Тут опубліковані вибрані дописи з порталу sztucznainteligencja.org.pl. Сподіваємося, що вони слугуватимуть вам натхненням для подальшого дослідження теми штучного інтелекту.

1992: Chinook проти генія гри в шашки

Здається, що важко знайти кращий приклад гри, в якій комп'ютер міг би перемогти людину, ніж шашки.
Проблема в тому, що кількість можливих конфігурацій тут величезна: 5 x 10 у 20 степені (500 трильйонів). Джонатан Шеффер, інформатик з Університету Альберти в Канаді, наприкінці 1980-х років вирішив створити комп’ютер, здатний перемогти найкращих майстрів в шашки. Він придумав таку аналогію: уявімо, що хтось спорожнив Тихий океан, а ми повинні знову його наповнити… чашкою. Нам потрібно 5 x 10 у 20 степені чашок.
У 1990 році створений ним Chinook взяв участь у Чемпіонаті США з шашок, вперше змагаючись із геніальним Меріоном Тінслі, чемпіоном світу з 1955 року (з перервою, коли він відмовився від титулу). У 34 партіях була нічия. Дві Тінслі програв, але чотири виграв і не втратив титул.
Через два роки, на чемпіонаті світу в Лондоні, Chinook уже пам'ятав 500 мільярдів можливих конфігурацій. Попри це Тінслі вдалося зіграти внічию в шести партіях. Потім біль у шлунку завадив йому продовжити гру і було зараховано технічну поразку. Діагноз: рак підшлункової залози. „Бетховен шашок” помер через кілька місяців.

Джерело: https://www.sztucznainteligencja.org.pl/portfolio/1992-chinook-kontra-geniusz-warcabow/

1997: Deep Blue перемагає Каспарова

На сьомому ходу вирішальної партії людина помилилася в захисті. Пожертвувавши конем, машина швидко почала потужну атаку, яка після ще одинадцяти ходів змусила людину здатися.
– Нечесна гра! – вигукнув переможений.
Шахрайство? Але хто тоді шахрай? Комп'ютер?
Ні. До сьогодні Гаррі Каспаров, геніальний шахіст переможений 11 травня 1997 року суперкомп'ютером Deep Blue фірми IBM, вважає, що змагався не з машиною, а з іншою людиною, яка контролює комп'ютер. Докази? За словами росіянина гра машини була „занадто людська”.
Але світ не повірив у змову. Факт залишився фактом: вперше в історії машина перемогла чемпіона світу з шахів у класичному матчі. Їй це вдалося не лише тому, що вона за секунду могла робити 100 мільйонів аналізів, а Каспаров лише три. Джерелом успіху Deep Blue також було використання передових методів штучного інтелекту, які допомагали йому оцінювати власні ходи і вибирати лише найперспективніші.

Джерело: https://www.sztucznainteligencja.org.pl/portfolio/1997-deep-blue-zwycieza-kasparowa/

2016: AlphaGo чемпіон в ґо

– Не було моменту, коли я відчував, що я перемагаю, – сказав Лі Седоль, 18-разовий чемпіон світу з ґо, коли 15 березня 2016 року, після шести днів боротьби, було оголошено про його поразку в грі проти машини. Переможець, алгоритм AlphaGo розроблений британською компанією DeepMind, отримав мільйон доларів нагороди. І славу першої машини, яка перемогла одного з найбільших чемпіонів в історії цієї стародавньої гри.
Як це сталося? По-перше, завдяки глибокій нейронній мережі машина засвоїла десятки мільйонів ходів, зроблених найдосвідченішими гравцями. Потім використовує навчання з підкріпленням: у мільйонах ігор різні версії AlphaGo грали одна проти одної, аналізуючи, які ходи дозволили їм завоювати найбільше територій на дошці. Так AlphaGo відкрив для себе нові стратегії.
Нарешті, ходи з цих матчів подавалися в другу нейронну мережу. Це навчило систему вивчати потенційні наслідки кожного ходу, дивитися в майбутнє.

