لماذا تعليم منظمة العفو الدولية للعب مباريات هو مهم | بن ديكسون

أعلن OpenAI ، مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي الذي أسسه سام التمان وإيلون موسك ، أنه سيرسل فريقًا إلى فانكوفر في أغسطس للمشاركة في بطولة احترافية للعبة المعركة الشهيرة على الإنترنت Dota 2. لكن على عكس الفرق الأخرى التي ستكون التنافس على جائزة بملايين الدولارات ، وOpenAI لن يشارك فريق من البشر - على الأقل ، وليس بشكل مباشر.

يتكون الفريق ، المسمى OpenAI Five ، من خمس شبكات عصبية اصطناعية تم حرقها عبر قوة الحوسبة الضخمة لسحابة Google وممارسة اللعبة مرارًا وتكرارًا ، ملايين المرات. لقد تفوقت OpenAI Five بالفعل على شبه المحترفين في Dota 2 وستختبر رغبتها في مواجهة 1 بالمائة من اللاعبين في شهر أغسطس.

في أول نظرة سريعة ، قد يبدو إنفاق موارد الحوسبة باهظة الثمن ومواهب منظمة العفو الدولية الشحيحة لتعليم الذكاء الاصطناعى على ممارسة الألعاب غير مسئولين. تضم OpenAI بعضًا من كبار علماء الذكاء الاصطناعي في العالم ، الذين يحصلون على رواتب من سبعة أرقام ، وفقًا لصحيفة نيويورك تايمز . بعد كل شيء ، ألا يمكنهم العمل على حل مشاكل أكثر أهمية ، مثل تطوير الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه محاربة السرطان أو جعل السيارات ذاتية القيادة أكثر أمانًا؟

العبث كما يبدو للبعض ، أثبتت الألعاب أنها جزء مهم من أبحاث الذكاء الاصطناعى. من لعبة الشطرنج إلى Dota 2 ، ساعدتنا كل لعبة غزاها الذكاء الاصطناعي في فتح آفاق جديدة في علوم الكمبيوتر وغيرها من المجالات.

ألعاب تساعد في تتبع تقدم الذكاء الاصطناعي

منذ بداية فكرة الذكاء الاصطناعي في الخمسينيات ، كانت الألعاب وسيلة فعالة لقياس قدرة الذكاء الاصطناعي. إنها مريحة بشكل خاص في اختبار قدرة الذكاء الاصطناعي الجديد التقنيات، لأنه يمكنك قياس أداء الذكاء الاصطناعى بنتائج رقمية ونتائج خاسرة ومقارنتها مع البشر أو الذكاء الاصطناعى الآخر.

كانت اللعبة الأولى التي حاول الباحثون إتقانها من خلال الذكاء الاصطناعى هي لعبة الشطرنج ، والتي كانت تعتبر في الأيام الأولى الاختبار النهائي للتقدم في هذا المجال. في عام 1996 ، كان ديب بلو من آي بي إم أول حاسوب يهزم بطل العالم (غاري كاسباروف) في لعبة الشطرنج. استخدم الذكاء الاصطناعى وراء Deep Blue طريقة القوة الغاشمة التي حللت ملايين التتابعات قبل اتخاذ أي خطوة.

على الرغم من أن هذه الطريقة قد مكّنت Deep Blue من إتقان لعبة الشطرنج ، إلا أنها لم تكن فعالة بشكل كافٍ لمعالجة ألعاب الطاولة الأكثر تعقيدًا. وفقا لمعايير اليوم ، فإنه يعتبر الخام. عندما هزم ديب بلو كاسباروف ، لاحظ أحد العلماء أن الأمر سيستغرق مائة عام أخرى قبل أن تتمكن منظمة العفو الدولية من التغلب على لعبة جو الصينية القديمة ، والتي تحتوي على حركات ممكنة أكثر من عدد الذرات في الكون.

لكن في عام 2016 ، أنشأ باحثون في شركة DeepMind التابعة لشركة AI المملوكة لشركة Google شركة AlphaGo ، وهي لعبة Go-play التي فازت على لي سيدول ، بطل العالم ، 4-1 في مسابقة خمس مباريات. استبدل AlphaGo طريقة القوة الغاشمة لـ Deep Blue بالتعلم العميق ، وهي تقنية منظمة العفو الدولية تعمل بطريقة أكثر شبهاً بالكيفية التي يعمل بها الدماغ البشري. بدلاً من فحص كل تركيبة ممكنة ، فحص AlphaGo الطريقة التي لعب بها البشر Go ، ثم حاول اكتشاف وتكرار أنماط اللعب الناجحة.

قام الباحثون في DeepMind لاحقًا بإنشاء AlphaGo Zero ، وهي نسخة محسنة من AlphaGo التي تستخدم التعلم التعزيز ، وهي طريقة تتطلب صفرًا من الإدخال البشري. تم تعليم AlphaGo Zero القواعد الأساسية لـ Go وتعلم اللعبة باللعب ضد نفسه مرات لا تحصى. وفاز AlphaGo Zero على سلفه 100 إلى صفر.

