ทำไมต้องใช้เวลาและเงินมากมายในการสร้าง AIs เพื่อเล่นเกม


10

ฉันกำลังอ่านเกี่ยวกับJohn McCarthyและวิสัยทัศน์ดั้งเดิมของปัญญาประดิษฐ์ สำหรับฉันดูเหมือนว่าเขาจะไม่ค่อยชอบทรัพยากรมากนัก (เช่นเวลาและเงิน) ที่ใช้ในการทำให้ AIs เล่นเกมเช่นหมากรุก เขาต้องการให้ความสำคัญกับการผ่านการทดสอบของทัวริงและ AIs เพื่อเลียนแบบพฤติกรรมของมนุษย์

ฉันได้อ่านบทความมากมายเกี่ยวกับ บริษัท ใหญ่ ๆ เช่น IBM, Google และอื่น ๆ ใช้เงินหลายล้านดอลลาร์เพื่อทำให้ AIs เล่นเกมเช่น Chess, Go และอื่น ๆ

ธรรมนี้มีขอบเขตเท่าใด?


2
คำตอบสั้น ๆ ของฉันคือเกมเช่น Chess and Go มีความซับซ้อนคล้ายกับธรรมชาติ (ซึ่งฉันหมายถึงจักรวาล) และมีประโยชน์ในการศึกษาโดยเฉพาะอย่างยิ่งในรัฐที่ยังไม่คลาดเคลื่อน b / c เช่นมองออกไปในจักรวาล คุณกำลังจะไปหา โมเดล combinatorial แบบเรียบง่ายซึ่งเกมมีประโยชน์มากที่สุดสำหรับ AI นั้นสามารถขยายได้อย่างไม่ จำกัด คณิตศาสตร์บริสุทธิ์มักใช้เวลาสักครู่ในการค้นหาแอปพลิเคชัน แต่มีประวัติที่ดีมากในแง่นี้ แม้ในที่ที่เกมดังกล่าวได้รับการแก้ไข แต่ก็ยังสามารถปรับปรุงแก้ไขได้
DukeZhou

2
เพื่อแสดงให้เห็นจุดของฉันดูวิธีการทอพอโลยีในการแก้โอเอกซ์ นอกจากนี้ยังอาจจะเป็นที่สนใจ: การแก้โอเอกซ์, Part II: ทางที่ดีขึ้น นี่เป็นเพียงตัวอย่างพื้นฐานของสิ่งที่ผู้คนกำลังทำและคิดเกี่ยวกับและวิธีการเล่นเกมในกรณีนี้เกม combinatorial เกี่ยวข้องกับ AI และการแก้ปัญหา
DukeZhou

คำตอบ:


9

Alexander Kronrodเคยกล่าวไว้ว่า“ Chess คือดรอสโซฟิล่าแห่งปัญญาประดิษฐ์” John McCarthy ไม่เห็นด้วยกับข้อความนี้ ฉันคิดว่าเป็นหลักเพราะเขามีวิสัยทัศน์ที่แตกต่างกัน
เทคนิคและวิธีการนวัตกรรมที่พัฒนาขึ้นเพื่อเล่นเกมเหล่านี้พบว่ามีประโยชน์ในวงกว้างของวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ (และไม่ใช่แค่ปัญญาประดิษฐ์)

ปัญญาประดิษฐ์หนังสือ: วิธีการที่ทันสมัยใช้การแข่งรถกรังด์ปรีซ์เป็นการเปรียบเทียบเพื่ออธิบายปัญหาข้างต้น เกมเช่น Chess, Go, Othelloคือ AI เพราะ Grand Prix เป็นเกมแข่งรถสำหรับอุตสาหกรรมรถยนต์ เครื่องยนต์ที่ทรงพลังและปรับแต่งอย่างดีซึ่งรวมเอาความก้าวหน้าทางวิศวกรรมล่าสุดนั้นไม่ดีสำหรับการขับขี่บนถนนทั่วไปการช็อปปิ้ง ฯลฯ อย่างไรก็ตามมันสร้างความตื่นเต้นและกระแสนวัตกรรมที่ได้รับการยอมรับจากชุมชนในวงกว้าง

โปรแกรม AI เขียนในการเล่นเกมเช่นหมากรุก Othello ไปได้แนะนำแนวคิดเช่นการวิเคราะห์พฤติกรรมย้ายโมฆะไม่ได้ผลการตัดแต่งกิ่งทฤษฎีเกม combinatorial, finessing และบีบ metareasoning และอื่น ๆ อีกมากมาย อัลกอริธึมขั้นสูงขั้นสูงของการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้ที่ลึกล้ำคือผลลัพธ์ที่ได้

