Ang AlphaGo AI program ay naging ganap na self-learning

Sa paglipas ng taon at noong nakaraang taon, paulit-ulit na tinalo ng programang AlphaGo ang mga propesyonal na manlalaro ng Chinese Go, kabilang ang world champion na si Lee Sedol. Ang resultang ito ay naunahan ng mahabang pag-aaral ng mga laban na nilalaro ng mga miyembro ng pandaigdigang asosasyon ng laro ng Go. Pagkatapos nito, naglaro ang programa sa sarili nito, sabay-sabay na sinusuri ang lahat ng mga galaw. Ang algorithm na ito ang nag-ambag sa ganap na tagumpay ng AlphaGo sa mga kumpetisyon sa mga propesyonal. Nagawa ng AlphaGo na sorpresahin maging ang mga eksperto: inaasahan nilang magtala ng katulad na resulta nang hindi mas maaga kaysa sa 2020. Kamakailan, ipinakilala ng dibisyon ng Google, na bumubuo ng mga artificial intelligence system, ang susunod na bersyon ng AlphaGo - AlphaGo Zero. Ang na-update na application ay tinatalo ang hinalinhan nito na "tuyo", na may markang 100:0. Ang bagong bersyon ng programa ay hindi na nangangailangan ng isang "guro" ng tao; ang proseso ng pagkatuto ay nagaganap nang nakapag-iisa, batay sa sarili nitong mga hakbang at kanilang pagsusuri. Bago ang sandali ng ganap na kampeonato, nakumpleto ng AlphaGo Zero ang 29 milyong laro sa loob lamang ng tatlong araw; para sa maraming kinikilalang master, tumagal ito ng ilang dekada. Ang nakaraang bersyon ng AlphaGo ay nilagyan ng dalawang independiyenteng neural network learning modules. Ang isang module ay responsable para sa kasalukuyang sitwasyon sa game board, ang pangalawa ay nag-iisip sa susunod na hakbang. Ang bagong programa ay may isang solong neural network na gumaganap ng mga aksyon sa itaas nang sabay-sabay, kaya ang mga resulta ng trabaho nito ay mas epektibo. Dagdag pa, hindi na nililimitahan ng AlphaGo Zero ang sarili nito sa kaalaman lamang ng tao, ngunit higit pa rito, iniisip ang sarili nitong mga natatanging hakbang. Sa kasaysayan ng pag-unlad ng katalinuhan, ang katotohanang ito ay mapagpasyahan.