ألعاب الطاولة لها قيود ، رغم ذلك. أولاً ، تعتمد على الدوران ، مما يعني أن الذكاء الاصطناعي ليس تحت الضغط لاتخاذ قرارات في بيئة تتغير باستمرار. ثانيًا ، لدى الذكاء الاصطناعى الوصول إلى جميع المعلومات الموجودة في البيئة (في هذه الحالة هي اللوحة) وليس من الضروري إجراء التخمينات أو المخاطرة بناءً على عوامل غير معروفة.

وبالنظر إلى هذا ، حققت منظمة العفو الدولية تسمى Libratus الاختراق التالي في أبحاث الذكاء الاصطناعي بفوزها على أفضل اللاعبين في لعبة Texas Hold 'Em. قام Libratus ، الذي طوره باحثون في جامعة كارنيجي ميلون ، بإظهار أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يتنافس مع البشر في المواقف التي يتمتع فيها بالوصول إلى المعلومات الجزئية. استخدم Libratus العديد من تقنيات الذكاء الاصطناعي لتعلم البوكر وتحسين طريقة لعبه أثناء فحص تكتيكات خصومه من البشر.

ألعاب الفيديو في الوقت الفعلي هي الحدود التالية لـ AI ، و OpenAI ليست المنظمة الوحيدة المشاركة في هذا المجال. لقد اختبر Facebook تدريس الذكاء الاصطناعى للعب لعبة الإستراتيجية في الوقت الحقيقي ، StarCraft ، و DeepMind طور AI يمكنه لعب لعبة إطلاق النار من منظور شخص أول Quake III. تقدم كل لعبة مجموعة من التحديات الخاصة بها ، لكن القاسم المشترك هو أن جميعها تقدم لمنظمة العفو الدولية مع بيئات يتعين عليها فيها اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي وبمعلومات غير كاملة. علاوة على ذلك ، يمنحون الذكاء الاصطناعي ساحة حيث يمكن أن يختبروا قوتها ضد فريق من المعارضين ويتعلموا العمل الجماعي نفسه.

في الوقت الحالي ، لم يقم أي شخص بتطوير الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه التغلب على اللاعبين المحترفين. ولكن حقيقة أن منظمة العفو الدولية تتنافس مع البشر في مثل هذه الألعاب المعقدة تظهر إلى أي مدى وصلنا إلى هذا المجال.

ألعاب تساعد على تطوير الذكاء الاصطناعى في مجالات أخرى

في حين استخدم العلماء الألعاب كمختبر لتطوير تقنيات AI جديدة ، فإن إنجازاتهم لم تقتصر على الألعاب. في الواقع ، مهدت الأدوات الذكية للعب اللعبة الطريق للابتكارات في مجالات أخرى.

في عام 2011 ، قدمت IBM حاسوبًا فائقًا قادرًا على معالجة اللغات الطبيعية وتوليدها (NLG / NLP) وتم تسميته على اسم الرئيس التنفيذي السابق للشركة Thomas J Watson. لعب الكمبيوتر لعبة Jeopardy الشهيرة للمسابقة التليفزيونية ضد اثنين من أفضل اللاعبين في العالم وفاز بها. أصبح Watson فيما بعد أساسًا لمجموعة كبيرة من خدمات الذكاء الاصطناعي من قبل شركة IBM في مجالات مختلفة بما في ذلك الرعاية الصحية والأمن السيبراني والتنبؤ بالطقس.

يستخدم DeepMind تجربته من تطوير AlphaGo لاستخدام الذكاء الاصطناعي في المجالات الأخرى حيث يمكن أن يساعد التعلم المعزز. أطلقت الشركة مشروعًا مع National Grid UK لاستخدام وAlphaGo الذكاء لتحسين كفاءة شبكة الكهرباء البريطانية. تستخدم Google ، الشركة الأم لـ DeepMind ، تقنية لخفض تكاليف الكهرباء لمراكز البيانات الضخمة الخاصة بها من خلال أتمتة التحكم في استهلاك الأجهزة المختلفة. تستخدم Google أيضًا التعلم المعزز لتدريب الروبوتات التي ستتعامل في يوم ما مع الأشياء في المصانع.

• الذكاء الاصطناعي لديه مشكلة التحيز ، وهذا خطأنا الذكاء الاصطناعي لديه مشكلة التحيز ، وهذا خطأنا
• آي بي إم الذكاء الاصطناعي يأخذ على الأبطال النقاش البشري آي بي آي الذكاء الاصطناعي يأخذ على الأبطال مناقشة الإنسان
• لماذا يجب أن تكشف منظمة العفو الدولية أنها منظمة العفو الدولية لماذا يجب أن تكشف منظمة العفو الدولية أنها منظمة العفو الدولية

Libratus ، منظمة العفو الدولية التي تلعب لعبة البوكر ، قد تساعد في تطوير نوع من الخوارزميات التي يمكن أن تساعد في مواقف مختلفة مثل المفاوضات السياسية والمزادات ، حيث يتعين على منظمة العفو الدولية أن يخاطر وأن يقدم تضحيات قصيرة الأجل لتحقيق مكاسب طويلة الأجل.

أنا شخصياً أتطلع لرؤية أداء OpenAI Five في مسابقة Dota 2 لشهر أغسطس. على الرغم من أنني لست مهتمًا بشكل خاص بما إذا كانت الشبكات العصبية ومطوريها يحصلون على الجائزة البالغة 15 مليون دولار ، إلا أنني حريص على معرفة النوافذ الجديدة التي ستفتح إنجازاتها.