คุณสามารถเห็นมันคล้ายกับภารกิจอวกาศของ NASA, ISRO, JAXA และหน่วยงานอวกาศอื่น ๆ ภารกิจทั้งหมดเหล่านี้ดูเหมือนจะไม่ได้รับประโยชน์โดยตรงต่อประชาชน แต่มีผลประโยชน์ทางอ้อมมากมาย พวกเขาปูทางสำหรับนวัตกรรมทางเทคโนโลยี (GPS, การพิมพ์ 3 มิติ, เทคโนโลยีรถชน, พลังงานสะอาด, LED), การสร้างงาน ฯลฯ พายุล่วงหน้าการตรวจจับพายุเฮอริเคนเป็นผลลัพธ์ของการสำรวจอวกาศซึ่งช่วยชีวิตคนนับล้านทั่วโลก

AI Games ไม่เพียง แต่ช่วยพัฒนาซอฟต์แวร์ แต่ยังใช้ฮาร์ดแวร์ นวัตกรรมมากมายได้รับการเห็นเพื่อผลิตฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดและมีประสิทธิภาพ


5
นอกจากนี้เกมอย่างหมากรุกมีมาตรฐานสูงดังนั้นจึงง่ายกว่าที่จะเปรียบเทียบโซลูชันและแนวทางที่แตกต่างกัน อย่างไรก็ตามการทดสอบของทัวริงไม่มีฐานที่เป็นทางการสำหรับการเปรียบเทียบที่สอดคล้องกับการวิ่งหลายครั้ง (AFAIK) ดังนั้นการเปรียบเทียบวิธีการที่แตกต่างกันจะยากขึ้นมาก (และอาจขึ้นอยู่กับวิธีการวัด)
hoffmale

1
““ หมากรุกคือดรอสโซฟิล่าแห่งปัญญาประดิษฐ์” "สิ่งที่เขาพยายามแสดงออกด้วยนั้นคืออะไร?
dhein

@dhein Drosophila เป็นแมลงวันผลไม้และถูกใช้โดยนักพันธุศาสตร์เพื่อทำการค้นพบที่นำไปใช้กับชีววิทยาในวงกว้างมากขึ้น เพิ่มเติมที่นี่
Ugnes

ฉันยัง rea ที่หน้า wiki ก่อนที่ psoted ความคิดเห็นของฉันยังไม่ได้รับการเชื่อมต่อ
dhein

3
@dhein เป็นเพียงคำตอบที่ได้กล่าวไว้ ในพันธุศาสตร์สายพันธุ์นี้เป็นที่เข้าใจกันเป็นอย่างดีการกลายพันธุ์ส่วนใหญ่เห็นและเข้าใจได้ดีมาก เหมาะสำหรับการศึกษาพันธุศาสตร์ ทำไม? ฉันไม่รู้ คุณอาจต้องถามผู้เชี่ยวชาญ เช่นเดียวกับหมากรุกสำหรับ AI แนวคิดที่ใช้ในการเล่นหมากรุกรวมถึงการคิดอย่างมีเหตุผลมองไปข้างหน้าและเทคนิคอื่น ๆ เมื่อเราสร้างโปรแกรมเล่นหมากรุกเราพยายามรวมสิ่งเหล่านี้เข้าด้วยกัน สิ่งนี้ช่วยให้ปรัชญาของ AI โดยรวม ฉันหวังว่ามันจะช่วย
Ugnes

3

เหตุใดการเล่นเกมจึงเป็นจุดสนใจของการจัดสรรทรัพยากร

เมื่อตรวจสอบความหลงใหลอย่างเห็นได้ชัดกับการเล่นเกมในฐานะนักวิจัยพยายามจำลองบางส่วนของความสามารถในการแก้ปัญหาของมนุษย์ออร์ทอดอกซ์ในมุมมองของ John McCarthy (1927 - 2011) อาจทำให้เข้าใจผิด