Джерело: https://www.sztucznainteligencja.org.pl/portfolio/2016-alphago-mistrzem-go/

2017: Libratus або мистецтво блефу

Ми не можемо виграти в покер, якщо не вміємо блефувати. Саме тому доволі довго комп'ютери грали гірше ніж люди. Усе змінив Libratus. У січні 2017 року він переміг чотирьох найкращих покеристів світу в 20-денному марафоні „Brains Vs. Artificial Intelligence: Upping the Ante” в River Casino w Піттсбургу. Граючи, він вчився не на їхніх помилках, а на прогалинах у власній системі, які викривали їхню гру.
– Здатність штучного інтелекту стратегічно міркувати на основі неповних даних перевершила здатність найкращих людей, – прокоментував успіх Томас Сандхолм, професор інформатики в Університеті Карнегі-Меллон і співтворець Libratus.
Відкриття? І неабияке! У будь-якій сфері, де інформація є неповною або противник поширює дезінформацію. Наприклад, у ділових переговорах, плануванні терапії, кібербезпеці чи військовій справі.
– Колись ваш смартфон знайде для вас нове авто за найкращою ціною. І це лише початок, – сказав Френк Феннінг, керівник факультету інформатики в тому ж університеті.

Джерело: https://www.sztucznainteligencja.org.pl/portfolio/2017-libratus-czyli-sztuka-blefu/

2017: ШІ перемагає ШІ в шахах

Програма AlphaZero від Google переміг в шахи Stockfisha 8, іншу програму, яка виграла чемпіонат світу з комп'ютерних шахів в 2016 році. Stockfish 8 програв, попри те, що мав доступ до багатовікового людського досвіду гри в шахи і десятиліття комп'ютерного досвіду, а ще міг обчислювати 70 мільйонів позицій за секунду.
Тоді як AlphaZero виконував лише 80 тисяч таких обчислень, а його творці не навчили його ні шаховим стратегіям, ні навіть стандартним дебютам. Натомість він використовував машинне навчання, щоб опанувати шахи, граючи проти самого себе.
У 100 партіях AlphaZero з Stockfishem 8, зіграних 17 грудня 2017 року, новачок жодного разу не програв: переміг 28 і зіграв унічию 72 рази. Програмі знадобилося чотири години, щоб досягти цього рівня.

Джерело: https://www.sztucznainteligencja.org.pl/portfolio/2017-si-wygrywa-z-si-w-szachy%e2%80%a8/

2019: кубик Рубіка за секунду

Глибока нейронна мережа під назвою DeepCubeA, створена дослідниками з Каліфорнійського університету, склала кубик Рубіка за 1,2 секунди, майже втричі швидше, ніж найдосвідченіша людина. Для цього їй знадобилося у середньому близько 28 рухів, у порівнянні з 50 рухами для людини. На момент оголошення результату DeepCubeA рекордсменом зі складання кубика Рубіка був китаєць Юйшен Ду. Він зробив це за 3,47 секунди.
DeepCubeA навчали з використанням навчання з підкріпленням на 10 мільярдах комбінацій, завдяки чому програма сама шукає стратегії якомога швидше скласти кубик. У випадку з кубиком Рубіка існує 43 252 003 274 489 856 000, тобто понад 43 трильйони можливих комбінацій.
Алгоритми ШІ, що використовується для складання кубика Рубіка, можна використовувати скрізь, де необхідно знайти найшвидший шлях до розв'язання проблеми. Наприклад, у робототехніці або для прогнозування білкових структур з яких фармацевти створюватимуть нові ліки.
Про досягнення творців DeepCubeA повідомлялося в „Nature Machine Intelligence” 15 липня 2019 року.

Джерело: https://www.sztucznainteligencja.org.pl/portfolio/2019-kostka-rubika-sekunde/