В течение нынешнего и прошлого года программа AlphaGo, построенная на принципах искусственного интеллекта, одержала ряд выдающихся побед над высококвалифицированными игроками в древнюю китайскую игру Го, включая и чемпиона мира Ли Седоля (Lee Sedol). И не так давно представители DeepMind, подразделения компании Google, занимающегося разработкой систем искусственного интеллекта, представили новый и более мощный вариант программы - AlphaGo Zero. Во время тестовых испытаний новая программа обыграла свой предыдущий вариант, тот, который в свое время одержал победу над Ли Седолем, абсолютно “всухую”, с невероятным счетом 100:0.

Оригинальный вариант программы AlphaGo получил первоначальный опыт, проанализировав около 160 тысяч матчей, сыгранных в онлайн-режиме живыми людьми, членами всемирной ассоциации игры Го. После этого начального обучения программа AlphaGo начала играть сама с собой и миллионы таких “внутренних” матчей позволили ей поднять мастерство игры на недостижимый для людей уровень.

Новая система AlphaGo Zero уже не нуждается даже в первоначальных человеческих знаниях, процесс ее обучения основан только на механизме игры самой с собой. В самом начале самообучения программа делала первые шаги (ходы) абсолютно произвольно и случайно, запоминая те комбинации, которые ведут к победе и поражению. И за 29 миллионов таких игр, сыгранных самой с собой всего за три дня, система AlphaGo Zero стала самым лучшим игроком на земном шаре.

график развития нейросети
график развития нейросети

Система AlphaGo Zero более проста и более “умна”, нежели система предыдущего поколения. В состав оригинальной программы входили два независимых обучающихся и самообучающихся модуля, построенные на базе искусственных нейронных сетей. Один модуль отвечал за оценку текущей ситуации на игровой доске, а второй - искал все доступные варианты следующего хода. И третий модуль выбирали из найденных вариантов следующего хода только те, которые соответствуют выбранной стратегии текущего матча и ведут к победе. Система AlphaGo Zero является еще более лучшим игроком за счет того, что у этой системы имеется единая мощная нейронная сеть, которая одновременно анализирует положение на доске и выбирает следующий ход при помощи более простого модуль поиска по нескольким критериям.

И в заключение следует отметить, что некоторые идеи, воплощенные в жизнь специалистами DeepMind при создании системы AlphaGo, были использованы компанией Google в практических целях. Благодаря работе искусственного интеллекта компании удалось существенно сократить расходы на охлаждение информационных центров, а общая сумма прибыли, полученной всеми отделами компании Alphabet, составила уже порядка 40 миллионов фунтов стерлингов. Более того, алгоритмы, лежащие в основе новой системы AlphaGo Zero, могут быть достаточно легко адаптированы для решения множества проблем научного и технического плана, к примеру, для разработки новых лекарственных препаратов, конструкционных материалов и всего другого, где необходимо делать качественный выбор их “математического океана” всех возможных вариантов решений.