ความเอนเอียงจากการตีพิมพ์และประเด็นทางนิยายวิทยาศาสตร์ที่ได้รับความนิยมอาจปิดบังกำลังหลักที่นำไปสู่การปรากฏตัวของความหลงใหลกับการพัฒนาซอฟต์แวร์เกมกระดานที่ชนะ เมื่อตรวจสอบการจัดสรรเงินทุนและทรัพยากรมนุษย์ในหลาย ๆ ด้านของการวิจัยและพัฒนาสติปัญญาพื้นหลังทางประวัติศาสตร์บางอย่างจำเป็นต้องหลีกเลี่ยงการบิดเบือนโดยทั่วไปของคำตอบของคำถามในเครือข่ายสังคมนี้

ประวัติความเป็นมา

ความสามารถในการทำให้ตัวเองออกนอกเวลาของเราและเข้าสู่ช่วงเวลาอื่น ๆ จะเป็นประโยชน์เมื่อวิเคราะห์ประวัติศาสตร์รวมถึงประวัติศาสตร์ทางวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี

พิจารณาว่าวิสัยทัศน์ของ McCarthy นั้นไม่ได้เป็นแบบดั้งเดิม มันกลายเป็นออโธด็อกซ์อย่างรวดเร็วเพราะมีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นในความคิดเกี่ยวกับระบบอัตโนมัติในหมู่นักวิทยาศาสตร์และนักคณิตศาสตร์ในช่วงเวลาต่อจากอุตสาหกรรมตะวันตก ความคิดนี้เป็นส่วนขยายตามธรรมชาติของเครื่องจักรกลของอุตสาหกรรมการพิมพ์สิ่งทอการเกษตรและการขนส่งและสงคราม

ในช่วงกลางศตวรรษที่ยี่สิบแนวโน้มเหล่านี้บางส่วนได้รวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้างแนวคิดคอมพิวเตอร์ดิจิทัล คนอื่น ๆ กลายเป็นออร์ทอดอกซ์ในชุมชนของผู้คนที่ตรวจสอบแง่มุมของความฉลาดผ่านระบบดิจิตอล ฉากหลังทางเทคนิครวมถึงงานทางทฤษฎีและงานเครื่องกลไฟฟ้าซึ่งบางส่วนได้ประสบความสำเร็จในระดับชื่อเสียง แต่โดยทั่วไปแล้วจะเป็นความลับหรือเป็นนามธรรมเกินไป (และคลุมเครือ) ที่จะถูกพิจารณาว่าเป็นรายการที่น่าสนใจด้านความมั่นคงแห่งชาติ

  • ทฤษฎีไซเบอร์เนติกส์ส่วนใหญ่พัฒนาโดย Norbert Wiener (1894 - 1964)
  • งานคำนวณเลขคณิตอัตโนมัติ (ขยายทฤษฎีของจอร์จบูลและเครื่องคิดเลขของ Blaise Pascal ด้วยการระดมทุนเบื้องต้นที่เริ่มต้นจากกองทัพสหรัฐในความสนใจในการแนะนำอาวุธต่อต้านอากาศยานโดยการคำนวณวิถีกระสุนที่น่าจะเป็นของเครื่องบินและกำหนดพิกัดทรงกลม วิถีกระสุน
  • บ่อยครั้งที่งานไล่ออกจากโบสถ์อลอนโซ่ (2446-2538) แลมบ์ดาแคลคูลัสซึ่งนำไปสู่ความคิดของการเขียนโปรแกรมการทำงานเป็นกุญแจสำคัญในการเกิดขึ้นของ LISP ในเคมบริดจ์ซึ่งแม็คคาร์ธีแม็คคาร์ธี
  • การกำเนิดทฤษฎีข้อมูลส่วนใหญ่ผ่านการทำงานของ Claude Shannon (1916 - 2001) ได้รับทุนผ่าน Bell Labs เพื่อผลประโยชน์ของการเปลี่ยนการสื่อสารโดยอัตโนมัติ
  • งานเข้ารหัสต้นของนักเรียนระดับปริญญาเอกของโบสถ์อลันทัวริงได้รับทุนสนับสนุนจากฝ่ายสัมพันธมิตรโดยมีเป้าหมายการวิจัยและพัฒนาในการเอาชนะอุปกรณ์เข้ารหัสลับปริศนาเพื่อที่กองกำลังของนาซีจะหยุดก่อนที่จะทำลายล้างสมบูรณ์ของลอนดอนและเป้าหมายพันธมิตรอื่น ๆ
  • งานของ John von Neumann (1903 - 1957) มุ่งสู่การรวมศูนย์การใช้ตรรกะบูลีนโดยพลการพร้อมกับเลขจำนวนเต็มเป็นหน่วยเดียว (ปัจจุบันเรียกว่าซีพียู) และจัดเก็บโปรแกรมที่ควบคุมการใช้งานใน flip-flop อิเล็กทรอนิกส์พร้อมกับข้อมูล ที่จะดำเนินการและผลลัพธ์ (สถาปัตยกรรมทั่วไปแบบเดียวกันนำมาใช้โดยอุปกรณ์คอมพิวเตอร์ร่วมสมัยเกือบทุกรุ่นในปัจจุบัน)

