Spüre Googles AlphaGo wirklich es in seine Algorithmen?
Wenn das Spiel System AlphaGo ein Meister der chinesischen Spiel Go besiegte Spiele fünf auf Null, seine Schöpfer konnte nicht erklären, warum. Ist das ein Zeichen für intuitive AI?
Letzte Woche Forscher bei der künstlichen Intelligenz-Firma DeepMind, die jetzt von Google gehört, kündigte einen außergewöhnliche Durchbruch: im Oktober endlich ein DeepMind computing System namens AlphaGo besiegt hatte den amtierende Europäische Champion Spieler der alten chinesischen Spiel Go durch fünf Spiele zu Null. Der Sieg war letzte Woche in einer Publikation in der Zeitschrift Natureangekündigt.
Na und? Computer wurden immer besser und besser auf Brettspiele für Yonks. Weg zurück in den dunklen Zeiten des Jahres 1997 schlagen beispielsweise IBM Deep Blue Maschine dann Schachweltmeister, Garry Kasparov im Schach. Sicher zu gehen, wird nicht mit sechs verschiedenen Stücken aber schwarz / weiß-Token – gespielt, wäre ein Schwächling? Nicht so: die Anzahl der möglichen Positionen im gehen, als die Zahl der Atome im Universum und übertrifft die Anzahl der Möglichkeiten in Schach.
Spiel Programme wie Deep Blue arbeiten durch den Bau von "Bäume" in allen möglichen Positionen zu suchen. Wenn Sie versucht, dies zu tun gehen Sie Rechenzeiten in die Millionen, wenn nicht Milliarden von Jahren betrachten würde. Der DeepMind Ansatz beteiligt Baumsuche (aktiviert durch Googles massive Wolke Rechenleistung) kombiniert mit tief neuronalen Netzen, Programme, in denen Verbindungen zwischen den Schichten von simulierten Neuronen anhand von Beispielen und Erfahrungen (wie das menschliche Gehirn) gestärkt werden.
AlphaGo ersten untersuchten 30m Positionen von Experten spielen gehen, Informationen über den aktuellen Stand vom Board Daten absorbieren, und dann spielte gegen sich selbst über 50 Computer verbessern mit jeder Iteration mit einer Technik bekannt als Verstärkung lernen. Es ist eine Weiterentwicklung eines Experiments DeepMind verwendet eine Weile zurück, in der eines seiner neuronalen Netzwerke selbst Retro-Computer-Spiele zu einem kompetenten Niveau zu spielen, nur durch das beobachten Replays von realen spielen auf einem Bildschirm vermittelt. Keine Programmierung beteiligt.
Das wirklich wesentliche AlphaGo ist, dass sie (und ihre Schöpfer) seine Bewegungen erklären können. Und doch spielt es fachmännisch ein sehr schwieriges Spiel. So zeigt es eine Fähigkeit unheimlich ähnlich, was wir Intuition – "ohne bewusster Überlegung gewonnenen Erkenntnisse" nennen. Bis jetzt haben wir das als eine ausschließlich menschliches Vorrecht betrachtet. In der zweiten Auflage seiner Principiaist was Newton auf war, wenn er "Hypothesen non Fingo" schrieb: "Ich mache keine Hypothesen," er sagt, "Ich habe gerade wissen."
Aber wenn AlphaGo wirklich eine Demonstration, dass Maschinen intuitiv sein könnte, dann haben wir auf jeden Fall gekreuzt Rubicon in irgendeiner Form. Intuition ist eine rutschige Idee und bis jetzt haben wir daran gedacht, ausschließlich in menschlicher Hinsicht. Da Newton ein Genie war, sind wir bereit, ihn bei seinem Wort, genauso wie wir geneigt sind, die Intuition einer Mutter zu vertrauen, der denkt, dass es etwas falsch mit ihrem Kind oder den Verdacht, dass man hat, dass eine bestimmte Person nicht die Wahrheit sagt.
Das Problem ist, dass Intuition sein können – und oft sind – falsch, die ist, warum fordern wir Beweise und Argumentation zu unterstützen und warum wir misstrauisch geworden, wenn diese nicht kommenden sind. Vorerst, Besorgnis über Maschine Intuition ist fraglich: Es spielt keine Rolle, dass AlphaGo nicht erklären kann die Grundlage für seine intuitive bewegt sich im gehen. Aber das wird nicht reichen, wenn Dr Demis Hassabis, Mitbegründer von DeepMind, hat seinen Weg. "Während der Spiele sind die perfekte Plattform zum entwickeln und Testen von AI Algorithmen schnell und effizient," schrieb er in einem Blog post letzte Woche, "Letztlich wollen wir diese Techniken anwenden, um wichtige Probleme der realen Welt. Da die Methoden, die wir verwendet haben allgemeine Zwecke sind, ist unsere Hoffnung, dass sie verlängert werden könnte, um uns einige der härtesten und am meisten drängende Probleme der Gesellschaft der Adresse aus der Klimamodellierung, komplexe Erkrankung Analyse zu helfen".
Hassabis scheint auf der einen Seite die Verantwortlichkeiten zu schätzen, dass diejenigen, die intelligente Technologien schaffen werden, zu übernehmen. Er fordert "eine verantwortungsvolle Debatte über die Rolle der Ethik in der Entwicklung der künstlichen Intelligenz". Auf der anderen Seite drückt man dazu bei einer Veranstaltung in Cambridge im September letzten Jahres, versuchte er abzuspeisen der Fragende mit der Nachricht, für die Google eine Ethik-Kommission einrichten war zu betrachten die Arbeit seiner Firma, die eine Antwort, die ein gewisses Maß an Heiterkeit in einigen Bereichen des Publikums hervorgerufen.
Wie die meisten Menschen auf seinem Gebiet hält Hassabis AI stark genug, um ernsthafte ethischen und existenziellen Bedrohungen stellen einen langen Weg aus. Die bemerkenswerte Fortschritte, die seine Firma unternimmt, die jedoch etwas anderes hin.