победного конца. По ветке В – 500 тысяч. По ветке С – 400 тысяч. Система понимает, что вероятность победы на ветке В гораздо выше, и выбирает именно этот вариант хода. Таким образом, вероятностный метод значительно сокращает количество вычислений по сравнению с методом исчерпывания.
Почему мы отправляем именно 1 миллион муравьев для исследований, а не 100 тысяч или не 10 миллионов? Это зависит от вычислительной мощности компьютера и приблизительной оценки конкурентов. Если в данной ситуации, чтобы получить более высокий коэффициент выигрыша нам требуется только 100 тысяч муравьев, мы отправим 100 тысяч. Но чем больше муравьев отправляются на дерево в одно и то же время, тем выше требования к вычислительной мощности компьютера.
Чип процессора и графический процессор (GPU), нейронные сети и метод Монте-Карло создают возможности, которые не могут сравниться с человеческими. В результате глубокого обучения искусственный интеллект моделирует способности человека, которые аналогичны сумме способностей 10 миллионов шахматистов.
Умные читатели, даже не понимая математическую теорию, способны уловить механизм работы AlphaGo. Хотя алгоритмы и стратегии гораздо сложнее, чем описано выше. AlphaGo на своем примере демонстрирует уровень развития глубокого обучения и искусственного интеллекта. Но на самом деле, на сегодняшний день существует множество научно-исследовательских институтов и талантливых ученых, которые делают сверхъестественные вещи в данном направлении.
После того, как поведение человека начало фиксироваться в виде данных посредством интернета, у искусственного интеллекта появилось полноценная пища, чтобы идти в ногу с человечеством и помогать ему во всех сферах жизни. Машинный перевод, распознавание речи, изображений опираются на клики пользователей Интернета. Почему точность поисковой системы Baidu трудно сравнить с другими поисковыми системами? Потому что Baidu обладает самым большим объемом данных, самым продвинутым алгоритмом принятия решений и самой сильной командой. Каждый клик пользователя тренирует мозг Baidu и рассказывает о том, что человек хочет больше всего.
Когда искусственный интеллект переживал этап застоя, люди думали, что машина никогда не сможет думать так же, как человек. Но после 1990-х мы поняли, что машина и не должна думать так же, пока мы в состоянии сами решить свои проблемы. У лингвиста Хомского спросили: «Может ли машина думать?» Это был позаимствованный датским компьютерным ученым Дикстра риторический вопрос: «Будет ли подводная лодка плавать?» Ответ был такой: «Подводная лодка не плавает, как рыба или человек, но ее способности очень высоки».
Если мы оглянемся назад (не только на историю развития интернета), то поймем, что вся история развития промышленности – это шаги по направлению к развитию искусственного интеллекта. Кевин Келли отмечал, что самоприводящийся поршень парового двигателя уже представляет собой конструкцию, которая содержит элементы «эволюции». Стремление