ทั้งหมดนี้เป็นแนวคิดที่ล้อมรอบวิสัยทัศน์ของออโตมาตะการจำลองด้านการทำงานของระบบประสาทของสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนม (ลิงหรือช้างสามารถวางแผนและดำเนินการบินได้อย่างประสบความสำเร็จ แต่แมลงวันนั้นไม่สามารถวางแผนและดำเนินการโจมตีลิงหรือช้างได้)

การทดลองเกี่ยวกับความฉลาดและการจำลองโดยใช้การจัดการเชิงสัญลักษณ์โดยใช้ภาษาการเขียนโปรแกรมใหม่ LISP เป็นจุดสนใจหลักของ John McCarthy และบทบาทของเขาในการสร้างห้องปฏิบัติการ MIT AI แต่สิ่งที่ออร์ทอดอกซ์อาจมีอยู่กับกฎพื้นฐาน (ระบบการผลิต) อวนประสาทและอัลกอริทึมทางพันธุกรรมมีความหลากหลายส่วนใหญ่เป็นเมฆของความคิดที่ทำให้คำดั้งเดิมค่อนข้างคลุมเครือ ตัวอย่างต่อไปนี้

  • Richard Stallman ลาออกจาก MIT AI Lab และเริ่มเปลี่ยนปรัชญาจากปรัชญาทางเศรษฐกิจหลายอย่างที่ครอบงำช่วงเวลานั้น ผลที่ได้คือซอฟต์แวร์ GNU และ LINUX ตามด้วยฮาร์ดแวร์แบบเปิดและสาธารณะทั่วไปแนวความคิดที่ไม่เห็นด้วยกับการวางแนวปรัชญาของผู้ที่ได้รับการสนับสนุน AI แหล่งน้ำร้อน
  • ระบบที่เป็นกรรมสิทธิ์จำนวนมาก (และ บริษัท ที่เป็นความลับ) ใช้วิธีการแบบเบย์หรือส่วนประกอบที่ปรับเปลี่ยนได้ซึ่งมาจากการทำงานของ Norbert Wiener มากกว่าสิ่งใดก็ตามที่ถือเป็นการวิจัย AI ที่สำคัญในปี 1970

ทฤษฎีการกำเนิดของเกม

เหตุการณ์สำคัญที่ตอบคำถามมากที่สุดในขบวนพาเหรดของเหตุการณ์ทางประวัติศาสตร์นี้คืองานอื่น ๆ ของ von Neumann ทฤษฎีเกมในหนังสือของเขาร่วมกับ Oskar Morgenstern อาจเป็นปัจจัยที่แข็งแกร่งที่สุดในบรรดาเงื่อนไขทางประวัติศาสตร์ที่นำไปสู่การคงอยู่ของ Go และ Chess ในฐานะสถานการณ์จำลองการทดสอบสำหรับการแก้ปัญหาซอฟต์แวร์

แม้ว่าจะมีงานก่อนหน้าจำนวนมากเกี่ยวกับวิธีที่จะชนะใน Chess หรือ Go แต่ก่อนไม่เคยมีการรักษาทางคณิตศาสตร์และการนำเสนอที่น่าสนใจเหมือนในทฤษฎีเกม

สมาชิกเอกสิทธิ์ของชุมชนวิทยาศาสตร์ได้ตระหนักถึงความสำเร็จของ von Neumann ด้วยการเพิ่มอุณหภูมิและความดันของวัสดุฟิชไซล์ให้กับมวลวิกฤตและงานของเขาในการหาอุณหพลศาสตร์คลาสสิกจากทฤษฎีควอนตัม รากฐานของคณิตศาสตร์ที่เขานำเสนอในทฤษฎีเกมได้รับการยอมรับอย่างรวดเร็ว (โดยคนกลุ่มเดียวกันที่ให้ทุนการวิจัยที่ MIT) เป็นเครื่องมือทำนายที่มีศักยภาพสำหรับเศรษฐศาสตร์ การทำนายเศรษฐศาสตร์เป็นขั้นตอนแรกในการควบคุมมัน

