Yıl 1996. Dünyanın dört bir yanında heyecan ve hayranlık uyandıran bir haber hızla yayılır: İlk kez bir bilgisayar, satranç tahtasında bir dünya şampiyonuna karşı galip gelmeyi başarır. 10 Şubat 1996'da IBM tarafından özel olarak satranç oyunu için tasarlanıp üretilmiş bir bilgisayar olan Deep Blue, unvan sahibi Garry Kasparov'u mağlup etti. man-hesap makinesi mücadelesinin açılış maçında. Bu tarihi bir tarih, yapay zeka çoğu kişi tarafından ulaşılamaz, ulaşılamaz, makinelere kapalı olarak görülen bir hedefe ulaşıyor. IBM süper bilgisayarı ilk oyunda Kasparov'u alt etse de, çarpışmanın nihai sonucu Rus şampiyonunun zaferini görüyor. Sonraki maçlarda Deep Blue ilk başarısını tekrarlayamaz ve sonunda Kasparov için üç galibiyet ve iki beraberlik olur. Adam makineyi 4-2 yener.
Birçoğu rahat bir nefes alıyor, insanlık üstünlüğünü koruyor. Bilgisayarların insanın zararına yetişmesi belki de artık bilimkurgunun münhasır konusu değil, ama en azından hala gelecek. Daha yanlış bir şey yok! Ertesi yıl, iki yarışmacı arasındaki intikamı görür ve bu kez Deep Blue galip gelir. Bu nedenle, Mayıs 1997'de bilgisayar insanı yener: 3,5-2,5. Bir sınır aşıldı, bir duvar yıkıldı.
Garry Kasparov, yakın zamanda yayınlanan "Derin Düşünme: Yapay Zekanın Bittiği ve İnsan Yaratıcılığının Başladığı Yer" başlıklı 300 sayfalık kitabında bu kayıp mücadeleyi yeniden inşa etti.
Ancak, olay tartışmasız değildir. Öncelikle Deep Blue, maçın oynandığı odanın içinde değil, birkaç kilometre uzakta bulunuyor ve dolayısıyla veriler doğrudan bilgisayardan gönderilmiyor. Bu gerçek ve diğer unsurlar, Kasparov'un maçlar sırasında Deep Blue'ya yardım edildiğini iddia etmesine yol açar. Meydan okuma sırasında birkaç kez geri dönen bir unsur ve IBM'in Kasparov'un önceki anlaşmalara göre makinenin etkinliğiyle ilgili çıktıları sağlama talebini reddetmesi, yalnızca şüpheleri güçlendirir ve şüpheleri körükler. Kaybeden sonunda bir rövanş maçı ister, ancak IBM, Deep Blue'yu kesin olarak geri çekerek kesin bir redde karşı çıkar.
20 yıl sonra Deep mind algoritması geliyor
Game Over: Kasparov and the Machine adlı 2003 tarihli bir belgeselde, süper bilgisayarın zaferine ağır bir gölge düşüren bazı tanıklarla röportajlar sunuluyor. Bunlardan Deep Blue'nun, IBM tarafından borsadaki hisselerinin değerini artırmak için uyguladığı bir oyunu temsil ettiği ortaya çıkacaktır. Kasparov'a karşı kazanılan zaferin tek gününde IBM hisseleri %15 arttı.
Bu nedenle, özellikle makinenin zaferi, belki de başlangıçta inandırıldığından çok daha insancıldır. Ya da Nate Silver'ın iddia ettiği gibi şansın sonucu. (Sinyal ve gürültü. Öngörü sanatı ve bilimi) adlı kitabında, Deep Blue'nun başarısını, makine tarafından yapılan, şansın sonucu olan, kesinlikle irrasyonel bir harekete bağlar. Kasparov'un insanlığını onarılamaz bir şekilde istikrarsızlaştıracak, güvenini ve mantıklılığını baltalayacak bir hareket.
Yirmi yıl sonra, AlphaGo bir sınırı daha aşar. Deep Mind algoritması 2016'nın ilk aylarında, bu kez tartışmasız ve hilesiz bir şekilde önce Avrupa şampiyonunu, ardından dünya GO şampiyonunu mağlup etti. Zafer açık ve nettir. 29 Aralık 2016 ile 4 Ocak 2017 arasındaki bir hafta içinde AlphaGo'nun kılık değiştirmiş bir şekilde gezegenin en iyi oyuncularına karşı art arda altmış zaferi bir araya getirmeyi başarması, makinenin insanı gerçekten alt etme yeteneğine sahip olduğunu gösteriyor. eti
Hesaplama kapasitesi: 10170
Yakın zamana kadar, bazı belirli alanların insanın özel alanı olarak kalacağına veya en kötü senaryoda, uzun süre böyle kalacağına inanılıyordu. Bunların arasında hem satranç hem de Go vardı.Her iki oyun da yetersiz kurallara ve görünüşte basit dinamiklere sahip olsalar da aslında yüksek bir zorluğu gizliyor. Hamle kombinasyonlarının sayısı ve dolayısıyla olası oyun konfigürasyonları tarafından verilen bir zorluk. O kadar büyük bir sayı ki, insanı hiçbir bilgisayarın bu kadar karmaşıklığın üstesinden gelemeyeceğine inandırıyor. Bu nedenle, satrancın ve hatta Go'nun insan zekasının ve her şeyden önce sezginin ayrıcalığı olarak kalacağı yaygın bir kanıydı. Böylesine ani bir teslimiyet daha da az bekleniyordu.
