Я представляю вам специальную серию блогов Sparrho, состоящую из двух частей, об искусственном интеллекте (ИИ) в ближайшие две недели. Первый блог будет посвящен вехам, которых недавно достигли исследования в области ИИ, а второй — будущим тенденциям в исследованиях ИИ.

В 1996 году IBM бросила вызов Гарри Каспарову, чемпиону мира по шахматам, на игру в шахматы со своим ИИ Deep Blue. Каспаров выиграл первый матч, но через несколько лет проиграл в матче-реванше. Для сравнения, вычислительная мощность суперкомпьютера Deep Blue составляла 11,38 GFLOPS (гига операций с плавающей запятой в секунду), а у современного смартфона Galaxy S5 — 142 гигафлопса, что более чем в 11 раз мощнее [1]. С момента этой судьбоносной победы ИИ в конце 20-го века технологии значительно продвинулись вперед.

В 2011 году компьютер IBM под названием Watson победил в Jeopardy! против двух бывших победителей [2]. Созданный тем же подразделением IBM, которое создало Deep Blue, Watson имел более четырех терабайт дискового пространства, что давало ему 200 миллионов страниц информации, включая всю Википедию. Недавно IBM инвестировала 1 миллиард долларов в проект Watson, в котором работает более 2000 человек, но об этом подробнее в нашем следующем блоге [ 3 ].

Google получила известность в январе этого года, объявив, что они создали AlphaGo, компьютер, который впервые смог победить профессионального игрока в го [ 4 5 ]. Хотя и не лучший в мире, Фань Хуэй был чемпионом Европы и, к сожалению, теперь первым профессиональным игроком в го, проигравшим ИИ со счетом 5–0. Го была выиграна совсем недавно из-за сложности игры, например, типичный шахматный ход имеет 30 легальных ходов, а в Го около 200. Количество возможностей в Го составляет примерно 1 000 000, 000, 000, 000, 000. , 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000 , 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000 , 000 или 10¹⁷¹. Поэтому ИИ нужно было использовать самообучающиеся и глубокие нейронные сети из своей облачной сети [6 ]. Однако этот ИИ не был разработан исключительно для игры в го — вычислительный ИИ, лежащий в основе Alpha Go, может обучаться, просто наблюдая за игрой, такой как Марио или Пакман, а затем может перейти к освоению ее [ 7 ].

Итак, это недавние важные вехи в исследованиях ИИ, чрезвычайно быстрой и захватывающей отрасли, которая растет почти в геометрической прогрессии каждый год. На следующей неделе мы обсудим как то, что мы можем сделать с ИИ (например, использовать Watson в здравоохранении), так и будущие тенденции в исследованиях.

Первоначально опубликовано на blog.sparrho.com.