ทฤษฎีสอดคล้องกับปรัชญาการเมือง

ปรัชญาที่โดดเด่นที่ผลักดันนโยบายตะวันตกในช่วงเวลานั้นคือ Manifest Destiny โดยพื้นฐานแล้วมุมมองของผู้นิยมลัทธิระเบียบโลกใหม่ซึ่งเป็นหัวหน้าจะอยู่ในที่นั่งแห่งอำนาจของสหรัฐฯ เอกสารที่ไม่เป็นความลับอีกต่อไปบ่งชี้ว่ามีความเป็นไปได้สูงที่ผู้นำในยุคนั้นจะได้รับอิทธิพลทางเศรษฐกิจผ่านการประยุกต์ใช้ทฤษฎีเกมว่ามีความเสี่ยงและราคาแพงน้อยกว่าการพิชิตทางทหารตามมาด้วยการบำรุงรักษาฐานปฏิบัติการ .

ความท้าทายที่ได้รับการเผยแพร่อย่างสูงในการพัฒนาเกม Chess and Go เป็นเพียงการไล่ล่าที่ บริษัท และรัฐบาลใช้เป็นเครื่องมือแรกในการได้มาซึ่งสินทรัพย์ของบุคลากร ผลลัพธ์ของเกมเหมือนประวัติย่อ โปรแกรมการเล่นเกมที่ได้รับรางวัลเป็นหลักฐานชิ้นหนึ่งของการมีอยู่ของทักษะการเขียนโปรแกรมที่น่าจะประสบความสำเร็จในการพัฒนาเกมที่สำคัญกว่านั้นที่เคลื่อนไหวพันล้านดอลลาร์หรือชนะสงคราม

ผู้ที่สามารถเขียนรหัส Chess หรือ Go ที่ชนะถือว่าเป็นสินทรัพย์ที่มีมูลค่าสูง เงินทุนวิจัยการเล่นเกมได้ถูกมองว่าเป็นวิธีการระบุสินทรัพย์เหล่านั้น แม้ในกรณีที่ไม่มีผลตอบแทนจากการลงทุนทันทีการระบุสินทรัพย์เหล่านี้เพราะพวกเขาสามารถซ่อนตัวอยู่ในรถถังเพื่อวางแผนการครอบครองของโลกได้กลายเป็นข้อพิจารณาเบื้องต้นเมื่อมีการจัดสรรเงินทุนวิจัย

เส้นทางที่ช้าและเร็วเพื่อให้ได้ผลตอบแทนจากการลงทุน

ตรงกันข้ามกับความคิดทางภูมิรัฐศาสตร์การค้นหาศักดิ์ศรีของสถาบันที่อยู่ด้านหลังของโปรแกรมเมอร์หรือทีมเจ้าเล่ห์เป็นอีกปัจจัยหนึ่ง ในสถานการณ์นี้ความคืบหน้าใด ๆ ในการจำลองความฉลาดที่มีศักยภาพในการปรับปรุงรูปทรงเรขาคณิตในอุตสาหกรรมที่สำคัญบางอย่างหรือการใช้งานทางทหารถูกแสวงหา

ตัวอย่างเช่นโปรแกรมเช่น Maxima (ผู้เบิกทางของแอปพลิเคชันการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์เช่น Mathematica) ได้รับเงินทุนด้วยความหวังในการพัฒนาคณิตศาสตร์โดยใช้การคำนวณเชิงสัญลักษณ์

เส้นทางสู่ความสำเร็จนี้วางอยู่บนระดับความเชื่อในฐานะปรัชญาธรรมชาติที่ครอบคลุม ในความเป็นจริงมันเป็นสิ่งที่ดีเลิศของระดับ มันเสนอว่าถ้าคอมพิวเตอร์ไม่เพียง แต่สามารถทำคณิตศาสตร์ แต่พัฒนาทฤษฎีทางคณิตศาสตร์ของความซับซ้อนของมนุษย์ซุปเปอร์โมเดลของความพยายามของมนุษย์สามารถลดลงเป็นสมการและแก้ไข การคาดการณ์สำหรับปรากฏการณ์ทางเศรษฐกิจทหารและการเมืองที่สำคัญนั้นสามารถนำมาใช้ในการตัดสินใจได้