Ancak Deep Blue, müthiş bir bilgi işlem gücü (saniyede 220 milyon hareketi hesaplayabilen) sayesinde kaba kuvvetle galip gelmeyi başardıysa, AlphaGo için durum farklıdır. Go, satrançtan çok daha fazla sayıda kombinasyona sahiptir. Ortalama olarak her hamle için şans on kat daha fazladır. Muazzam olsa da tek başına hesaplama kapasitesi, yaklaşık 10170 farklı durumu dikkate almak ve aynı zamanda oyunun yarattığı tuzaklar konusunda haklı olmak için yeterli olmayacaktır.
Peki AlphaGo dünya şampiyonunu yenmeyi nasıl başardı? Basit, öğrenme.
Derin öğrenme, makinenin gizli silahı
Deep Mind'ın kurucusu Demis Hassabis'in dediği gibi, bir bilgisayarı daha akıllı hale getirmenin iki yolu vardır. Birinci yöntem, belirli bir soruna belirlenmiş bir çözümün programlanmasını ve makinenin bunu yürütmesine izin verilmesini sağlar. İkincisi, ki bu AlphaGo'nun durumudur, «… bilgisayara kendi kendine öğrenme, deneyim yoluyla öğrenme yeteneği vermekten ibarettir. ... Sana nasıl öğreneceğini öğreteceğim, sana çözümü vermeyeceğim».
AlphaGo'nun başarısının arkasındaki sır, Derin Öğrenme olarak adlandırılır. "Algoritma, tümü nörobiyolojiden alınan üç özelliğe sahiptir: pekiştirmeli öğrenme, evrişimli sinir ağları ve seçici hafıza döngüleri."
AlphaGo'yu Deep Blue'dan ayıran bir diğer özellik, Deep Mind yaratığının özel olarak ve özel olarak Go için yaratılmamış olmasıdır.Alttaki algoritmanın öğrenebildiği ve zaman içinde farklı oyun türlerine uyum sağlayabildiği kanıtlanmıştır. Gelişimi ve kazanımları aslında dikkatli ve titiz bir planlamanın sonucu değil, tecrübenin sonucudur. AlphaGo bildiğini mükemmel bir özerklik içinde oynayarak keşfetti ve özümsedi. "Yeni nesil algoritmaların ayırt edici özelliği, insanlar gibi başarılarından ve başarısızlıklarından ders almalarıdır."
49 farklı Atari 2600 oyununda eğitilen Deep Mind'ın algoritması, yalnızca diğer rakip algoritmaları değil, insanları da gölgede bıraktı. "... bu oyunların 29'unda algoritma, bir insan profesyonel test cihazını yüzde 75 veya daha fazla geride bıraktı, bazen onları çok büyük bir farkla geride bıraktı."
Bilişsel Hesaplama
AlphaGo, artık IBM'in veri işlemenin üçüncü çağı olarak tanımladığı Bilişsel Bilişim çağına girdiğimizi gösteriyor. En başından 50'lere kadar olan ilk dönem, tablolama hesaplaması, hem giriş hem de çıkış için delikli kartlar kullanarak temel matematiksel işlemleri gerçekleştirebilen bilgisayarları gördü. 50'lerden günümüze kadar Programlama Bilişiminin ikinci dönemi, elektronik bilgisayarlar çağıdır. Makineler aynı zamanda komutları (eğer/o zaman) ve mantıksal yapıları da işleyebilirler, ancak bunu yapmaları için belirli kurallara göre talimat almaları ve bu nedenle programlanmaları gerekir.
Bilişsel Hesaplama, diye açıklıyor Jonas Nwuke (IBM), "... "eğer/o zaman" mantığının doğasında var olan katılığı yıkmak için doğdu ... Bilişsel Hesaplama, sonuçları katı bir şekilde "evet veya" olmaktan ziyade bir olasılıksal detaylandırmadır. değil, doğru ya da yanlış”».
IBM'in Bilişsel Bilgi İşleme verdiği önem, en azından kısmen, kişisel çıkardır, Kasparov'a karşı kazandığı zaferle tatmin olmayan güçlü bir pazarlama makinesinin çarklarından biridir. Aslında AlphaGo'nun bir selefi var veya isterseniz Deep Blue'nun bir halefi vardı. Başka bir engeli daha aşan bir Süperbilgisayar, insanı başka bir av rezervinden çalmış ve onu daha fazla kesinlikten, tek kelimeyle, Watson'dan mahrum bırakmıştır.
Watson ile bir sonraki gönderide ilgileneceğiz
