum, wie mächtig die Rechenleistung in einem Quantencomputer sein kann. Aber es ist unglaublich schwierig – auch für unsere schnellste Computer-Algorithmen – zur Berechnung dieser Grenze und kommen mit Möglichkeiten, ihn zu besiegen.

Kommt dem Quantum bewegt. Wenn Nutzer auf der Plattform Quantum bewegt sich die Spiele spielen, sind sie tatsächlich komplexer Optimierungsprobleme zu lösen: sie sind herauszufinden, die Quanten-Geschwindigkeitsbegrenzung und kommen mit geniale Art und Weise, diese Grenze zu brechen.

Die ursprüngliche Version von Quantum Moves (genannt BringHomeWater) benötigt Spieler zu sammeln und verschieben Sie virtuelle Atome sitzen in der Quantenphysik "Eimer" (ein bisschen wie die Tröge ein Eierkarton, Quantum Wells genannt) von einem Punkt zum anderen so schnell wie möglich:

Was es schwierig macht, ist, dass die Atome nicht gerne stationär. In der Quantenmechanik können Atome Verhalten sowohl wie Teilchen und Welle – Flip-Seiten von der gleichen Quantum Münze, so zu sprechen – und wir sind hier mit ihrer Wellennatur. Also schwappen"sie irgendwie" um in den Vertiefungen, wie Wasser in einem Eimer. Spieler müssen herausfinden, wie man sie mit minimalen schwappen, schnelllebig, um optimale Lösungen zu finden – eine überraschend große Herausforderung.

Freiwillige Spieler abgeschlossen 500.000 Spiele, und die Gruppe nahm diese Daten und erstellt einen "Geist-Atlas", die Ergebnisse zu visualisieren:

Die besten Lösungen wurden dann an den Computer als eine Startbedingung gefüttert. Das Ergebnis: mit Hilfe von menschlichen Intuition, die Computer kam mit noch besser optimale Lösungen.

Also vielleicht sind Wissenschaftler bei dem Versuch, diese Herausforderungen mit Brachialgewalt computing allein lösen nach Sherson falsch. Vielleicht Menschen können immer noch etwas Besonderes an den Tisch bringen: unsere Fähigkeit, ignorieren Sie irrelevanten Informationen und intuitiv erkennen Muster. Im Gegensatz dazu Computer berücksichtigen jedes winzige Detail bei der Durchführung von Berechnungen, und dies kann behindern ihre Fähigkeit, schnell die beste Lösung finden.

Sherson räumt ein, dass die früheste Version des Spiels etwas fehlt, in seinem Design; Es war nicht besonders lustig zu spielen. Das ist, warum hat er da eingestellt, professionelle game-Designer mit seiner Forschungsgruppe zu verbessern das Spielerlebnis, vor allem für allgemeine Spieler mit wenig wissenschaftlicher Hintergrund zu arbeiten. Sie haben gerade eine neue Version von Quantum bewegt, z. B. mobile apps für das allererste Mal. Sie können gehen Sie hier, um mehr zu erfahren und laden Sie die Spiele für Mac und PC.

Eine verbesserte Version des BringHomeWater-Spiels zu spielen, oder gönnen Sie sich ein bisschen Zielübungen gegen Horden von Spinnen in Quantum-Shooter. Außerdem gibt es eine Reihe von Minispielen, die Aarhus-Gruppe wie Menschen, zum Beispiel in der Hoffnung, mehr über die kognitiven Fähigkeiten der stärksten Spieler spielen Tetris zu studieren zu lassen. Die Spiele möglicherweise ganz anders auf der Oberfläche, aber alle beinhalten die Spieler intuitiv finden optimale Lösungen für Quanten-computing. Sie denken, Sie spielen eine Spiel, aber Sie sind tatsächlich die Lösung der Schrödinger-Gleichung.

Also vielleicht ist es verfrüht, das Handtuch zu werfen, wenn es darum geht, AI. Vielleicht ist der neue Supercomputer der Zukunft uns – mit ein wenig Hilfe von unseren Freunden Computer-KI.

[Natur]