ความประหลาดใจของหลาย ๆ คนความสำเร็จของ Maxima และโปรแกรมคณิตศาสตร์อื่น ๆ นั้นถูก จำกัด อย่างมากในผลกระทบเชิงบวกต่อความสามารถในการทำนายเหตุการณ์ทางเศรษฐกิจและภูมิศาสตร์การเมืองอย่างน่าเชื่อถือ การเกิดขึ้นของทฤษฎีความโกลาหลอธิบายว่าทำไม

การตีปริญญาโทมนุษย์ด้วยโปรแกรมกลายเป็นอยู่ในอุ้งมือของการวิจัยและพัฒนาศตวรรษที่ยี่สิบ การใช้ซอฟต์แวร์เพื่อทดสอบวิธีวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่หลากหลายเพื่อให้ได้มาซึ่งเกมนั้นสามารถทำได้และน่าดึงดูดยิ่งขึ้นสำหรับสถาบันต่างๆในฐานะที่เป็นวิธีการได้รับเกียรติยศเช่นเดียวกับทีมบาสเกตบอล

อย่าลืมการค้นพบ

บางครั้งสิ่งที่ปรากฏนั้นขัดแย้งโดยตรงกับความเป็นจริง แอพพลิเคชั่นต่าง ๆ ที่กล่าวมาข้างต้นของเครื่องคิดไม่ได้ถูกลืมและค่าใช้จ่ายในเวลาและเงินที่จำเป็นในการจำลองแง่มุมของความสามารถของสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมจะไม่ปล่อยให้เงินทุนพัฒนาเกมกระดานอัตโนมัติ

เทคโนโลยีส่วนใหญ่มีปัญหาด้านการสื่อสารการทหารปัญหาทางการเมืองเศรษฐกิจและการเงินซึ่งเกินความซับซ้อนของเกมเช่น Chess and Go ทฤษฎีเกมรวมถึงองค์ประกอบของการเคลื่อนไหวแบบสุ่มที่ทำโดยผู้เล่นที่ไม่ใช่ผู้เริ่มต้น ดังนั้นความลุ่มหลงกับ Chess and Go จึงเป็นเพียงลายเซ็นของการมุ่งเน้นที่แท้จริงของการระดมทุนและกิจกรรมในหลาย ๆ ด้านของการจำลองข่าวกรอง

ซอฟต์แวร์ที่สามารถเล่นเกม Chess หรือ Go ได้นั้นไม่ได้มีการปรับใช้กับคอมพิวเตอร์ NSA ทั่วโลกที่ใช้คอมพิวเตอร์จำลองหรือเครื่องมือสร้างดัชนีของ Google เงินจำนวนมากถูกใช้เพื่อพัฒนาสิ่งที่นำไปใช้กับสถานที่ดังกล่าว

คุณจะไม่เห็นรายละเอียดเกี่ยวกับหรือแม้แต่ภาพรวมของการวิจัยและพัฒนาที่อธิบายทางออนไลน์ยกเว้นในกรณีของคนที่ด้วยเหตุผลที่น่าสนใจบางอย่างเป็นการละเมิดข้อตกลงที่เป็นความลับของ บริษัท หรือกระทำการทรยศ


1
คำอธิบายที่ดีมากโดยการเชื่อมโยงภูมิหลังทางประวัติศาสตร์ คุณพูดถูกเกี่ยวกับความเปลี่ยนแปลงในการวิจัย AI กับเวลา เป็นจุดที่ดีมากในการย้อนเวลากลับไปทำความเข้าใจกับมุมมอง
Ugnes

2

ฉันพบว่าคำแถลงกังวลเป็นข่าวกรองอัลกอริทึมแรกที่ยืนยันว่าอาจเป็นออโตมาติก NIMดังนั้นจากมุมมองของฉันการพัฒนาอัลกอริทึมอัจฉริยะนั้นแยกออกจากเกม combinatorial ดูเหมือนว่า McCarthy จะไม่คิดว่าเกมนั้นมีประโยชน์ซึ่งทำให้ฉันสงสัยว่าเขาไม่เคยศึกษาประวัติของเกมอย่างจริงจัง

