Pobeda IBM-ovog superračunara Deep Blue nad šahovskim svetskim prvakom Garijem Kasparovom 1997. godine ima istorijsko mesto u razvoju veštačke inteligencije. Od tada su računari još napredovali i postali majstori i brojnih drugih igara poput Scrabblea, pokera… IBM-ov Watson je čak slavio u TV kvizu Izazov.

Ali, ima i jedna stara igra koju veštačka inteligencija još nije položila – Go. Igra Go je istočnjačka verzija šaha koja se igra na ploči sa 19 x 19 linijama.

Prošle godine je računar Crazy Stone uspeo pobediti velemajstora Norimota Yodu na turniru u Tokiju, jednog od najboljih igrača na svetu.

Računar je pritom uspeo pobediti čoveka samo zahvaljujući početnoj prednosti od 4 figure. To je bio jedini način da se da neka ravnoteža dvoboju jer veštačka inteligencija još nije dosegnula taj nivo da može pobediti ljudskog majstora u toj igri, bez početne prednosti.

Kompanije poput Googlea i Facebooka poslednjih godina jako ulažu u razvoj veštačke inteligencije. Upravo bi mašinsko učenje moglo biti ključ u boljem razvoju računara te im omogućiti da se bolje prilagode i približe ljudskoj intuiciji.

– Go je klasični problem veštačke inteligencije. Vrlo je atraktivan baš zato što je izuzetno težak – istaknuo je Yuandong Tian, Facebookov stručnjak za veštačku inteligenciju.

Facebook veruje da bi usavršavanjem računara do te mere da postane šampion igre Go, moglo značajno poboljšati funkcionisanje samog Facebooka kao društvene mreže, ali takođe i dokazati vrednost veštačke inteligencije.

– Cilj je unaprediti veštačku inteligenciju. Naravno da želimo i rešiti problem Go pre Googlea – priznaje Rob Fergus iz Facebooka.

Google i Facebook već koriste mašinsko učenje svojih softvera kako bi mreže njihovih računara prepoznavale lica svojih korisnika iz fotografija. Zahvaljujući velikim uzorcima podataka računari uče prepoznavati uzorke. Ako računar nauči dovoljno kombinacija razgovora i mogućih odgovora na skoro svako pitanje koje postoji, tada može biti digitalni sagovornik koga ćete imati u svom mobilnom.

Takođe, ako računar nauči dovoljno poteza za igranje šaha ili Goa, računar će bez problema zaigrati te igre.

Ali, da bi napravilo iskorak treba prepoznavati uzorke i delovati ‘spontano’ poput čoveka. Velemajstori Goa često poteze donesu improvizacijom, a ne računajući sve moguće poteze koji postoje u tom trenutku. Kada se dovoljno takvih kreativnih poteza snimi i sačuva u računar zahvaljujući mašinskom učenju i neuronskim mrežama mašine bi se mogle naučiti kako izgleda uspešan potez.

Izvor: 24sata.hr