Combinatorial Game Theoryซึ่งเป็นสนามที่ใช้ในวิชาคณิตศาสตร์และคอมพิวเตอร์นั้นได้รับการพัฒนาขึ้นอย่างเป็นทางการในทศวรรษหลังจากทฤษฎีบท Sprague-Grundyซึ่งเป็นการวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์ของเกมของ NIM เมื่อเร็ว ๆ นี้เกมพับโปรตีนFolditสร้างผลลัพธ์ที่แท้จริงในด้านการประยุกต์

  • คำตอบที่ฉันมักจะให้คือเกมเช่น Chess and Go ให้ความซับซ้อนคล้ายกับธรรมชาติโดยใช้พารามิเตอร์ที่ง่ายมาก (โดยพื้นฐานแล้วเกม combinatorial และปริศนาเช่น Sudoku เป็นเครื่องมือที่ซับซ้อน)

แต่เกมซึ่งแตกต่างจากเกมไขปริศนาซึ่งเป็นความพยายามเดี่ยวต้องการประเภทของการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่ค่อนข้างมีประโยชน์ (@Ugnes คำตอบมีหลายรายการ)

  • โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกม Combinatorial เป็นเกณฑ์มาตรฐานที่มีประโยชน์สำหรับความสามารถของอัลกอริทึมในการจัดการปัญหาที่ยากลำบาก

นอกจากนี้ยังมีปัจจัยการประชาสัมพันธ์ การแปลภาษาแบบ Algorithmic ได้ผลดีอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา แต่คุณไม่เคยได้ยินข่าวเกี่ยวกับเรื่องนี้เลย เปรียบเทียบกับ DeepBlue กับ Kasparov หรือ AlphaGo กับ Sedol (สแต็กนี้ระเบิดด้วยคำถาม ML หลังจากผลลัพธ์ของ AlphaGo) ซึ่งคล้ายกับการลงจอดบนดวงจันทร์ของสหรัฐอเมริกาซึ่งยอดเยี่ยมมากหากไม่จำเป็นอย่างยิ่งความสามารถทางวิศวกรรมที่เป็นแรงบันดาลใจให้นักวิทยาศาสตร์รุ่นต่อรุ่น


Postscript: เป็นที่น่าสังเกตว่าจนกระทั่งเมื่อเร็ว ๆ นี้คำว่า "strong" ถูกสงวนไว้สำหรับปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปซึ่งยังคงเป็นทฤษฎีอย่างมาก หลังจาก AlphaGo ฉันเริ่มเห็นนักวิชาการใช้คำว่า "Strong Narrow AI"

การใช้ความสัมพันธ์อันแน่นแฟ้นกับปัญญาประดิษฐ์เป็นปรัชญาที่บริสุทธิ์ ในทางตรงกันข้ามคำศัพท์ที่ใช้ใน Combinatorial Game Theory (ดูที่Solved Game ) นั้นใช้งานได้จริงและเกี่ยวข้องกับการพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์

หมากรุกยังไม่ได้แก้ไขดังนั้นจึงเป็นประโยชน์สำหรับการศึกษา [ดู GiressChess ต่อไปนี้]

เขตข้อมูลของทฤษฎีเกมและทฤษฎีเกม Combinatorial รวมถึงชื่อเช่นVon Neumann , NashและConwayและอีกไม่นานDemainที่ MIT และถ้าคุณต้องการรวมจิ๊กซอว์ combinatorial เช่น Sudoku เราสามารถยืดมันกลับไปที่ออยเลอร์ได้ ด้วยเหตุผลเหล่านี้เช่นเดียวกับที่กล่าวไว้ข้างต้นฉันมีช่วงเวลาที่ยากลำบากที่จะได้เห็นการวิเคราะห์เกมว่าเป็นการแสวงหาที่ไม่สำคัญ


Giraffe Ches s เป็นผลงานล่าสุดโดยนักคณิตศาสตร์ / โปรแกรมเมอร์รายบุคคล Matthew Lai ผู้ใช้วิธีโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อสร้างอัลกอริทึมหมากรุกที่สอนตัวเองให้เล่นในระดับปริญญาโทนานาชาติใน 72 ชั่วโมง

หนึ่งในเป้าหมายของไลก็คือการสร้างอัลกอริทึมที่ทำให้ "มนุษย์ชอบเล่น" มากกว่า (เปรียบเทียบกับการเล่นอัลกอริทึมแบบ "ไร้มนุษยธรรม" อย่าง AlphaGo) ยีราฟไม่ใช่ AGI แต่แน่นอนว่ามันอาจถูกนำมาเป็นส่วนหนึ่งของปริศนา

เกมคอมพิวเตอร์นั้นเป็นประเภทการโต้ตอบที่ลึกที่สุดที่แบ่งปันโดยมนุษย์และออโตมาตะและการโต้ตอบประเภทนี้กลับไปเป็นจุดเริ่มต้นของการคำนวณสมัยใหม่


2
มันไม่เหมือนเกมที่คิดว่า McCarthy ไร้ประโยชน์ เขาเชื่อว่าเราควรให้ความสำคัญกับการเลียนแบบพฤติกรรมมนุษย์ด้วยเครื่องจักรสิ่งต่าง ๆ เช่นการทดสอบทัวริง เขาคิดว่าการทดสอบทัวริงอาจมีความสำคัญมากกว่าหมากรุกเมื่อพูดถึง AI สิ่งนี้อาจช่วยได้
Ugnes

@Ugnes ขอบคุณที่ชี้แจง แต่ประเด็นของฉันยังคงอยู่ การผ่านการทดสอบของทัวริงเป็นความคิดที่ดี แต่มันเป็นปรัชญาและเป็นอัตวิสัยทั้งหมด นอกจากนี้ยังไม่มีความหมายพอสมควรเนื่องจากผ่านการทดสอบของทัวริงไม่ได้หมายความว่าการรับรู้ตนเองหรือความตั้งใจ ทฤษฎีเกมและทฤษฎีเกมแบบ Combinatorial นั้นใช้งานได้จริงขั้นตอนและคณิตศาสตร์และข้อ จำกัด ของเกม AI ถึง "แคบ" นั้นน่าจะเป็นภาพสะท้อนของธรรมชาติที่ จำกัด ของแบบจำลองเกมในปัจจุบัน เมตาเกมเช่น [M] เป็นสะพานเชื่อมต่อไปยังสองฟิลด์และอาจเป็นโมเดลขนาดกะทัดรัดสำหรับ AGI พื้นฐาน
DukeZhou

1
@Ugnes ฉันเดาว่าสิ่งที่ฉันพูดคือการเข้าใกล้ AGI ในระดับสูงอาจจะเป็น "ควันและกระจก" สมมติฐานของฉันคือ AGI ต้องได้รับการติดต่อในระดับพื้นฐานโดยมีฟังก์ชั่นพื้นฐาน (เศรษฐกิจ) ที่กลายเป็น "ระบบอัตโนมัติ" เมื่อคุณมีแล้วคุณสามารถสร้างมันขึ้นมาได้โดยเสียบการประมวลผลภาษาธรรมชาติและอื่น ๆ ฉันสงสัยเกี่ยวกับวิธีการ AGI ใด ๆ ที่ไม่ได้หยั่งรากในทฤษฎีเกมและส่วนขยายของมันซึ่งใช้กับการตัดสินใจทั้งหมดไม่ว่าจะมีสติ หรืออัตโนมัติ (ในกรณีของสิ่งมีชีวิตที่เรียบง่าย)
DukeZhou

1
ฉันเห็นด้วยกับคุณโดยสิ้นเชิง ฉันก็ไม่ใช่แฟนตัวยงของ Turing Test เหมือนกัน ทฤษฎีเกมพลัสเป็นอีกหัวข้อที่สำคัญมาก ฉันก็เป็นนักศึกษาเศรษฐศาสตร์ด้วยเช่นกันดังนั้นฉันจึงเข้าใจ
Ugnes

1
@Ugnes หากพบว่ามันน่าสนใจที่ทัวริงเรียกตัวเองว่า "เกมเลียนแบบ" ซึ่งฉันใช้เป็นคำอธิบายที่แม่นยำและแม่นยำ (เป็นไปได้ว่าการตีตราใหม่ในฐานะ "การทดสอบทัวริง" นั้นทำให้เข้าใจผิดในความเข้าใจที่นิยมดูเหมือนว่าจะมีผลกระทบที่กว้างขึ้นเช่นการรับรู้ตนเอง ... )
DukeZhou

0

การทดสอบของทัวริงนั้นเป็นเรื่องส่วนตัวเกินไปและเสียเวลาในความคิดของฉัน ฉันแน่ใจว่าผู้คนนับล้านตอบรับอีเมลที่ส่งโดยบ็อตหรือสนทนากับ chatbots ออนไลน์ในขณะที่ไม่มีความคิดว่าพวกเขาเป็นเพียงแค่ตอบสนองต่อโปรแกรม

โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.